Новини

Вивчення інструментів анотації даних з відкритим кодом

Arie Zilberman

• 11 min read
Вивчення інструментів анотації даних з відкритим кодом

У сфері комп’ютерного зору та машинного навчання інструменти анотації даних з відкритим кодом відіграють вирішальну роль у точному маркуванні даних ШІ та навчанні моделі машинного навчання . Ці інструменти є у вільному доступі для використання, що робить їх популярним вибором для стартапів і наукових проектів з обмеженим бюджетом. У цій статті ми детально розглянемо інструменти анотації даних із відкритим кодом , обговоримо їхні переваги та недоліки та дослідимо деякі популярні варіанти на ринку.

Ключові висновки:

  • Інструменти анотації даних із відкритим кодом широко використовуються в проектах комп’ютерного зору та машинного навчання.
  • Ці інструменти безкоштовні для використання, і їм віддають перевагу стартапи та наукові проекти з обмеженим бюджетом.
  • Інструменти з відкритим кодом можуть мати обмеження щодо масштабованості та безпеки порівняно з комерційними рішеннями .
  • Розуміння плюсів і мінусів інструментів анотування з відкритим кодом має вирішальне значення для вибору правильного інструменту для вашого проекту.
  • Розглянемо конкретні потреби вашого проекту та зважте плюси та мінуси варіантів з відкритим кодом і комерційних рішень .

Що таке інструмент анотації даних з відкритим кодом?

Інструмент анотації даних із відкритим кодом — це програмне забезпечення, спеціально розроблене для позначення зображень і анотацій даних у наборах даних зображень і відео. Ці інструменти відіграють вирішальну роль у навчанні моделей комп’ютерного зору, надаючи необхідні позначки та анотації. Інструменти з відкритим кодом доступні для завантаження та використання у вільному доступі, і зазвичай вони підтримуються фондами або спонсоруються технологічними компаніями. Вони набули популярності, особливо серед академічних проектів і стартапів з обмеженим бюджетом, завдяки своїй доступності та гнучкості.

Позначення зображень і анотація даних є важливими кроками в розробці моделей машинного навчання . Ці інструменти дозволяють користувачам коментувати цікаві об’єкти та області на зображеннях і відео, пов’язуючи їх із відповідними мітками чи тегами. Надаючи анотовані дані, інструменти анотації даних з відкритим кодом сприяють навчанню та вдосконаленню алгоритмів машинного навчання, допомагаючи точно розпізнавати об’єкти, сегментувати зображення та виконувати різні завдання комп’ютерного зору.

Інструменти анотації даних із відкритим кодом мають різноманітні функції, які дозволяють користувачам виконувати низку завдань анотації. До них зазвичай входять сегментація зображення, анотація обмежувальної рамки, анотація багатокутника, семантична сегментація, анотація ключових точок тощо. Універсальність цих інструментів робить їх придатними для широкого спектру застосувань у різних галузях, таких як автономні транспортні засоби, медична візуалізація, системи спостереження, сільське господарство та контроль якості на виробництві.

Крім того, інструменти анотації даних з відкритим кодом часто можна налаштувати, дозволяючи розробникам змінювати та розширювати їх функціональні можливості відповідно до конкретних вимог проекту. Ця гнучкість робить їх кращим вибором для дослідників і розробників, яким потрібні індивідуальні рішення для проектів машинного навчання.

Переваги використання інструмента анотації даних з відкритим кодом:

  • Економічно: інструменти з відкритим кодом можна безкоштовно завантажити та використовувати, усуваючи потребу в дорогих ліцензіях або підписках.
  • Підтримка спільноти: проекти з відкритим кодом часто мають активні спільноти, які надають ресурси, навчальні посібники та допомогу користувачам.
  • Гнучкість: природа цих інструментів із відкритим кодом дозволяє налаштовувати та інтегрувати з існуючими робочими процесами та системами.

Хоча інструменти анотації даних з відкритим кодом пропонують численні переваги, вони також мають певні обмеження. Важливо враховувати такі фактори, як масштабованість, безпека та моніторинг проекту , коли вирішуєте, чи підходить інструмент з відкритим кодом для конкретного випадку використання.

Для чого б ви використовували інструмент маркування з відкритим кодом?

