Anotasi gambar adalah dasar pelabelan yang efisien untuk melatih model pembelajaran mesin dengan mudah. Lihat alat anotasi gambar terbaik ini untuk membuat proses Anda efektif.
Apa itu Anotasi Gambar?
Model pembelajaran mesin memproses gambar yang diberi tag setelah anotasi manual selesai untuk mereproduksi anotasi tanpa pengawasan manusia. Kesalahan label apa pun juga diduplikasi karena anotasi gambar menetapkan kriteria yang ingin diikuti oleh model.
Memberi label atau mengkategorikan gambar dengan data deskriptif yang membantu mengidentifikasi dan mengklasifikasikan objek, orang, atau pemandangan di dalam gambar adalah anotasi gambar.
Anotasi gambar sangat penting dalam disiplin ilmu seperti computer vision, robotics, dan autonomous driving karena memungkinkan robot untuk memahami dan menginterpretasikan data visual.
Menggambar kotak batas di sekitar objek dalam gambar, melabeli objek dengan teks, atau membagi gambar menjadi beberapa bagian berdasarkan fitur visualnya adalah contoh anotasi gambar.
Manfaat menggunakan Anotasi Gambar
Banyak industri, termasuk e-commerce, perawatan kesehatan, dan mengemudi otonom, dapat memperoleh keuntungan dari anotasi gambar. Itu memungkinkan mesin untuk mengidentifikasi dan mengkategorikan objek dengan benar dalam gambar. Ini meningkatkan kapasitas mereka untuk melakukan aktivitas seperti deteksi objek, pencarian gambar, dan diagnosis.
Peningkatan produktivitas, efisiensi, dan penghematan biaya dapat dihasilkan dari hal ini. Foto beranotasi juga dapat melatih dan menyempurnakan model pembelajaran mesin, meningkatkan presisi dan efektivitasnya. Kemampuan mesin untuk memahami dan menginterpretasikan data visual dimungkinkan oleh anotasi gambar, yang memajukan ilmu visi komputer.
Gunakan kasus Anotasi Gambar
Anotasi Gambar sangat berguna dengan kemajuan yang terjadi di sektor teknologi. Di mana semuanya berputar di sekitar data, penting juga untuk memberi label yang tepat agar model dapat memahaminya dengan lebih baik.
Sekarang, mari kita lihat beberapa kasus penggunaan anotasi gambar.
Deteksi Objek
Ini adalah metode menemukan dan mengidentifikasi item tertentu di dalam gambar. Algoritme dapat mengenali objek dalam foto dengan menggunakan anotasi gambar untuk memberi label. Ini berguna dalam aplikasi seperti mobil self-driving, yang harus menyadari dan menghindari lalu lintas yang datang.
Klasifikasi Gambar
Proses menempatkan gambar ke dalam salah satu dari banyak kategori yang telah ditentukan dikenal sebagai kategorisasi gambar. Kategori yang tepat dapat ditetapkan ke gambar melalui anotasi gambar. Aplikasi seperti moderasi konten, di mana foto harus dikategorikan sesuai atau tidak pantas, dapat memanfaatkan ini.
Analisis Gambar Medis
Label yang menunjukkan adanya kanker, patah tulang, atau anomali lainnya dapat ditambahkan ke gambar medis seperti sinar-X atau MRI. Ini memfasilitasi analisis gambar yang lebih baik dan meningkatkan ketepatan diagnostik profesional medis dan peneliti.
Meskipun padat karya, mengotomatiskan kontrol inventaris dan pengawasan dengan pemrosesan gambar bermanfaat. Anotasi gambar adalah komponen penting dari keamanan tangkas.
Ini mendukung operasi seperti pelacakan pejalan kaki, pengenalan wajah untuk deteksi pencurian, penglihatan termal, penglihatan malam selama jam-jam tergelap, deteksi kerumunan, dll. Anda dapat menyelesaikan proyek kompleks tanpa kerumitan dengan akses yang ditingkatkan ke teknologi canggih.
Mari kita jelajahi beberapa alat teratas yang dapat digunakan untuk anotasi gambar untuk pelabelan yang efisien.
Pahlawan Markup
Anda dapat langsung membagikan foto dan file Anda dengan Markup Hero sambil menambahkan anotasi gratis di browser web apa pun. Ini mudah digunakan dan mudah dipelajari.
Ini adalah alat yang efektif untuk anotasi gambar yang memungkinkan pengguna dengan cepat menambahkan berbagai bentuk, panah, teks, dan komponen lain ke foto. Pengguna dapat bekerja dengan orang lain secara real-time dan berkomunikasi secara visual karena desain alat yang mudah digunakan.
