A anotação de imagens desempenha um papel fundamental em projetos de aprendizado de máquina, visão computacional e IA. Seja para rotular imagens para detecção, classificação ou segmentação de objetos, o aplicativo certo pode ajudar a agilizar o processo. Embora possa parecer uma tarefa tediosa, essas ferramentas a tornam mais simples e rápida, especialmente ao trabalhar com grandes conjuntos de dados. Neste artigo, vamos analisar os melhores aplicativos de anotação de imagens que podem aprimorar seus projetos, aumentar a produtividade e tornar suas tarefas de anotação muito mais eficientes.
Se você deseja acelerar o processo de anotação sem comprometer a qualidade, ou se simplesmente procura uma ferramenta que ajude equipes a colaborar perfeitamente, temos algo para você. Vamos explorar esses aplicativos e ver como eles podem ajudar com suas necessidades de rotulagem de dados.
1. FlyPix IA
Na FlyPix AI, somos especialistas em tornar dados geoespaciais acessíveis e acionáveis. Nossa plataforma foi desenvolvida para ajudar os usuários a detectar objetos, rastrear alterações e identificar anomalias em imagens aéreas e de satélite. Esta ferramenta é especialmente valiosa para setores que exigem análises detalhadas da superfície terrestre, como agricultura, planejamento urbano e monitoramento ambiental. Quando se trata de aplicativos de anotação de imagens, oferecemos uma solução simplificada que aprimora a precisão da rotulagem e anotação de imagens para tarefas de aprendizado de máquina.
Projetamos o FlyPix AI para ser intuitivo e sem código, para que você não precise ser um especialista para criar modelos de IA personalizados. Com suporte para diversas fontes de dados, como drones, satélites e LiDAR, o FlyPix AI é versátil e adaptável a uma ampla gama de projetos. Seja trabalhando com um pequeno conjunto de dados ou uma grande organização, o FlyPix AI oferece análises em tempo real, recursos colaborativos e opções abrangentes de visualização de dados, tornando-se uma ferramenta eficaz para equipes que trabalham com imagens anotadas.
Principais características:
- Plataforma sem código para detecção de objetos, segmentação e detecção de anomalias
- Suporta imagens de satélite, drones, hiperespectrais, LiDAR e SAR
- Ferramentas interativas para treinar modelos de IA personalizados para anotação de imagens
- Análise em tempo real com painéis, mapas de calor e rastreamento de alterações
- Recursos de nível empresarial, como acesso à API e processamento multiespectral
Serviços:
- Detecção e localização de objetos geoespaciais
- Detecção de alterações e anomalias em imagens
- Rastreamento dinâmico de objetos ao longo do tempo
- Desenvolvimento de modelo de IA personalizado para análises personalizadas
- Integração perfeita com sistemas GIS existentes
- Geração de mapa de calor para visualização de padrões em dados
Melhor para:
- Equipes trabalhando em tarefas de anotação de dados geoespaciais e imagens
- Indústrias como agricultura, planejamento urbano e monitoramento ambiental
- Usuários que precisam de uma solução sem código para criar modelos de IA personalizados
- Projetos de grande escala que exigem análises e colaboração em tempo real
Informações de contato e mídia social:
- Local na rede Internet: flypix.ai
- Endereço: Robert-Bosch-Str. 7, 64293 Darmstadt, Alemanha
- Telefone: +49 6151 2776497
- E-mail: info@flypix.ai
- LinkedIn: www.linkedin.com/company/flypix-ai
2. Roboflow
Roboflow é uma plataforma de anotação de imagens usada principalmente para tarefas de aprendizado de máquina, como detecção de objetos, classificação e segmentação de imagens. Ela permite que os usuários anotem imagens, treinem modelos e preparem conjuntos de dados para projetos de IA. A plataforma suporta vários tipos de anotação e é compatível com frameworks populares de aprendizado de máquina, incluindo TensorFlow e PyTorch, tornando-a versátil para equipes que precisam de um fluxo de trabalho otimizado.