Інструменти маркування з відкритим кодом мають широкий спектр застосувань, включаючи маркування зображень і відео . Ці інструменти необхідні для різних проектів комп’ютерного бачення , таких як розумні міста, виробництво, безпека та спортивна аналітика.

За допомогою інструментів маркування з відкритим кодом ви можете виконувати такі завдання, як сегментація зображення, анотація обмежувальної рамки, виявлення об’єктів і оцінка пози людини, що робить їх придатними для різних випадків використання комп’ютерного зору. Незалежно від того, чи розробляєте ви систему спостереження на основі штучного інтелекту, аналізуєте медичні зображення чи створюєте автономні транспортні засоби, ці інструменти надають необхідні функції для точного анотування та позначення ваших даних.

Використовуючи інструменти маркування з відкритим вихідним кодом, розробники та дослідники можуть вдосконалювати свої проекти комп’ютерного бачення без необхідності використання дорогих комерційних рішень . Гнучкість і можливість налаштування цих інструментів дозволяють користувачам адаптувати процес анотації відповідно до їхніх конкретних вимог, що робить їх цінним ресурсом у сфері машинного навчання та штучного інтелекту.

Які основні інструменти анотації даних із відкритим кодом?

Що стосується інструментів анотації даних з відкритим кодом , на ринку є кілька популярних варіантів. Ці інструменти широко використовуються в галузі комп’ютерного зору та машинного навчання для полегшення точного маркування даних ШІ . Ось деякі з найпоширеніших інструментів анотації даних із відкритим кодом :

Keylabs

Keylabs Відмінною особливістю Keylabs є можливість пропонувати 7-денну пробну версію, що дозволяє користувачам на власні очі відчути швидкість і можливості платформи без початкових зобов’язань.

CVAT

CVAT (Computer Vision Annotation Tool) — це комплексний інструмент із відкритим вихідним кодом, який підтримує анотації зображень і відео. Він забезпечує інтуїтивно зрозумілий інтерфейс користувача та широкий спектр функцій анотацій, що робить його універсальним варіантом для різноманітних завдань анотацій. CVAT також пропонує можливості для спільної роботи, що дозволяє кільком користувачам працювати над одним проектом одночасно. Його можна легко налаштувати та адаптувати до конкретних вимог проекту.

Етикетка MONAI

MONAI Label — це інструмент анотацій із відкритим вихідним кодом, який пропонує автоматизацію штучного інтелекту для роботи з анотаціями. Він використовує алгоритми машинного навчання, щоб пришвидшити процес анотації та підвищити ефективність. MONAI Label підтримує різні типи анотацій, включаючи обмежувальні рамки, багатокутники та семантичну сегментацію. Його інтеграція з інфраструктурою MONAI робить його чудовим вибором для наборів даних медичних зображень.

LabelMe

LabelMe — це універсальний інструмент анотування з відкритим кодом, який зосереджується на створенні баз даних зображень. Це дозволяє користувачам коментувати зображення, малюючи обмежувальні рамки, багатокутники та скелети ключових точок. LabelMe також пропонує функції для керування та організації великих наборів даних, що робить його придатним для проектів, які передбачають масштабні завдання маркування зображень.

RIL-Контур

RIL-Contour — це інструмент анотації з відкритим кодом, спеціально розроблений для наборів даних медичних зображень. Він забезпечує зручний інтерфейс для анотування медичних зображень, зосереджуючись на контурі та сегментації. RIL-Contour пропонує розширені функції, такі як напівавтоматичне трасування та збільшення області, що робить його цінним інструментом для аналізу медичних зображень.

Сефекс

Sefexa — це інструмент сегментації зображень із відкритим кодом, який пропонує розширені функції для анотації та аналізу даних. Він підтримує різні типи анотацій, включаючи семантичну сегментацію, сегментацію екземплярів і визначення орієнтирів. Sefexa також надає функції для експорту анотованих даних і виконання аналізу даних, що робить його комплексним інструментом для проектів анотацій зображень.

Ці інструменти для анотування даних із відкритим кодом пропонують низку функцій і можливостей, що задовольняють різні вимоги до анотацій і випадки використання. Незалежно від того, чи працюєте ви над маркуванням зображень, відео анотаціями чи проектами медичних зображень, ці інструменти надають цінну підтримку для ваших робочих процесів анотації даних.

