15 empfohlene kostenlose Open-Source-Bildanmerkungstools

Bei der Bildanmerkung handelt es sich um das Verknüpfen von Beschriftungen oder beschreibenden Informationen mit Bildern, um dem Bildinhalt eine tiefere Bedeutung und Erklärung zu verleihen. Dieser Prozess ist entscheidend für maschinelles Lernen, das dabei hilft, Sehmodelle zu trainieren, um einzelne Elemente in Bildern genauer zu identifizieren. Durch das Hinzufügen von Anmerkungen zu Bildern kann der Computer die Semantik und den Kontext hinter den Bildern verstehen und so den Bildinhalt besser verstehen und analysieren. Bildanmerkungen haben ein breites Anwendungsspektrum und decken viele Bereiche ab, wie z. B. Computer Vision, Verarbeitung natürlicher Sprache und Grafiken und Diagnose von Krankheiten durch medizinische Bildidentifikation.

In diesem Artikel werden hauptsächlich einige bessere Open-Source- und kostenlose Bildanmerkungstools empfohlen. 1.Makesense.ai fc4c96329531345635a4baa9

Makesense.ai ist ein kostenloses plattformübergreifendes Online-Tool zum Beschriften von Fotos, perfekt für kleine Computer-Vision-Deep-Learning-Projekte. Es vereinfacht die Datensatzvorbereitung und Etiketten können in mehreren Formaten heruntergeladen werden. Die Anwendung ist in TypeScript geschrieben und basiert auf dem React/Redux-Framework. Es integriert fortschrittliche KI-Modelle wie YOLOv, auf dem COCO-Datensatz vortrainiertes SSD und PoseNet, um Bildanmerkungen zu automatisieren. Die KI-Funktion basiert auf dem TensorFlow.js-Framework, das Datenschutz und Sicherheit gewährleistet, da die Fotos nicht an den Server übertragen werden müssen.

2.Labelme

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Labelme ist ein Python-basiertes Bildbeschriftungstool, das verschiedene Beschriftungstypen unterstützt und Benutzerdefiniert bereitstellt GUI anpassen. Datensätze in den Formaten VOC und COCO können zur Semantik- und Instanzsegmentierung exportiert werden.

Funktionen:

Unterstützt Markierungsanmerkungen auf Polygon-, Rechteck-, Kreis-, Linien-, Punkt- und Bildebene.

Verfügbar für Ubuntu, macOS und Windows.

Anmerkungsinformationen als JSON-Datei speichern.

Erweitertes Anwendungsbeispiel.

Markup zuweisen zu gesamtes Bild

Beschriftungen einzelnen Gesichtern zuweisen

3. Seine Tools für künstliche Intelligenz sollen die Effizienz von Projekten zur 2D-/3D-Objekterkennung, 3D-Instanzsegmentierung und Lidar-Kamerafusion verbessern.

• Funktionen:
• Unterstützt Datenanmerkungen für Bilder, 3D-LiDAR und 2D/3D-Sensorfusionsdatensätze
• Eingebaute vorbeschriftete und interaktive Modelle unterstützen die Erkennung, Segmentierung und Klassifizierung von 2D/3D-Objekten
• Konfigurierbares Ontologiezentrum, z allgemeine Klassen (mit Hierarchien) und Attribute für das Modelltraining
• Datenmanagement und Qualitätsüberwachung
• Tools zum Finden und Beheben von Beschriftungsfehlern

Visualisierung von Modellergebnissen zur Unterstützung der Modellbewertung Für große Sprachmodelle RLHF (Betaversion)

Einfache Installation mit Docker oder aus der Quelle

4.Label Studio

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• Label Studio ist ein Open-Source-Tools zur Kennzeichnung von Daten Typen wie Audio, Text, Bilder, Videos und Zeitreihen.
• Es verfügt über eine benutzerfreundliche Oberfläche, kann Daten in standardisierten Formaten exportieren, unterstützt integrierte Modelle für maschinelles Lernen und kann für bestimmte Projekte angepasst werden.
• Es basiert auf der Open-Source-Lizenz Apache-2.0.

5. Lostt//m.sbmmt.com/link/254b6cccc84A3B7E5C6967C9EF656E

LOST (Label Object and Save Time) ist ein webbasiertes Bildkollaborationstool. Es bietet vorgefertigte Annotationspipelines für die spontane Bildannotation ohne Programmierkenntnisse, ermöglicht Benutzern aber auch die Definition von Annotationspipelines.