Além da rotulagem manual, o Roboflow oferece ferramentas assistidas por IA para ajudar a acelerar o processo de anotação. Ele também fornece ferramentas para gerenciamento de conjuntos de dados e permite que os usuários exportem dados rotulados diretamente para treinamento de modelos. O Roboflow é particularmente adequado para equipes que trabalham em projetos de visão computacional que exigem rotulagem eficiente e precisa de grandes conjuntos de dados.
Principais características:
- Suporta detecção, classificação e segmentação de objetos
- Integração com estruturas de aprendizado de máquina como TensorFlow e PyTorch
- Ferramentas de anotação assistidas por IA para rotulagem mais rápida
- Recursos de colaboração em tempo real para equipes
- Escalável para conjuntos de dados pequenos e grandes
Melhor para:
- Equipes de aprendizado de máquina e IA trabalhando em visão computacional
- Projetos que exigem integração com TensorFlow ou PyTorch
- Equipes que precisam de anotações assistidas por IA para acelerar o processo
- Usuários que manipulam grandes conjuntos de dados para treinamento de modelos de aprendizado de máquina
Informações de contato e mídia social:
- Site: roboflow.com
- LinkedIn: www.linkedin.com/company/roboflow-ai
- Twitter: x.com/roboflow
3. CVAT
CVAT (Computer Vision Annotation Tool) é uma ferramenta de anotação de imagem e vídeo de código aberto. Desenvolvido pela Intel, é projetado para tarefas como detecção, segmentação e rastreamento de objetos. Suporta diversos formatos de anotação, incluindo caixas delimitadoras, polígonos e pontos-chave. O CVAT é usado principalmente por equipes que trabalham em tarefas de visão computacional e suporta anotação colaborativa para permitir que vários usuários trabalhem em um projeto simultaneamente.
Um dos pontos fortes do CVAT é sua natureza de código aberto, o que significa que é gratuito e pode ser modificado para atender às necessidades específicas de um projeto. A plataforma pode ser integrada a frameworks de aprendizado de máquina, permitindo que as equipes transitem rapidamente da anotação de dados para o treinamento de modelos de IA. Isso torna o CVAT uma ferramenta flexível e adequada para uma variedade de projetos de visão computacional.
Principais características:
- Código aberto e gratuito para uso
- Suporta caixas delimitadoras, polígonos e pontos-chave para anotação
- Colaboração em tempo real para anotações baseadas em equipe
- Integra-se com estruturas de aprendizado de máquina
- Personalizável para necessidades específicas de anotação
Melhor para:
- Equipes trabalhando na detecção, segmentação e rastreamento de objetos
- Projetos de anotação colaborativa que exigem vários usuários
- Equipes que precisam de uma solução gratuita e de código aberto
- Projetos que exigem integração com fluxos de trabalho de aprendizado de máquina
Informações de contato e mídia social:
- Site: www.cvat.ai
- LinkedIn: www.linkedin.com/company/cvat-ai
- Facebook: www.facebook.com/cvat.corp
4. Rotule-me
O LabelMe é uma ferramenta de anotação gratuita e de código aberto desenvolvida pelo CSAIL do MIT. Ela foi projetada para tarefas de rotulagem de imagens, como detecção e segmentação de objetos, usando caixas delimitadoras, polígonos e pontos. O LabelMe é uma ferramenta simples que pode ser usada diretamente de um navegador web, o que facilita o acesso e o início da anotação em imagens sem a necessidade de instalação ou configuração complexa.
Por ser de código aberto, o LabelMe é ideal para usuários ou equipes com recursos limitados ou para aqueles que preferem usar uma ferramenta que possam modificar. Embora possa não ter todos os recursos de plataformas de anotação mais avançadas, sua simplicidade o torna eficaz para tarefas básicas de anotação, especialmente em ambientes de pesquisa ou projetos de menor escala.
