WikiDer > Список инструментов ручного аннотирования изображений - Википедия

List of manual image annotation tools - Wikipedia

Аннотации к изображениям вручную - это процесс ручного определения областей изображения и создания текстового описания этих областей. Такие аннотации можно использовать, например, для обучения машинное обучение алгоритмы для компьютерное зрение Приложения.

Это список компьютеров программного обеспечения который можно использовать для ручного аннотирования изображений.

Программного обеспеченияОписаниеПлатформаЛицензияРекомендации
SuperAnnotateSuperAnnotate - это платформа аннотаций на базе искусственного интеллекта для компьютерного зрения. В рамках своего веб-решения SuperAnnotate предоставляет бесплатное настольное приложение, которое можно установить на Mac, Linux и Windows. Настольное приложение поддерживает не только прямоугольные и многоугольные аннотации, но и менее распространенные инструменты аннотации, такие как точки, полилинии, эллипсы и кубоиды. Его также можно использовать для любых типов приложений для добавления тегов к видео и отслеживания объектов, используя ползунок видео вместе с функцией копирования / вставки. Позволяя пользователям фильтровать интересующие их классы, настольное приложение ускоряет процесс обеспечения качества как минимум в 3 раза. Инструмент был выпущен в рамках их стратегического партнерства с OpenCV.ElectronJS, MacOS, Linux и WindowsЛицензия MIT[1][2][3][4][5]
Инструмент аннотации компьютерного зрения (CVAT)Computer Vision Annotation Tool (CVAT) - это бесплатный веб-инструмент для аннотаций с открытым исходным кодом, который помогает маркировать видео и изображения для алгоритмов компьютерного зрения. CVAT имеет множество мощных функций: интерполяция ограничивающих рамок между ключевыми кадрами, автоматическое аннотирование с использованием TensorFlow OD API и моделей глубокого обучения в формате Intel OpenVINO IR, ярлыки для большинства критических действий, информационная панель со списком задач аннотации, LDAP и базовая авторизация, Он был создан и использовался профессиональной командой по аннотации данных. UX и UI были оптимизированы специально для задач аннотации компьютерного зрения.JavaScript, HTML, CSS, Python, DjangoЛицензия MIT[6][7][8]
ImageTaggerОнлайн-платформа для совместной маркировки изображений. Он позволяет создавать аннотации ограничивающей рамки, многоугольников, линий и точек и включает управление пользователями, изображениями и аннотациями, проверку аннотаций и настраиваемые форматы экспорта.Python (Django), JavaScript, HTML, CSSЛицензия MIT[9][10][11] [12][13][14][15]
LabelMeОнлайн-инструмент аннотации для создания баз данных изображений для исследований компьютерного зрения.Perl, JavaScript, HTML, CSS[16]Лицензия MIT[17]
RectLabelИнструмент аннотации изображений для маркировки изображений для обнаружения и сегментации объектов ограничивающей рамки.[18]macOSСпециальная лицензия[17][19]
Аннотатор изображений VGG (VIA)VIA - это простой и автономный инструмент ручного аннотирования изображений, аудио и видео. Это легкий, автономный и автономный пакет программного обеспечения, который не требует установки или настройки и работает исключительно в веб-браузере. Программное обеспечение VIA позволяет аннотаторам определять и описывать пространственные области в изображениях или видеокадрах, а также временные сегменты в аудио или видео. Эти ручные аннотации можно экспортировать в текстовые форматы данных, такие как JSON и CSV, и поэтому их можно обрабатывать другими программными инструментами. VIA также поддерживает совместное аннотирование большого набора данных группой людей-аннотаторов. Лицензия BSD с открытым исходным кодом на это программное обеспечение позволяет использовать его в любом академическом проекте или коммерческом приложении.[20]JavaScript, HTML, CSS[21]Лицензия BSD-2 clause[20][22][23]
VoTT (Инструмент визуальной маркировки объектов)Бесплатный и открытый исходный код электронное приложение для аннотации изображений и маркировки, разработанные Microsoft.Машинопись/Электрон (Windows, Linux, macOS)Лицензия MIT[24][25][26][27][28][29]