Плюси та мінуси використання інструментів анотації з відкритим кодом

Хоча інструменти анотації з відкритим кодом пропонують кілька переваг, важливо також враховувати їх обмеження. Ось кілька основних плюсів і мінусів, про які варто пам’ятати:

плюси

  • Економічно: інструменти анотації з відкритим кодом можна використовувати безкоштовно, що робить їх бюджетним варіантом для стартапів і наукових проектів.

мінуси

  • Проблеми масштабованості: інструменти з відкритим вихідним кодом можуть мати обмеження щодо ефективної обробки великих проектів анотацій, вимагаючи додаткових ресурсів і налаштування.
  • Проблеми з безпекою даних: деякі інструменти з відкритим кодом можуть не мати надійних заходів безпеки, що підвищує ризик витоку даних і несанкціонованого доступу.
  • Труднощі моніторингу проекту: на відміну від комерційних інструментів анотації, варіанти з відкритим вихідним кодом можуть не надавати спеціальних інформаційних панелей або функцій порівняння продуктивності, що ускладнює для керівників проекту відстеження прогресу команди та забезпечення якості.

Важливо ретельно оцінити переваги та недоліки інструментів анотування з відкритим кодом , щоб визначити, чи відповідають вони конкретним потребам вашого проекту анотування. Незважаючи на те, що вони забезпечують економію коштів і гнучкість, слід також враховувати масштабованість, безпеку даних і моніторинг проекту .

Створіть зображення, яке передає масштабованість інструментів анотування з відкритим кодом, зосереджуючись на перевагах і недоліках їх використання. Використовуйте візуальні елементи, щоб підкреслити гнучкість і простоту використання таких інструментів, а також будь-які проблеми, які можуть виникнути під час розширення проекту анотації. Щоб підкреслити переваги та обмеження цих інструментів, подумайте про включення таких елементів, як кілька екранів або шарів, зростаючі значки та контрастні кольори.

Переваги інструментів анотації з відкритим кодом

Інструменти анотування з відкритим кодом пропонують ряд переваг, які роблять їх популярним вибором для багатьох організацій, особливо для тих з обмеженими бюджетами. Ось деякі з основних переваг:

1. Безкоштовні інструменти для створення анотацій

Однією з головних переваг інструментів анотування з відкритим кодом є те, що їх можна безкоштовно завантажити та використовувати. Це означає, що організації можуть значно скоротити свої витрати на програмне забезпечення для анотацій, що робить його економічно ефективним рішенням для проектів анотацій.

2. Економічне рішення

Для стартапів і наукових проектів з обмеженим бюджетом інструменти анотації з відкритим кодом є економічно ефективним рішенням . Використовуючи ці інструменти, організації можуть розподіляти свої ресурси на інші важливі сфери, не турбуючись про додаткові ліцензійні збори чи підписки.

3. Стартап Бюджетний

Стартапи часто стикаються з фінансовими обмеженнями на ранніх стадіях. Інструменти для створення анотацій з відкритим кодом пропонують стартапам бюджетний варіант для швидкого запуску своїх робочих процесів з анотаціями без значних інвестицій у дорогі комерційні інструменти.

4. Підтримка громади

Проекти з відкритим кодом зазвичай мають активні спільноти, які їх підтримують. Ці спільноти сприяють розробці та вдосконаленню інструментів анотації, надаючи цінну інформацію, виправляючи помилки та покращуючи функції. Організації можуть отримати користь від багатства знань і співпраці в цих спільнотах.

«Інструменти анотації з відкритим вихідним кодом пропонують економічно ефективне рішення для стартапів і наукових проектів з обмеженим бюджетом, оскільки вони безкоштовні для використання та мають підтримку спільноти».

Загалом інструменти анотації з відкритим кодом є практичним вибором для організацій, які шукають економічно ефективне та бюджетне рішення. Наявність безкоштовних інструментів анотування разом із підтримкою внесків спільноти дозволяє стартапам і науковим проектам пришвидшити роботу з анотуванням без значних фінансових витрат.

Мінуси інструментів анотування з відкритим кодом

Незважаючи на численні переваги відкритих інструментів анотації, існують певні обмеження, які необхідно враховувати. Ці обмеження можуть вплинути на масштабованість, безпеку даних і моніторинг проекту .