Principais características:
- Código aberto e gratuito para uso
- Suporta caixas delimitadoras, polígonos e pontos
- Não requer instalação, roda diretamente no navegador
- Interface simples e intuitiva
- Mais adequado para projetos de anotação de pequeno a médio porte
Melhor para:
- Projetos de anotação de pequeno a médio porte
- Usuários que procuram uma ferramenta gratuita e simples para anotação de imagens
- Equipes de pesquisa ou amadores trabalhando em detecção e segmentação de objetos
- Usuários que precisam de uma ferramenta leve e baseada em navegador
Informações de contato e mídia social:
5. Estúdio de Etiquetas
O Label Studio é uma plataforma de rotulagem de dados de código aberto que suporta uma ampla gama de tarefas de anotação, incluindo anotações de imagem, texto, áudio e vídeo. É altamente personalizável, permitindo que os usuários adaptem a plataforma às suas necessidades específicas, seja para detecção de objetos, classificação ou até mesmo classificação de texto. A flexibilidade do Label Studio o torna adequado para uma variedade de projetos de aprendizado de máquina, não apenas para visão computacional.
Além da anotação, o Label Studio oferece recursos colaborativos, permitindo que vários membros da equipe trabalhem no mesmo projeto em tempo real. Ele se integra bem com pipelines de aprendizado de máquina, permitindo que os usuários exportem rapidamente dados rotulados para treinamento de modelos. O Label Studio é de código aberto, o que permite que as equipes o utilizem gratuitamente e o modifiquem para atender aos requisitos específicos de seus projetos.
Principais características:
- Suporta anotações de imagem, texto, áudio e vídeo
- Interface personalizável para diferentes tarefas de anotação
- Colaboração em tempo real para equipes
- Integração com fluxos de trabalho de aprendizado de máquina
- Código aberto e gratuito para uso
Melhor para:
- Equipes trabalhando com vários tipos de dados (imagens, texto, áudio, vídeo)
- Projetos que exigem fluxos de trabalho personalizáveis
- Equipes de IA integrando anotações em modelos de aprendizado de máquina
- Usuários que buscam uma ferramenta de anotação flexível e de código aberto
Informações de contato e mídia social:
- Site: labelstud.io
- LinkedIn: www.linkedin.com/company/heartex
- Twitter: x.com/labelstudiohq
6. Escala de IA
A Scale AI é uma plataforma de rotulagem de dados projetada para otimizar o processo de anotação de imagens, vídeos e outros tipos de dados para projetos de aprendizado de máquina. A plataforma suporta uma variedade de tipos de anotação, incluindo detecção de objetos, segmentação de imagens e classificação. A Scale AI utiliza uma combinação de modelos de aprendizado de máquina e anotadores humanos para fornecer dados rotulados de alta qualidade, prontos para o treinamento do modelo.
O foco da Scale AI é alta precisão e eficiência, fornecendo ferramentas para controle de qualidade e gerenciamento de projetos em tempo real. Ela oferece integração com diversos pipelines de aprendizado de máquina, permitindo a exportação de dados diretamente para fluxos de trabalho de treinamento de modelos. A Scale AI é usada por equipes em setores como veículos autônomos, comércio eletrônico e saúde, que exigem conjuntos de dados anotados em larga escala.
Principais características:
- Suporta segmentação de imagens, detecção de objetos e classificação
- Ferramentas de IA assistidas por humanos para anotação de dados
- Ferramentas de gerenciamento de projetos e controle de qualidade em tempo real
- Integração com estruturas de aprendizado de máquina
- Capacidades de rotulagem de dados de alto volume
Melhor para:
- Equipes trabalhando em projetos de anotação de imagens e vídeos em larga escala
- Indústrias como veículos autônomos e saúde precisam de dados rotulados de alta qualidade
- Projetos que exigem colaboração em tempo real e controle de qualidade
- Equipes que precisam de integração perfeita com modelos de IA
Informações de contato e mídia social:
- Site: scale.com
- LinkedIn: www.linkedin.com/company/scaleai
- Twitter: x.com/scale_ai
- Facebook: www.facebook.com/scaleapi
7. SuperAnnotate
O SuperAnnotate é uma ferramenta projetada para tarefas de anotação de imagens, como detecção e segmentação de objetos. Ele fornece uma plataforma abrangente para rotular imagens com caixas delimitadoras, polígonos e pontos-chave. Um dos pontos fortes da plataforma é sua capacidade de escala, tornando-a adequada para projetos de anotação de pequeno e grande porte. A interface de usuário do SuperAnnotate foi projetada para ajudar as equipes a colaborar em tempo real, tornando-o uma ferramenta eficaz para projetos em equipe.