Dengan Markup Hero, Anda dapat membuat anotasi foto dengan berbagai cara, seperti menekankan informasi penting, menarik perhatian ke wilayah tertentu, menambahkan label dan deskripsi, dan banyak lagi. Pengguna program juga dapat memotong, mengubah ukuran, dan memutar gambar, membuatnya mudah untuk mendapatkan bidikan yang sempurna.
Pengguna dapat mengirim dan menerima komentar dan umpan balik pada foto beranotasi dengan mudah. Secara keseluruhan, Markup Hero adalah alat anotasi gambar yang sederhana, mudah beradaptasi, dan kuat, sempurna bagi siapa saja yang ingin berinteraksi dengan orang lain secara waktu nyata dan berkomunikasi secara grafis.
Keylab
Dengan bantuan Keylabs, pengguna dapat membuat anotasi foto dengan menambahkan kotak pembatas, poin utama, dan segmentasi semantik. Pengembang AI dapat membuat anotasi gambar lebih efisien, berkat Keylabs. Platform ini mencakup setiap gaya dan metode anotasi gambar, memberi pengembang banyak fleksibilitas.
Pengguna program dapat mengkategorikan foto dengan cepat dan benar karena UI yang mudah digunakan. Ini menawarkan berbagai kemampuan untuk mengelola alur kerja dan mengukur kemajuan dan memungkinkan pengguna untuk bekerja sama dengan anggota tim.
Perangkat lunak ini juga menawarkan opsi penyesuaian yang layak, termasuk membuat templat anotasi yang dipesan lebih dahulu dan alur kerja khusus. Keylabs menawarkan elemen kontrol kualitas bawaan bersama dengan kemampuan anotasinya untuk menjamin kebenaran dan konsistensi anotasi.
Ini juga memfasilitasi pendekatan augmentasi data untuk meningkatkan kuantitas dan variasi kumpulan data beranotasi. Segmentasi semantiknya membantu menyelesaikan kerumitan dengan sangat mudah.
Keylabs adalah alat anotasi gambar fleksibel yang dapat membantu merampingkan prosedur anotasi data dan meningkatkan ketepatan algoritme pembelajaran mesin.
Lab V7
Tujuan dari V7 Labs, alat anotasi gambar, adalah untuk membantu organisasi dan individu dalam menghasilkan kumpulan data yang akurat dan berkualitas tinggi untuk pembelajaran mesin dan proyek pengenalan komputer. Rangkaian fitur anotasi alat yang ekstensif membuatnya sesuai untuk beberapa situasi.
Kapasitas Lab V7 untuk menyediakan data pelatihan berkualitas tinggi dengan cepat dan efektif adalah salah satu karakteristik utamanya. Dengan mempercepat proses anotasi dengan anotasi berbantuan AI, alat ini mengurangi waktu dan upaya yang diperlukan untuk menghasilkan kumpulan data yang akurat.
TensorFlow dan PyTorch hanyalah beberapa dari framework pembelajaran mesin populer yang menawarkan integrasi mulus dengan V7 Labs. Hal ini memudahkan pengguna untuk mengekspor kumpulan data beranotasi sesuai gaya yang dibutuhkan kerangka pembelajaran mesin pilihan mereka.
Alat ini secara substansial dapat mempercepat proses anotasi dan meningkatkan kaliber data pelatihan karena alur kerja kolaboratifnya dan kemampuan anotasi yang dibantu AI.
kotak label
Labelbox adalah alat pelabelan vektor paling ampuh di dunia, berfokus pada kesederhanaan, kecepatan, dan berbagai kasus penggunaan. Itu juga masuk akal. Penyiapan dalam hitungan menit, skalakan ke ukuran tim apa pun, dan ulangi dengan cepat untuk menghasilkan data pelatihan yang akurat.
Dimungkinkan untuk menyesuaikan anotasi dengan persyaratan proyek, termasuk pelabelan untuk pengenalan objek, segmentasi semantik, dan klasifikasi gambar.
Dengan menggunakan filter dinamis yang beroperasi pada konten, data, atau penyematan teks, Anda dapat dengan cepat dan efisien menambahkan label ke hasil yang sesuai dalam skala besar dan menempatkannya dalam antrean untuk ditinjau manusia.
Dengan kemampuan untuk menetapkan tugas, meninjau catatan, dan melacak kemajuan, Labelbox memfasilitasi kerja sama antara banyak pengguna. Selain itu, ia menawarkan alat jaminan kualitas untuk menjamin pelabelan yang benar dan andal.
