Анотування зображень є ключовим процесом для ефективного навчання моделей машинного навчання, оскільки це дозволяє створювати розмічені набори даних. Давайте розглянемо найкращі інструменти для анотування зображень, які можуть спростити цей процес.
Що таке анотування зображень?
Моделі машинного навчання навчаються на основі зображень з мітками, створених в процесі ручного анотування. Мета полягає в тому, щоб модель могла відтворювати ці анотації без подальшого втручання людини. Важливо пам’ятати, що будь-які помилки, допущені під час розмітки, будуть скопійовані моделлю, оскільки анотування задає стандарти, яких модель намагатиметься дотримуватися.
Анотування зображень – це процес додавання описових даних до зображення, які дозволяють ідентифікувати та класифікувати об’єкти, людей або сцени на ньому.
Анотування зображень відіграє важливу роль у таких галузях, як комп’ютерний зір, робототехніка та автономне водіння. Воно дозволяє машинам розуміти та інтерпретувати візуальну інформацію.
Приклади анотування зображень включають створення обмежувальних рамок навколо об’єктів, додавання текстових міток до об’єктів або сегментування зображення на частини на основі візуальних ознак.
Переваги використання анотування зображень
Багато сфер, включаючи електронну комерцію, охорону здоров’я та автономне водіння, можуть отримати вигоду від анотування зображень. Це дозволяє машинам точно розпізнавати та класифікувати об’єкти на зображеннях, що покращує їхні можливості в таких завданнях, як виявлення об’єктів, пошук зображень та діагностика.
Це може призвести до збільшення продуктивності, ефективності та економії витрат. Анотовані зображення також використовуються для навчання та покращення моделей машинного навчання, підвищуючи їхню точність і продуктивність. Завдяки анотуванню зображень, машини здатні сприймати та інтерпретувати візуальну інформацію, що сприяє розвитку комп’ютерного зору.
Випадки використання анотування зображень
Анотування зображень є особливо корисним у сучасному технологічному світі, де дані відіграють ключову роль. Правильне розмічення даних є необхідним для навчання моделей, здатних ефективно їх інтерпретувати.
Розглянемо деякі конкретні випадки застосування анотування зображень.
Виявлення об’єктів
Це метод локалізації та ідентифікації конкретних об’єктів на зображенні. За допомогою анотування, алгоритм може навчитися розпізнавати об’єкти на фотографії. Ця технологія використовується, наприклад, в безпілотних автомобілях, які повинні розпізнавати інші транспортні засоби та об’їздити їх.
Класифікація зображень
Процес віднесення зображення до певної категорії є класифікацією зображень. Анотування допомагає призначити правильну категорію для зображення. Це корисно в таких додатках, як модерація контенту, де потрібно класифікувати фотографії як відповідні або неприйнятні.
Аналіз медичних зображень
Медичні знімки, наприклад, рентгенівські або МРТ, можуть бути анотовані мітками, що вказують на наявність раку, переломів або інших аномалій. Це полегшує аналіз зображень і підвищує діагностичну точність медичних працівників та дослідників.
Автоматизація інвентаризації та моніторингу за допомогою обробки зображень є цінним вкладенням, незважаючи на трудомісткість. Анотування зображень відіграє важливу роль у забезпеченні гнучкої безпеки.
Воно дозволяє виконувати такі завдання, як відстеження пішоходів, розпізнавання облич для виявлення крадіжок, тепловізійне спостереження, нічне бачення в умовах поганої видимості та виявлення натовпу. Завдяки доступу до передових технологій, можна ефективно вирішувати складні проєкти.
Розглянемо декілька найкращих інструментів для ефективного анотування зображень.
Markup Hero
Markup Hero дозволяє миттєво ділитися зображеннями та файлами, додаючи безкоштовні анотації в будь-якому веб-переглядачі. Інтерфейс інструменту є простим та легким для освоєння.
Це ефективний інструмент, що дозволяє користувачам швидко додавати різні форми, стрілки, текст та інші елементи до зображень. Завдяки зручному дизайну, користувачі можуть співпрацювати в режимі реального часу та спілкуватися візуально.
Markup Hero дозволяє коментувати зображення різними способами: виділяти важливу інформацію, привертати увагу до певних ділянок, додавати мітки та описи. Користувачі також можуть обрізати, змінювати розмір та повертати зображення для досягнення оптимального результату.
Користувачі можуть легко надсилати та отримувати коментарі та відгуки про анотовані зображення. Markup Hero — це простий, адаптивний і надійний інструмент для анотування зображень, що є ідеальним для тих, хто хоче співпрацювати та обмінюватися ідеями графічним шляхом.
Keylabs
Keylabs дозволяє користувачам анотувати зображення за допомогою обмежувальних рамок, ключових точок та семантичної сегментації. Keylabs допомагає розробникам штучного інтелекту ефективно анотувати зображення. Платформа підтримує всі стилі та методи анотування, що забезпечує розробникам гнучкість.