A plataforma também inclui recursos de IA que auxiliam na anotação de imagens, permitindo que os usuários anotem dados mais rapidamente e com menos entradas manuais. O SuperAnnotate é amplamente utilizado por equipes que trabalham em projetos de visão computacional e oferece diversas opções de integração para otimizar fluxos de trabalho com modelos de aprendizado de máquina.
Principais características:
- Suporta detecção de objetos, segmentação e rotulagem de pontos-chave
- Ferramentas com tecnologia de IA para anotações mais rápidas
- Recursos de colaboração em tempo real para projetos de equipe
- Integração com modelos de aprendizado de máquina para fluxos de trabalho contínuos
- Escalável para grandes conjuntos de dados
Melhor para:
- Equipes trabalhando em tarefas de visão computacional, como detecção e segmentação de objetos
- Projetos que exigem colaboração em tempo real entre os membros da equipe
- Equipes que usam modelos de aprendizado de máquina e buscam integração perfeita
- Usuários que precisam de uma ferramenta escalável para grandes projetos de anotação
Informações de contato e mídia social:
- Site: www.superannotate.com
- LinkedIn: www.linkedin.com/company/superannotate
- Twitter: x.com/superannotate
- Facebook: www.facebook.com/superannotate
8. Loop de dados
O Dataloop é uma ferramenta de anotação de imagens desenvolvida para apoiar projetos de visão computacional. Ela auxilia equipes a anotar imagens, vídeos e outros tipos de mídia para tarefas como detecção, segmentação e classificação de objetos. O Dataloop foi projetado para ser escalável, tornando-o adequado para conjuntos de dados pequenos e grandes. Ele oferece ferramentas de anotação assistidas por IA para acelerar o processo de rotulagem, e sua plataforma é personalizável para atender às necessidades específicas de diferentes equipes e projetos.
O Dataloop também oferece ferramentas abrangentes de gerenciamento de dados, facilitando a organização e o gerenciamento de conjuntos de dados rotulados. Ele se integra perfeitamente aos fluxos de trabalho de aprendizado de máquina, permitindo a transferência tranquila de dados anotados para os processos de treinamento do modelo. A interface amigável e as ferramentas robustas do Dataloop o tornam uma plataforma valiosa para equipes que trabalham em projetos de visão computacional de larga escala.
Principais características:
- Suporta detecção, segmentação e classificação de objetos
- Ferramentas de anotação assistidas por IA para rotulagem mais rápida
- Fluxos de trabalho personalizáveis para diferentes necessidades de anotação
- Integração perfeita com modelos de aprendizado de máquina
- Ferramentas abrangentes de gerenciamento de dados para organizar dados rotulados
Melhor para:
- Equipes trabalhando com grandes conjuntos de dados para projetos de visão computacional
- Projetos que exigem dados rotulados de alta qualidade para modelos de aprendizado de máquina
- Usuários que precisam de anotações assistidas por IA para maior eficiência
- Equipes que buscam fluxos de trabalho personalizáveis para tarefas específicas
Informações de contato e mídia social:
- Site: dataloop.ai
- Endereço: Rua Sapir, 2, Herzliya, POB 12580, 4685206, Israel
- E-mail: info@dataloop.ai
- LinkedIn: www.linkedin.com/company/dataloop
9. Supervisionar
O Supervisely é uma plataforma que fornece ferramentas para anotação de imagens e vídeos, projetada para tarefas como detecção e segmentação de objetos. Oferece recursos como caixas delimitadoras, polígonos e ferramentas de segmentação semântica. O Supervisely é altamente personalizável e pode ser usado para projetos de anotação de pequena e grande escala. A plataforma também oferece suporte ao trabalho colaborativo, permitindo que as equipes anotem dados em conjunto em tempo real.
O Supervisely integra-se com frameworks de aprendizado de máquina, proporcionando um fluxo de trabalho eficiente, desde a anotação até o treinamento do modelo. Seu robusto conjunto de recursos e escalabilidade o tornam adequado para equipes que trabalham em projetos complexos de visão computacional que exigem dados rotulados de alta qualidade.