Проблеми масштабованості

Коли справа доходить до обробки великих проектів анотацій, інструменти з відкритим кодом можуть зіткнутися з проблемами масштабованості . Ці інструменти часто працюють повільніше та не мають ефективних функцій автоматизації порівняно з комерційними рішеннями. Як наслідок, виконання анотацій у масштабі може зайняти більше часу та ресурсів.

Слабка безпека даних

Іншою проблемою, пов’язаною з інструментами анотування з відкритим кодом, є слабка безпека даних . У цих інструментах можуть бути відсутні надійні заходи безпеки та журнали аудиту, що ускладнює забезпечення дотримання законів про захист даних. Це може наражати конфіденційні дані на потенційні загрози, збільшуючи ризик несанкціонованого доступу та витоку даних.

Відсутність моніторингу проекту

Керівники проектів можуть зіткнутися з труднощами під час моніторингу команд анотування та відстеження прогресу завдань анотування за допомогою інструментів з відкритим кодом. Без спеціальних інформаційних панелей і функцій співпраці стає складно ефективно керувати процесом анотації та контролювати його. Це може перешкодити координації проекту та вплинути на загальну продуктивність.

Щоб подолати ці обмеження, керівникам проектів може знадобитися розглянути комерційні інструменти для анотацій, які пропонують покращену масштабованість, надійніші заходи безпеки даних і комплексні можливості моніторингу проекту.

Створіть зображення, яке передає труднощі розширення інструментів анотації даних із відкритим кодом без використання тексту чи типографіки.

10 найкращих платформ для маркування даних з відкритим кодом у 2023 році

Окрім інструментів анотації даних, доступні також платформи маркування даних з відкритим кодом . Ці платформи надають настроювані рішення для компаній, які хочуть маркувати свої дані без необхідності створювати програмне забезпечення з нуля. Використовуючи існуючий код з відкритим вихідним кодом, підприємства можуть змінювати функціональність цих платформ відповідно до своїх конкретних потреб маркування даних.

Ось 10 платформ маркування даних з відкритим кодом , які обслуговують різні домени, такі як текст, зображення, аудіо, відео та часові ряди:

1.    LabelImg: графічний інструмент анотації зображень, який підтримує виявлення об’єктів і позначення обмежувальної рамки. Він широко використовується для проектів комп'ютерного зору .

2.    labelbox: комплексна платформа для маркування даних, яка пропонує різноманітні інтерфейси для маркування, засоби автоматизації та інтеграцію з популярними фреймворками машинного навчання.

3.    Keylabs: видатною особливістю Keylabs є можливість пропонувати 7-денну пробну версію, що дозволяє користувачам на власні очі відчути швидкість і можливості платформи без початкових зобов’язань.

4.    OpenLabeling: інструмент із відкритим кодом для маркування відео , який дозволяє користувачам коментувати об’єкти у відео, відстежувати об’єкти по кадрах і генерувати формати набору даних, які можна відстежувати.

5.    AudioTagger: веб-платформа для аудіоанотацій, що дозволяє користувачам позначати, сегментувати та транскрибувати аудіодані для таких завдань, як розпізнавання мовлення та виявлення аудіоподій.

6.    Labelbox Time: платформа для маркування даних, спеціально розроблена для даних часових рядів, що дозволяє користувачам коментувати та позначати послідовності точок даних, наприклад показання датчиків або ціни акцій.

7.    RectLabel: програма macOS для анотацій зображень у рамці обмеження, яка підтримує кілька типів анотацій, як-от прямокутники, багатокутники та полілінії.

8.    CVAT: платформа з відкритим вихідним кодом для анотацій зображень і відео, яка пропонує широкий спектр варіантів маркування, включаючи класифікацію зображень, виявлення об’єктів і семантичну сегментацію.

9.    Supervisely: комплексна платформа для анотації комп’ютерного зору, яка надає інструменти для маркування зображень і відео , навчання моделі та розгортання.

10.                  LightTag: спільна платформа анотацій, яка дозволяє командам позначати текстові дані для завдань NLP і підтримує кілька типів анотацій, включаючи класифікацію тексту та маркування послідовності.

Ці платформи маркування даних із відкритим кодом пропонують гнучкість і можливості налаштування, що дозволяє компаніям створювати високоякісні мічені набори даних для моделей машинного навчання . Завдяки широкому спектру функцій і підтримці різних типів даних ці платформи забезпечують ефективне й точне анотування даних для навчання потужних моделей машинного навчання .