Ini adalah set alat masuk Anda untuk menemukan dan memilah kesalahan. Anda dapat dengan cepat menemukan data gambar menggunakan filter seperti anotasi untuk memprioritaskan gambar mana yang akan diberi label atau membuat tugas tinjauan untuk mengatasi masalah yang paling mendesak.
Skala
Dengan menggunakan alat anotasi gambar Skala, pengguna dapat menyertakan bilah skala atau penggaris yang mereferensikan ukuran objek dalam gambar. Ini sangat membantu saat memeriksa foto struktur yang rumit, seperti organisme mikroskopis atau formasi geologis.
Pengguna program dapat membuat anotasi foto dengan label teks, panah, dan bentuk lain untuk menarik perhatian ke detail tertentu.
Dengan bantuan ML, volume gambar yang besar dapat dianotasi dengan tepat, cepat, dan dengan kualitas tinggi menggunakan pra-pelabelan, fitur aktif seperti segmentasi superpiksel, dan pemeriksaan kualitas berbasis ML. Tugas untuk menskalakan gambar dapat digabungkan.
Selain itu, jika item target tidak diketahui, akan sangat membantu jika mengonfigurasi tugas gambar untuk membuat tugas klasifikasi dengan konsensus secara otomatis.
Alat anotasi gambar skala sering digunakan dengan alat perangkat lunak analisis gambar lainnya, seperti perangkat lunak segmentasi gambar atau identifikasi objek, untuk menghasilkan representasi visual yang rumit dari kumpulan data yang kompleks. Ini adalah alat penting bagi para peneliti dan profesional di beberapa sektor yang bergantung pada analisis gambar yang tepat dan menyeluruh.
SuperAnnotate
SuperAnnotate adalah aplikasi anotasi ampuh yang memungkinkan pengguna membuat anotasi foto dan video dengan cepat dan akurat. Untuk menganotasi set data untuk model computer vision, ini dibuat untuk tim computer vision, peneliti AI, dan ilmuwan data.
Kotak pembatas, penunjuk, poligon, garis, dan segmentasi hanyalah beberapa dari banyak jenis anotasi yang didukung SuperAnnotate.
SuperAnnotate juga menawarkan alat kontrol kualitas seperti tinjauan otomatis dan tinjauan konsensus untuk memastikan anotasi berkualitas tinggi. Karena antarmuka alat yang mudah digunakan, tim dapat bekerja sama tanpa masalah dan mempercepat proses anotasi. Ini juga menyediakan permintaan yang sangat baik dan fitur manajemen data yang membantu melacak data yang relevan dan meningkatkan kualitas kumpulan data.
Secara keseluruhan, SuperAnnotate adalah alat anotasi yang sangat baik untuk ilmuwan data dan tim pembelajaran mesin yang bertujuan untuk mempercepat pembuatan model visi komputer mereka, meningkatkan kualitas anotasi mereka, dan merampingkan proses anotasi mereka.
Diawasi
Dengan bantuan alat anotasi Pengawasan, pengguna dapat membuat anotasi dan melabeli gambar dan video untuk digunakan dalam tugas visi komputer. Antarmuka ramah pengguna platform ini mendukung berbagai jenis anotasi, termasuk pengenalan objek, segmentasi, kategorisasi, dan pelacakan.
Dengan opsi seperti segmentasi poligonal otomatis, bentuk, manipulasi teks, dan pelabelan langsung, mesin anotasi Supervisely membuat anotasi menjadi lebih mudah.
Pengguna Supervisely dapat bekerja sama dengan anggota lain dari tim mereka dengan membagikan karya mereka, memberi komentar, dan membaca anotasi. Sebagai hasil dari integrasi platform dengan kerangka pembelajaran mendalam yang terkenal seperti TensorFlow, PyTorch, dan Caffe, pengguna juga dapat mengekspor anotasi mereka dalam berbagai format.
Supervisely adalah alat anotasi yang sangat disukai di kalangan insinyur visi komputer, ilmuwan data, dan akademisi karena fitur anotasinya yang kuat dan interaksi yang mudah dengan kerangka pembelajaran yang mendalam. Pelajaran mendalam dan dokumentasi juga tersedia di situs untuk membantu pelanggan memulai proyek anotasi mereka dengan cepat dan efektif.
Label skala
Scalabel membantu orang meningkatkan akurasi dengan menggunakan anotasi otomatis. Itu dibuat dengan skalabilitas, kemampuan beradaptasi, dan keramahan pengguna. Beberapa orang dapat mengerjakan proyek yang sama secara bersamaan dengan kolaborasi Scalabel dan dukungan kontrol versi.