Principais características:
- Suporta detecção de objetos, segmentação e anotação de pontos-chave
- Recursos de colaboração em tempo real para projetos de equipe
- Integração com estruturas de aprendizado de máquina para fluxos de trabalho contínuos
- Personalizável para tarefas de anotação específicas
- Escalável para projetos pequenos e grandes
Melhor para:
- Equipes trabalhando em tarefas de visão computacional e aprendizado de máquina
- Projetos de anotação colaborativa que exigem trabalho em tempo real
- Usuários integrando dados anotados diretamente em modelos de aprendizado de máquina
- Projetos que exigem ferramentas de anotação escaláveis e de alta qualidade
Informações de contato e mídia social:
- Site: supervisely.com
- E-mail: hello@supervisely.com
- LinkedIn: www.linkedin.com/company/deep-systems
- Twitter: x.com/supervisely_ai
10. Anotador de imagens VGG (VIA)
O VGG Image Annotator (VIA) é uma ferramenta de anotação de imagens de código aberto projetada para auxiliar em tarefas como detecção e segmentação de objetos. É leve e baseado em navegador, o que o torna acessível sem necessidade de instalação. O VIA permite que os usuários anotem imagens e vídeos com caixas delimitadoras, polígonos e pontos, tornando-se uma ferramenta versátil para uma variedade de tarefas de visão computacional.
O VIA é particularmente útil para projetos de anotação de pequeno a médio porte. É simples de usar, com uma interface limpa, e é adequado para pesquisadores e equipes que precisam de uma ferramenta gratuita e de código aberto. A ausência de recursos avançados o torna uma opção leve para tarefas básicas, ao mesmo tempo em que oferece recursos de anotação essenciais para projetos de aprendizado de máquina.
Principais características:
- Código aberto e gratuito para uso
- Baseado em navegador, sem necessidade de instalação
- Suporta caixas delimitadoras, polígonos e pontos
- Interface simples e amigável
- Melhor para tarefas de anotação de pequena a média escala
Melhor para:
- Projetos de anotação de pequena a média escala
- Usuários que procuram uma ferramenta simples, gratuita e de código aberto
- Pesquisadores trabalhando em detecção e segmentação de objetos
- Equipes que precisam de uma ferramenta de anotação leve para tarefas básicas
Informações de contato e mídia social:
- Site: www.robots.ox.ac.uk/~vgg/software/via
- E-mail: vgg-webmasters@robots.ox.ac.takethisout.uk
- Twitter: x.com/Oxford_VGG
11. V7
O V7 é uma plataforma de anotação abrangente que fornece ferramentas para tarefas de detecção de objetos, segmentação e classificação de imagens. Ela permite que os usuários anotem imagens e vídeos com diversos tipos de anotações, como caixas delimitadoras, polígonos e pontos-chave. A plataforma foi projetada com flexibilidade em mente, suportando desde projetos de pequena escala até grandes conjuntos de dados de nível empresarial.
Um dos principais pontos fortes do V7 são seus recursos de anotação assistida por IA, que ajudam os usuários a acelerar o processo de anotação automatizando partes dele. O V7 também oferece suporte à colaboração em tempo real, permitindo que equipes trabalhem juntas em grandes conjuntos de dados, tornando-o ideal para equipes com múltiplos colaboradores. Sua integração com frameworks de aprendizado de máquina simplifica ainda mais o processo, da anotação ao treinamento do modelo.
Principais características:
- Suporta detecção de objetos, segmentação de imagens e classificação
- Anotação assistida por IA para acelerar o processo
- Colaboração em tempo real para equipes
- Integração com estruturas de aprendizado de máquina
- Escalável para conjuntos de dados pequenos e grandes
Melhor para:
- Equipes trabalhando em tarefas de detecção de objetos e segmentação de imagens
- Projetos que exigem colaboração entre vários membros da equipe
- Usuários que buscam ferramentas assistidas por IA para melhorar a velocidade das anotações
- Projetos de grande escala com conjuntos de dados complexos
Informações de contato e mídia social:
- Website: www.v7labs.com
- Endereço: 201 Spear Street, Suite 1100, São Francisco, CA 94105
- LinkedIn: www.linkedin.com/company/v7labs
- Twitter: x.com/v7labs
12. Caixa de etiquetas
O Labelbox é uma plataforma de rotulagem de dados que fornece ferramentas para anotação de imagens e outras tarefas de aprendizado de máquina. Ele suporta detecção de objetos, classificação e segmentação de imagens, oferecendo uma variedade de ferramentas de anotação, como caixas delimitadoras, polígonos e pontos-chave. O Labelbox foi projetado para alta escalabilidade, tornando-o adequado tanto para pequenas equipes quanto para grandes empresas.