Die Anwendung ist erweiterbar und kann problemlos eine Verbindung zu externen Dateisystemen wie S3 Bucket oder Azure Blobstorage herstellen. Es kann lokal oder auf einem Webserver eingerichtet werden und unterstützt Organisationen beim Erstellen von Tag-Bäumen, der Überwachung des Tagging-Prozesses und des In-Browser-Taggings.

Hauptfunktionen:

Kollaboratives webbasiertes Bildannotations-Framework
Vorgefertigte Annotationspipeline für sofortige Bildannotation
• Benutzerdefinierte Annotationspipeline
• Erweiterbare Anwendung
• Einfache Verbindung zu externen Dateisystemen wie S3 Bucket oder Azure Blobstorage
• Visualisieren Sie den Annotationsprozess im Browser.
• Kann lokal oder auf dem Webserver konfiguriert werden.
• Unterstützt das Organisieren von Tag-Bäumen
Erstellung von Anmerkungsvorschlägen
• Einzelbild-Anmerkungstool (SIA) zum Kommentieren von Bboxen, Polygonen, Punkten oder Linien
• Mehrbild-Anmerkungstool (MIA) zum Kommentieren ganzer Bildcluster
• Anmerkungsfunktionen exportieren
• Anmerkungsstatistiken basierend auf Einzelpersonen und Projekte
• Farbige Tag-Bäume für die Tag-Organisation
• Anmerkungsfunktionen anzeigen
• Pipeline-Projektimport und -Export
• Pipeline-Projektfreigabe
• Integration von Jupyter-Lab zur einfachen Entwicklung von Pipelines
• LDAP integriert
• E-Mail-Benachrichtigungen
• Skalierbares Design zur Verteilung intensive Rechenprozesse über mehrere Maschinen hinweg ) ist ein interaktives Tool für Video und Bildanmerkung, weit verbreitet in der Computer Vision. Es unterstützt einen datenzentrierten Ansatz für künstliche Intelligenz und ist kostenlos online oder mit Abonnement für zusätzliche Funktionen verfügbar. CVAT kann auch privat installiert werden und bietet Unternehmensunterstützung für erweiterte Funktionen.
• 7.Gromit-MPX
• //m.sbmmt.com/link/388ac20c845a327f97edece8acba6237
Benutzer können direkt zeichnen auf der Zeichnen Sie interessante Punkte auf dem Bildschirm und markieren Sie sie, um Ihre Präsentation aufzuwerten.

8.MyVision MyVision ist ein kostenloses Online-Bildanmerkungstool zur Erstellung von Schulungen für maschinelles Lernen im Bereich Computer Vision Daten. Unterstützt das Zeichnen von Begrenzungsrahmen und Polygonen für Objektanmerkungen und Polygonoperationen sowie verschiedene Datensatzformate. Es unterstützt auch die automatische Annotation mithilfe des „COCO-SSD“-Modells, das lokal betrieben werden kann, um Datenschutz und Sicherheit zu gewährleisten.

Unterstützte Datenformate:

Funktionsmerkmale:

• Zeichnen Sie Begrenzungsrahmen und Polygone für die Objektanmerkung.
• Verwenden Sie Funktionen für Polygonoperationen, um Punkte zu bearbeiten, zu entfernen und hinzuzufügen.
• Unterstützt verschiedene Datensatzformate.
• Unterstützt die automatische Annotation mithilfe des „COCO-SSD“-Modells.
• Lokale Läufe zur Pflege Datenschutz
• Ermöglicht den Import und die Weiterverarbeitung bestehender Annotationsprojekte
• Kann zum Konvertieren von Datensätzen von einem Format in ein anderes verwendet werden

9. LabelImg

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LabelImg ist ein beliebtes Bildanmerkungstool, das der Label Studio-Community beigetreten ist und nicht mehr aktiv weiterentwickelt wird. Label Studio ist ein flexibles Open-Source-Datenkennzeichnungstool für verschiedene Datentypen, darunter Bilder, Text, Audio-, Video- und Zeitreihendaten.

Die Anmerkungsinformationen in LabelImg werden im PASCAL VOC-Format gespeichert. Darüber hinaus werden auch die Formate YOLO und XML unterstützt.

10.Coco Annotator

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COCO Annotator ist ein webbasiertes, effizientes und vielseitiges Bildbeschriftungstool, das für das Training der Bildpositionierung und Objekterkennung entwickelt wurde Erstellen Sie einen Datensatz.

Zu den bereitgestellten Funktionen gehören Segmentmarkierung, Verfolgung von Objektinstanzen und Markierung von Objekten mit nicht verbundenen sichtbaren Teilen. Es speichert und exportiert Notizen im COCO-Format über eine intuitive und anpassbare Benutzeroberfläche.