Зручний інтерфейс допомагає швидко та точно класифікувати зображення. Платформа надає різні інструменти для управління робочими процесами, відстеження прогресу та співпраці між членами команди.
Програмне забезпечення також пропонує можливості налаштування, зокрема створення індивідуальних шаблонів анотацій та робочих процесів. Keylabs має вбудовані інструменти контролю якості, що гарантує точність та узгодженість анотацій.
Платформа підтримує методи збільшення обсягу даних для покращення якості та різноманітності анотованих наборів даних. Функція семантичної сегментації допомагає легко вирішувати складні задачі.
Keylabs є гнучким інструментом для анотування зображень, який оптимізує процес підготовки даних та підвищує точність алгоритмів машинного навчання.
V7 Labs
V7 Labs – це інструмент для анотування зображень, який допомагає організаціям та окремим особам створювати точні та високоякісні набори даних для машинного навчання та комп’ютерного зору. Широкий набір функцій анотування робить його придатним для різних сценаріїв.
Здатність V7 Labs швидко та ефективно надавати високоякісні навчальні дані є однією з головних переваг. Інструмент зменшує час і зусилля, необхідні для створення точних наборів даних завдяки прискоренню процесу анотування за допомогою ШІ.
V7 Labs пропонує інтеграцію з популярними фреймворками машинного навчання, такими як TensorFlow та PyTorch. Це спрощує для користувачів експорт анотованих наборів даних у потрібному для машинного навчання форматі.
Інструмент значно прискорює процес анотування та покращує якість навчальних даних завдяки спільним робочим процесам та можливостям анотування за допомогою ШІ.
Labelbox
Labelbox — це потужний інструмент для векторної розмітки, що фокусується на простоті, швидкості та різноманітних можливостях застосування. Він дозволяє швидко налаштувати інструмент, масштабувати його для команди будь-якого розміру та швидко ітеративно отримувати точні навчальні дані.
Можна адаптувати анотації до конкретних вимог проєкту, зокрема для розпізнавання об’єктів, семантичної сегментації та класифікації зображень.
Застосовуючи динамічні фільтри, які працюють із вбудованим вмістом, даними або текстом, можна швидко й ефективно додавати мітки до відповідних результатів у великому обсязі та розміщувати їх у черзі для перевірки людиною.
Labelbox сприяє співпраці між користувачами, дозволяючи призначати завдання, переглядати нотатки та відстежувати прогрес. Крім того, він пропонує інструменти забезпечення якості, щоб гарантувати правильну та надійну розмітку.
Це універсальний інструмент для пошуку та усунення помилок. За допомогою фільтрів, таких як анотації, можна швидко знайти дані про зображення, визначити пріоритетність зображень для розмітки або створити завдання рецензування для вирішення нагальних проблем.
Scale
Інструмент анотування Scale дозволяє користувачам додавати масштабні смуги або лінійки для визначення розмірів об’єктів на зображенні. Це особливо корисно для аналізу зображень складних структур, таких як мікроскопічні організми або геологічні утворення.
Користувачі можуть анотувати зображення текстовими мітками, стрілками та іншими формами, щоб привернути увагу до окремих деталей.
За допомогою машинного навчання (ML) великі обсяги зображень можуть бути точно, швидко та якісно анотовані завдяки попередній розмітці, активним інструментам, як-от суперпіксельній сегментації, та перевірці якості на основі ML. Завдання масштабування зображень можна об’єднувати.
Крім того, якщо цільовий елемент невідомий, корисно налаштувати завдання зображення для автоматичного створення завдання класифікації з консенсусом.
Інструмент анотування Scale часто використовується з іншими програмними засобами аналізу зображень, наприклад, для сегментації зображень або ідентифікації об’єктів, для створення комплексних візуальних представлень складних наборів даних. Це важливий інструмент для дослідників та фахівців у різних галузях, які потребують точного та детального аналізу зображень.
SuperAnnotate
SuperAnnotate — це потужний інструмент для анотування, який дозволяє користувачам швидко та точно коментувати зображення та відео. Він призначений для команд комп’ютерного зору, дослідників ШІ та фахівців з обробки даних для анотування наборів даних для моделей комп’ютерного зору.
SuperAnnotate підтримує різні типи анотацій, зокрема обмежувальні рамки, точки, багатокутники, лінії та сегментація.
SuperAnnotate також пропонує інструменти контролю якості, наприклад, автоматичний перегляд та перегляд на основі консенсусу, щоб забезпечити високу якість анотацій. Завдяки зручному інтерфейсу, команди можуть легко співпрацювати та прискорювати процес анотування. Інструмент має чудову функцію управління запитами та даними, що допомагає відстежувати відповідні дані та покращує якість набору даних.
Загалом, SuperAnnotate є чудовим інструментом для створення анотацій для дослідників даних та команд машинного навчання, які прагнуть прискорити розробку моделей комп’ютерного зору, підвищити якість анотацій та оптимізувати процес анотування.