A plataforma inclui recursos para anotação colaborativa, permitindo que equipes trabalhem juntas em grandes projetos. O Labelbox também oferece ferramentas integradas para controle de qualidade, garantindo que os dados anotados sejam precisos e consistentes. A plataforma integra-se facilmente com pipelines de aprendizado de máquina, permitindo que os usuários passem da rotulagem de dados para o treinamento de modelos sem problemas.
Principais características:
- Suporta detecção de objetos, classificação de imagens e segmentação
- Recursos colaborativos para anotações baseadas em equipe
- Ferramentas de controle de qualidade integradas para rotulagem precisa de dados
- Escalável para projetos pequenos e grandes
- Integração com fluxos de trabalho de aprendizado de máquina
Melhor para:
- Equipes trabalhando em tarefas de detecção de objetos, classificação de imagens e segmentação
- Projetos que exigem controle de alta qualidade e dados precisos
- Empresas ou equipes que trabalham com anotação de imagens em larga escala
- Usuários que precisam de integração perfeita com modelos de aprendizado de máquina
Informações de contato e mídia social:
- Website: labelbox.com
13. Rótulo MONAI
O MONAI Label é uma ferramenta especializada focada no setor de imagem médica, projetada para anotar imagens médicas, como tomografias computadorizadas e ressonâncias magnéticas. Ele oferece recursos de anotação para segmentação, classificação e detecção de objetos em conjuntos de dados de imagens médicas. O MONAI Label faz parte da estrutura MONAI (Medical Open Network for AI), que visa aprimorar o aprendizado profundo em saúde e imagem médica.
Um dos recursos exclusivos do MONAI Label é sua integração perfeita com fluxos de trabalho de imagens médicas existentes. A ferramenta foi projetada para uso em pesquisas de IA na área da saúde, auxiliando equipes a anotar imagens médicas com precisão e eficiência. Ela também oferece suporte à anotação colaborativa, permitindo que equipes de profissionais médicos e pesquisadores de IA trabalhem juntas em conjuntos de dados complexos.
Principais características:
- Especializa-se em anotação de imagens médicas (por exemplo, tomografias computadorizadas, ressonâncias magnéticas)
- Suporta segmentação, classificação e detecção de objetos
- Parte da estrutura maior de aprendizado profundo do MONAI
- Integração perfeita com fluxos de trabalho de imagens médicas
- Recursos de anotação colaborativa para equipes
Melhor para:
- Equipes que trabalham com dados de imagens médicas, como tomografias computadorizadas e ressonâncias magnéticas
- Profissionais de saúde e pesquisadores de IA anotando imagens médicas
- Usuários no desenvolvimento de IA na área da saúde
- Projetos que necessitam de ferramentas especializadas para rotulagem de imagens médicas
Informações de contato e mídia social:
- Site: monai.io
- LinkedIn: www.linkedin.com/company/projectmonai
- Twitter: x.com/ProjectMONAI
Conclusão
A anotação de imagens é uma tarefa essencial para muitos projetos de aprendizado de máquina e visão computacional. As ferramentas listadas aqui oferecem uma gama de recursos para diversas necessidades de anotação, desde detecção e segmentação básicas de objetos até tarefas complexas assistidas por IA. Seja trabalhando com pequenos conjuntos de dados ou projetos de grande escala, existe uma ferramenta de anotação que pode ajudar a agilizar o processo. A seleção da ferramenta certa depende da escala, complexidade e requisitos específicos do seu projeto, garantindo que você tenha os recursos certos para criar dados rotulados de alta qualidade para seus modelos de aprendizado de máquina.