Лучшие инструменты для аннотации изображений с открытым исходным кодом в 2024 г.

В мире машинного обучения и компьютерного зрения правильная разметка данных играет ключевую роль. С развитием технологий становится все проще создавать и использовать инструменты для аннотации изображений с открытым исходным кодом. Давайте рассмотрим несколько наиболее популярных инструментов, их преимущества и недостатки.

1. CVAT (Computer Vision Annotation Tool)

CVAT является мощным инструментом для аннотации изображений, разработанным специально для компьютерного зрения. Он предоставляет широкий набор функций для различных типов аннотаций, включая bounding boxes, полигоны, ключевые точки и другие.

• Многофункциональность

CVAT поддерживает различные типы аннотаций, включая bounding boxes, полигоны, ключевые точки и многое другое.

• Интерфейс

Простой и интуитивно понятный интерфейс делает CVAT одним из самых популярных инструментов для аннотации изображений.

• Коллаборация

CVAT позволяет нескольким пользователям работать над проектами одновременно, что делает его идеальным для командной работы.

• Требовательность к ресурсам

Запуск и поддержка CVAT может потребовать значительных ресурсов сервера.

• Сложность установки

Установка и настройка CVAT может быть сложной задачей для неопытных пользователей.

2. LabelMe

LabelMe — это веб-инструмент для аннотации изображений, который изначально разрабатывался в MIT. Он предоставляет гибкие возможности для создания разнообразных типов аннотаций и экспорта данных в различные форматы.

• Гибкость

LabelMe позволяет создавать разнообразные типы аннотаций и адаптировать их под конкретные потребности проекта.

• Веб-интерфейс

Простой в использовании веб-интерфейс делает LabelMe доступным для широкого круга пользователей.

• Экспорт данных

Возможность экспортировать аннотации в различные форматы упрощает интеграцию с другими инструментами и платформами.

• Ограниченные возможности коллаборации

LabelMe не так удобен для работы в команде, как некоторые другие инструменты.

3. LabelImg

LabelImg — это легкий в использовании инструмент для быстрой аннотации изображений с открытым исходным кодом. Он позволяет пользователям создавать bounding boxes и аннотировать изображения с минимальными усилиями.

• Простота использования

LabelImg — это легкий в использовании инструмент, идеально подходящий для быстрой аннотации небольших наборов данных.

• Поддержка различных форматов

Поддержка различных форматов аннотаций позволяет использовать LabelImg с различными моделями машинного обучения.

• Ограниченный функционал

Отсутствие некоторых продвинутых функций делает LabelImg менее привлекательным для крупных проектов.

4. Label Studio

Label Studio — это гибкий инструмент для создания различных типов аннотаций данных. Он имеет модульную архитектуру, что позволяет легко интегрировать новые функции и адаптировать его под различные потребности проекта.

• Расширяемость

Label Studio обладает модульной архитектурой, позволяющей легко интегрировать новые типы аннотаций и функциональность.

• Многоязычность

Поддержка различных языков интерфейса делает Label Studio удобным для работы с международными командами.

• Требовательность к ресурсам

Некоторые пользователи могут столкнуться с проблемами производительности из-за высоких требований к ресурсам.

5. Imagetagger

Imagetagger — это простой и легкий в использовании инструмент для аннотации изображений. Он предоставляет базовые функции аннотации и доступен бесплатно для всех пользователей.

• Легкость использования

Imagetagger предлагает простой и интуитивно понятный пользовательский интерфейс, что делает его привлекательным для новичков.

• Бесплатность

Большинство функций Imagetagger доступны бесплатно, что делает его доступным для всех.

• Ограниченные возможности

Отсутствие некоторых продвинутых функций может сделать Imagetagger менее подходящим для крупных и сложных проектов.

6. Deeplabel

Deeplabel — это инструмент для аннотации изображений, который предлагает интеграцию с TensorFlow. Он может быть полезен для пользователей, работающих с этой платформой машинного обучения.

• Интеграция с TensorFlow

Deeplabel предлагает интеграцию с TensorFlow, что делает его идеальным выбором для пользователей, работающих с этой платформой.

• Ограниченные возможности

В настоящее время Deeplabel имеет ограниченный набор функций, что может быть недостаточно для некоторых проектов.