Рекомендации

  1. ^ "SuperAnnotate". opencv.org. Получено 2020-11-17.
  2. ^ "SuperAnnotate Desktop". opencv.org. Получено 2020-11-17.
  3. ^ opencv-ai / superannotate, OpenCV.AI, 2020-11-15, получено 2020-11-17
  4. ^ «9 лучших инструментов маркировки данных для проектов машинного обучения». Lionbridge AI. 2020-11-06. Получено 2020-11-17.
  5. ^ «SuperAnnotate использует методы искусственного интеллекта для ускорения маркировки данных». VentureBeat. 2020-06-11. Получено 2020-11-17.
  6. ^ «Intel CVAT с открытым исходным кодом, набор инструментов для маркировки данных». VentureBeat. 2019-03-05. Получено 2019-03-09.
  7. ^ «Инструмент аннотации компьютерного зрения: универсальный подход к аннотации данных». software.intel.com. 2019-03-01. Получено 2019-03-09.
  8. ^ "Исходный код Computer Vision Annotation Tool (CVAT) на github". Получено 3 марта 2019.
  9. ^ "Исходный код ImageTagger на github". Получено 25 июля 2020.
  10. ^ Marzahl, C .; Aubreville, M .; Бертрам, К. (2020), ТОЧНО: набор инструментов для совместной работы, позволяющий аннотировать практически все с помощью алгоритмов., arXiv:2004.14595
  11. ^ Fiedler, N .; Bestmann, M .; Хендрих, Н. (2018), ImageTagger: онлайн-платформа с открытым исходным кодом для маркировки изображений
  12. ^ WF Wolves - Humanoid KidSize Описание команды RoboCup 2020 (PDF), получено 26 июля 2020
  13. ^ 24 лучших инструмента для аннотации изображений для компьютерного зрения, получено 26 июля 2020
  14. ^ Scheunemann, M .; van Dijk, S .; Мико, Р. (2019), Описание команды Bold Hearts для RoboCup 2019, arXiv:1904.10066
  15. ^ Батор, М .; Мацей, П. (2019). «Инструменты аннотирования изображений для сельскохозяйственных целей: исследование требований» (PDF). Машинная графика и зрение. 28.
  16. ^ "Источник LabelMe". Получено 26 января 2017.
  17. ^ а б «Уменьшение боли: новый инструмент для эффективной маркировки достоверной информации на изображениях» (PDF). Оклендский технологический университет. Получено 2018-10-13.
  18. ^ "Страница поддержки RectLabel". Получено 29 марта 2017.
  19. ^ «Более быстрое обнаружение клубочков на основе R-CNN на полных изображениях слайдов человека с множеством пятен». Больница Токийского университета. Получено 2018-07-04.
  20. ^ а б Дутта, Абхишек; Зиссерман, Андрей (2019). «Программное обеспечение VIA для аннотации изображений, аудио и видео». Материалы 27-й Международной конференции ACM по мультимедиа: 2276–2279. arXiv:1904.10699. Bibcode:2019arXiv190410699D. Дои:10.1145/3343031.3350535. ISBN 9781450368896. S2CID 173188066.
  21. ^ "Группа визуальной геометрии / переходное отверстие". GitLab. Получено 2019-02-05.
  22. ^ "Простая аннотация рамки изображения с помощью простого мода для аннотатора изображений VGG". Пьюджет Системс. Получено 2019-02-05.
  23. ^ Петля, Люди в (2018-10-30). «Лучшие платформы для аннотации изображений для компьютерного зрения (+ честный обзор каждой)». Хакерский полдень. Получено 2019-02-05.
  24. ^ Тунг, Лиам. «Бесплатное приложение для разработчиков ИИ: новый инструмент IBM может помечать объекты в видео за вас». ZDNet.
  25. ^ Борнштейн, Аарон (Ари) (4 февраля 2019 г.). «Использование обнаружения объектов для сложных сценариев классификации изображений, часть 4:». Середина.
  26. ^ Соловец, Джейкоб (27 июля 2020 г.). «Начало работы с инструментом аннотации VoTT для компьютерного зрения». Блог Roboflow.
  27. ^ «Лучшие инструменты аннотации с открытым исходным кодом для компьютерного зрения». www.sicara.ai.
  28. ^ «Помимо анализа настроений: обнаружение объектов с помощью ML.NET». 20 сентября 2020.
  29. ^ «GitHub - microsoft / VoTT: инструмент визуальной маркировки объектов: электронное приложение для построения сквозных моделей обнаружения объектов из изображений и видео». 15 ноября 2020 г. - через GitHub.