Supervisely
Інструмент Supervisely дозволяє користувачам анотувати та розмічати зображення та відео для застосування в завданнях комп’ютерного зору. Зручний інтерфейс платформи підтримує різні типи анотацій, зокрема розпізнавання об’єктів, сегментацію, категоризацію та відстеження.
Надійний механізм анотування Supervisely полегшує анотування завдяки можливостям автоматичної полігональної сегментації, роботи з формами, текстом та зрозумілій системі розмітки.
Користувачі Supervisely можуть спільно працювати з іншими членами команди, обмінюючись результатами, коментуючи та переглядаючи анотації. Завдяки інтеграції платформи з відомими фреймворками глибокого навчання, такими як TensorFlow, PyTorch та Caffe, користувачі також можуть експортувати анотації у різних форматах.
Supervisely є популярним інструментом анотування серед інженерів комп’ютерного зору, науковців із обробки даних та дослідників завдяки потужним функціям анотування та легкій інтеграції з фреймворками глибокого навчання. На вебсайті є також навчальні матеріали та документація, що допомагають клієнтам швидко розпочати роботу над своїми проєктами з анотування.
Scalabel
Scalabel допомагає покращити точність завдяки автоматизованим анотаціям. Інструмент розроблений з урахуванням масштабованості, адаптивності та зручності. Scalabel підтримує спільну роботу та контроль версій, що дозволяє кільком користувачам працювати над одним проєктом одночасно.
Крім того, він надає ряд функцій контролю якості, зокрема інструменти для перегляду, перевірки та виправлення.
Однією з відмінних характеристик Scalabel є можливість інтеграції з іншими фреймворками машинного навчання, такими як TensorFlow, PyTorch та Caffe, що дозволяє користувачам навчати моделі безпосередньо в додатку. Завдяки 3D Cloud та 2D Video Tracking прогнозування анотацій між кадрами є тепер плавним процесом.
Scalabel є надійним та адаптованим інструментом анотування, що користується популярністю серед дослідників та розробників у галузі машинного навчання, оскільки він надає різноманітні типи анотацій, можливості співпраці, контроль версій, контроль якості та інтеграцію з фреймворками машинного навчання.
Eagle
Eagle — це ідеальний інструмент для організації зображень та ідей. Інструмент спрямований на спрощення анотування великих наборів даних для прискорення навчання моделей комп’ютерного зору. Програма дозволяє користувачам відстежувати прогрес, перевіряти якість анотацій, а також переглядати та змінювати анотації.
Eagle має зручний інтерфейс користувача та сприяє командній роботі. Він пропонує кілька корисних функцій, зокрема організацію завдань розмітки, визначення типів анотацій та імпорт/експорт наборів даних. Eagle також допомагає правильно керувати великою кількістю зображень, дозволяючи швидко знаходити певний набір зображень за допомогою функції розумної папки.
Крім того, за допомогою функції керування аудіо та відео можна попередньо переглядати відео, не відкриваючи їх окремо.
Інструмент забезпечує інтеграцію з хмарними сервісами, що спрощує масштабування та обробку великих наборів даних за допомогою Google Cloud. Eagle — це надійний та адаптований інструмент для обробки й аналізу зображень, який особливо добре підходить для програм розпізнавання об’єктів та сегментації в машинному навчанні.
RectLabel
RectLabel – це інструмент для розмітки зображень, який дозволяє коментувати фотографії для застосування в програмах машинного навчання. Зручне програмне забезпечення дозволяє користувачам анотувати зображення, малюючи координати обмежувальних рамок навколо цікавих об’єктів. Інструмент підтримує різні типи анотацій, зокрема обмежувальні рамки, багатокутники та лінії.
RectLabel пропонує кілька функцій, що допомагають забезпечити точність та ефективність процесу анотування. Він має інтелектуальну систему тегів, яка прискорює розмітку, автоматично пропонуючи мітки на основі попередніх анотацій користувача.
Крім того, інструмент надає користувачам точний контроль над розміром та розташуванням обмежувальної рамки, що забезпечує високоякісні анотації.
RectLabel дозволяє користувачам експортувати анотації в декількох різних форматах файлів, зокрема JPG, PNG та BMP. RectLabel є потужним та адаптованим інструментом для анотування зображень, який оптимізує процедуру машинного навчання.
Висновок
Глобальна цифровізація збільшує попит на моделі, які використовують глибоке навчання та здатні ідентифікувати та класифікувати предмети. Анотування зображень є ключовим для досягнення найкращих результатів у галузі комп’ютерного зору, незалежно від ринку.
Впровадження методів анотування зображень може принести користь багатьом підприємствам, зокрема у сферах машинного навчання, охорони здоров’я та електронної комерції. Ці методи підвищують ефективність та точність у виконанні таких завдань, як розпізнавання об’єктів, сегментація та класифікація.
Вони також можуть знизити вартість людської праці та допомогти підприємствам приймати рішення на основі даних. Щоб досягти найкращих результатів, важливо правильно вибрати інструмент та забезпечити високу якість анотацій.
Ви можете ознайомитися з найкращими генераторами зображень на основі штучного інтелекту для отримання якісних зображень за лічені секунди.