Funktionen:

• Webbasiertes Tool
• Effiziente und vielseitige Bildbeschriftung
• Entwickelt für die Erstellung von Trainingsdaten zur Bildlokalisierung und Objekterkennung
• Segmentbeschriftung
• Objektinstanzverfolgung
• Beschriftung mit Unterbrechungen
• Speichern und exportieren Anmerkungen im COCO-Format
• Intuitive und anpassbare Benutzeroberfläche
• Ermöglicht Benutzern die manuelle Definition von Bereichen im Bild
• Erstellen von Textbeschreibungen
• über Begrenzungsrahmen, Maskierungswerkzeuge oder Markierungspunkte Objektmarkierungen
• Freiformkurven- oder Polygonanmerkungen
• Direkt Export in das COCO-Format
• Segmentierung von Objekten
• Möglichkeit zum Hinzufügen von Schlüsselpunkten
• Nützliche API-Endpunkte für die Datenanalyse
• Importieren von Datensätzen im COCO-Format
• Annotieren getrennter Objekte als einzelne Instanzen
• Beschriften von Bildfragmenten gleichzeitig mit einer beliebigen Anzahl von Beschriftungen
• Ermöglicht benutzerdefinierte Metadaten für jede Instanz oder jedes Objekt.
• Erweiterte Auswahltools wie DEXTR, MaskRCNN und Magic Wand.
• Verwenden Sie Anmerkungsbilder für halbe Trainingsmodelle.
• Verwenden Sie Google-Bilder, um Datensätze zu generieren
• //m.sbmmt.com/link/c4dc035d67bc669546c560622ac4bdd4

Universal Data Tool ist eine vielseitige Anwendung zum Bearbeiten und Kommentieren von Datentypen wie Bildern, Text, Audio und Dokumenten. Es unterstützt Aufgaben wie Bildsegmentierung, Textklassifizierung und Audiotranskription. Das Tool ermöglicht die Zusammenarbeit in Echtzeit, läuft auf verschiedenen Plattformen und unterstützt mehrere Datenformate.

12.RectLabel

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Label ist ein Offline-Bildanmerkungstool, das zur Objekterkennung und -segmentierung verwendet werden kann.

Hauptmerkmale:

• Beschriften Sie Gesichter und Pixel mit dem Segment Anything-Modell.
• Automatisches Markieren mit Core-ML-Modellen.
• Automatische Texterkennung von Linien und Wörtern Beschriftungsorientierte Begrenzungsrahmen
• Schlüsselpunkte mit Skeletten markieren
• Pixel mit Pinseln und Superpixeln markieren
• Objekte, Eigenschaften, Hotkeys und Beschriftungen schnell einrichten
• In der Galerieansicht nach Objekten, Eigenschaften und Bildnamen suchen
• Als COCO exportieren , Labelme, COML, YOLO, DOTA und CSV-Formate
• Exportieren Sie indizierte Farbmaskenbilder und Graustufenmaskenbilder
• Videos in Bildrahmen, verbesserte Bilder und mehr. 13.OpenLabeling
• OpenLabeling ist ein Open-Source-Tool zum Beschriften von Bildern und Videos. Es unterstützt mehrere Formate wie PASCAL VOC und YOLO Darknet.
• Dieses Tool wurde verwendet für: Deep-Learning-Objekterkennungsmodelle, störungsbewusste siamesische Netzwerke für die visuelle Objektverfolgung, Begrenzungsrahmenverfolgung und den OpenCV-Tracker für die Videoobjektverfolgung.
• 14.bbox-visualizer
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bbox-visualizer kann Benutzern dabei helfen, Begrenzungsrahmen um Objekte zu zeichnen, wodurch die komplexe Mathematik für die Berechnung der Etikettenpositionierung entfällt . Es bietet verschiedene Visualisierungstypen zur Beschriftung von Objekten nach der Erkennung. Das Datenformat der Begrenzungsrahmenpunkte ist: (xmin, ymin, xmax, ymax).

15.PixelAnnotationTool

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PixelAnnotationTool kann verwendet werden CV Der Watershed-Algorithmus ist ein Werkzeug zur schnellen manuellen Annotation von Bildern in Katalogen.
Benutzer können Bereiche manuell mit einem Pinsel markieren und dann den Algorithmus starten. Wenn die anfängliche Segmentierung korrigiert werden muss, kann der Benutzer neue Regionsanmerkungen über den fehlerhaften Regionen zeichnen.