Висновок

Інструменти анотації даних із відкритим кодом надають цінні та економічно ефективні рішення для роботи з анотаціями в маркуванні даних штучного інтелекту та навчанні моделі машинного навчання . Однак важливо зважити всі «за» і «проти», розглядаючи ці інструменти для свого проекту.

Позитивним є те, що інструменти анотації з відкритим кодом пропонують бюджетний варіант, особливо для стартапів і наукових проектів з обмеженими ресурсами. Вони усувають потребу в додаткових витратах на ліцензійні збори або підписку, дозволяючи працювати з анотаціями без фінансових обмежень.

Однак дуже важливо знати про обмеження інструментів з відкритим кодом . Масштабованість може бути проблемою, оскільки ці інструменти можуть не мати ефективних функцій автоматизації та працювати з меншою швидкістю порівняно з комерційними рішеннями. Крім того, безпека даних і моніторинг проекту можуть бути порушені без спеціальних заходів безпеки та панелей моніторингу.

Вибираючи правильний інструмент для свого проекту, важливо врахувати ваші конкретні потреби та ретельно оцінити переваги та недоліки варіантів з відкритим кодом порівняно з комерційними рішеннями. Розуміючи функціональні можливості та обмеження інструментів анотації з відкритим вихідним кодом, ви можете прийняти обґрунтоване рішення щодо вдосконалення робочих процесів для маркування даних ШІ та навчання моделей машинного навчання .

FAQ

Що таке інструмент анотації даних з відкритим кодом?

Інструмент анотації даних із відкритим кодом — це програмне забезпечення, спеціально розроблене для позначення зображень і анотацій даних у наборах даних зображень і відео. Ці інструменти містять необхідні позначки та анотації для навчання моделей комп’ютерного зору.

Для чого б ви використовували інструмент маркування з відкритим кодом?

Інструменти маркування з відкритим кодом можна використовувати для різних проектів комп’ютерного бачення, таких як розумні міста, виробництво, безпека та спортивна аналітика. Вони пропонують такі функції, як сегментація зображення, анотація обмежувальної рамки, виявлення об’єктів і оцінка пози людини.

Які основні інструменти анотації даних із відкритим кодом?

Серед широко використовуваних інструментів анотації даних із відкритим кодом є CVAT, MONAI Label, LabelMe, RIL-Contour і Sefexa. CVAT підтримує анотації зображень і відео, а MONAI Label пропонує автоматизацію штучного інтелекту. LabelMe є універсальним для створення баз даних зображень, а RIL-Contour спеціалізується на наборах даних медичних зображень. Sefexa зосереджена на сегментації зображення.

Які плюси та мінуси використання інструментів анотування з відкритим кодом?

Інструменти анотації з відкритим кодом мають перевагу в тому, що вони безкоштовні у використанні, що робить їх економічно ефективним рішенням для стартапів і наукових проектів. Однак вони можуть мати обмеження щодо масштабованості, безпеки даних і моніторингу проекту порівняно з комерційними рішеннями.

Які переваги інструментів анотування з відкритим кодом?

Інструменти анотації з відкритим кодом безкоштовні, що робить їх економічно ефективним рішенням, особливо для стартапів і наукових проектів з обмеженим бюджетом.

Які мінуси інструментів анотування з відкритим кодом?

Інструменти анотації з відкритим кодом можуть мати обмеження щодо масштабованості, повільнішої роботи, відсутності ефективних функцій автоматизації, слабкої безпеки даних і труднощів у моніторингу та відстеженні прогресу проекту.

Які 10 найкращих платформ маркування даних з відкритим кодом у 2023 році?

10 найкращих платформ для маркування даних з відкритим кодом у 2023 році включають платформи для тексту, зображень, аудіо, відео та часових рядів, що дозволяє компаніям налаштовувати свої рішення для маркування даних. Ці платформи використовують код з відкритим вихідним кодом для зміни функціональності та задоволення конкретних потреб проекту.

Як вибрати правильний інструмент серед інструментів анотації даних з відкритим кодом?

Вибираючи правильний інструмент , важливо врахувати конкретні потреби вашого проекту та зважити переваги та недоліки варіантів з відкритим кодом і комерційних рішень. Розуміння функціональних можливостей і обмежень інструментів анотування з відкритим кодом допоможе вам прийняти зважене рішення.