Selain itu, ini menyediakan berbagai fitur untuk kontrol kualitas, termasuk alat untuk peninjauan, validasi, dan koreksi.
Salah satu karakteristik Scalabel yang membedakan adalah kemampuannya untuk berinteraksi dengan framework pembelajaran mesin lainnya, seperti TensorFlow, PyTorch, dan Caffe, memungkinkan pengguna untuk melatih model langsung di dalam aplikasi. Dengan Awan 3D dan Pelacakan Video 2D, memprediksi anotasi antar bingkai kini mulus.
Karena menyediakan berbagai jenis anotasi, interaksi, kontrol versi, kontrol kualitas, dan interaksi dengan kerangka kerja pembelajaran mesin, Scalabel adalah alat anotasi yang tangguh dan mudah beradaptasi yang sangat disukai oleh para peneliti dan pengembang di bidang pembelajaran mesin.
Burung rajawali
Alat yang ideal untuk mengatur gambar dan ide adalah Eagle. Alat ini bertujuan untuk menyederhanakan anotasi kumpulan data besar sehingga model visi komputer dapat dilatih lebih cepat. Program ini juga memungkinkan pengguna untuk melacak kemajuan, memeriksa anotasi kaliber, dan melihat serta mengubah anotasi.
Eagle menyediakan antarmuka pengguna yang ramah pengguna dan mendorong kerja sama tim. Ini menawarkan beberapa fitur bermanfaat, seperti mengatur tugas pelabelan, menentukan jenis anotasi, dan mengimpor/mengekspor kumpulan data. Eagle juga membantu Anda mengelola banyak gambar dengan benar, memungkinkan Anda menemukan kumpulan gambar tertentu dengan lebih cepat menggunakan fitur folder pintar.
Selain itu, dengan fitur pengelolaan audio dan video, seseorang dapat mempratinjau video tanpa membukanya satu per satu.
Selain itu, ini menyediakan integrasi layanan cloud, membuatnya mudah untuk menskalakan dan menangani kumpulan data besar menggunakan Google Cloud. Pada akhirnya, Eagle adalah alat pemrosesan dan analisis gambar yang kuat dan mudah beradaptasi yang bekerja sangat baik untuk pengenalan objek dan aplikasi segmentasi dalam pembelajaran mesin.
RectLabel
Alat pelabelan gambar yang disebut RectLabel menganotasi foto untuk aplikasi pembelajaran mesin. Pengguna dapat membuat anotasi pada gambar menggunakan perangkat lunak yang ramah pengguna ini dengan menggambar koordinat kotak pembatas di sekitar elemen yang menarik pada gambar. Kotak pembatas, poligon, dan garis hanyalah beberapa jenis anotasi berbeda yang dapat ditangani oleh alat ini.
Beberapa kemampuan yang ditawarkan oleh RectLabel membantu memastikan akurasi dan efisiensi proses anotasi. Ini juga memiliki sistem penandaan cerdas yang mempercepat pelabelan dengan menyarankan label secara otomatis berdasarkan anotasi pengguna sebelumnya.
Selain itu, alat ini memberi pengguna kontrol yang tepat atas ukuran dan penempatan kotak pembatas, sehingga menghasilkan anotasi berkualitas tinggi.
RectLabel memungkinkan pengguna mengekstrak anotasi dalam beberapa format file berbeda, termasuk JPG, PNG, dan BMP. RectLabel adalah alat yang ampuh dan mudah beradaptasi untuk anotasi gambar yang merampingkan prosedur untuk pekerjaan pembelajaran mesin.
Kesimpulan
Digitalisasi global mengintensifkan permintaan akan model yang menggunakan pembelajaran mendalam dan kemampuan mesin untuk mengidentifikasi dan mengkategorikan item. Terlepas dari pasarnya, anotasi gambar adalah pusat dari hasil visi komputer terbaik Anda.
Terakhir, mengadopsi teknik anotasi gambar dapat menguntungkan banyak bisnis, seperti pembelajaran mesin, layanan kesehatan, dan e-niaga. Saat melakukan tugas seperti pengenalan objek, segmentasi, dan klasifikasi, teknik ini dapat meningkatkan efisiensi dan akurasi.
Mereka juga dapat menurunkan biaya tenaga kerja manusia dan membantu bisnis dalam membuat keputusan berdasarkan data. Memilih alat yang tepat dan memastikan anotasi berkualitas tinggi sangat penting untuk mendapatkan hasil terbaik.
Anda juga dapat menjelajahi beberapa generator gambar AI terbaik untuk gambar menakjubkan dalam hitungan detik.
