人気の画像アノテーションツール13選【機械学習】

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特定の使用例に最適な画像注釈ツールを選択する場合、混乱しがちです。

さらに、数か月ごとに、革新的な機能、より高速なラベル付け、またはより高い精度を約束する新しいデータ トレーニング プラットフォームが市場に投入されます。

ただし、モデルの高いパフォーマンスと信頼性を確保するには、データ アノテーション プロセスを最適化することが重要です。したがって、コンピューター ビジョン プロジェクトに適切なツールを選択することを軽視すべきではありません。

この目的を達成するために、最も人気のある 13 の画像注釈ツールをその主な機能と価格情報とともにリストします。そのうち 1 ～ 8 は有料プラットフォーム、9 ～ 13 は無料の画像注釈ツールです。

以下の表は、8 つの決済プラットフォームの主な比較を示しています。

1、V7

V7 は、データセット管理、画像ラベル付け、ビデオラベル付け、autoML モデル トレーニングを統合し、ラベル付けタスクを自動的に完了する自動ラベル付けプラットフォームです。

V7 を使用すると、チームは画像、ビデオ、DICOM 医療データ、顕微鏡画像、PDF および文書処理、3D ボリューム データなどのデータ注釈ワークフローを保存、管理、注釈付け、自動化できます。

V7 の主な機能は次のとおりです。

• 自動ラベル付け機能、事前のトレーニングは不要
• 構成可能なワークフローにより、複数のモデルと人がサイクルステージに参加できるようになります
• 大規模な堅牢なデータセット管理を維持する
• 総合的なデータラベリングサービス
• リアルタイムのコラボレーションとスムーズなユーザー エクスペリエンス
• フレームパーフェクトビデオ注釈ツール

V7の価格：

• 0 ドルから (教育プラン)、詳細については V7 の価格ページを参照してください。

2、ラベルボックス

Labelbox は、ラベル付け、コラボレーション、反復までのプロセス全体を促進する 3 つのコア層で構築されたトレーニング データ プラットフォームです。2018 年に作成され、すぐに最も人気のあるデータ ラベル付けツールの 1 つになりました。

Labelbox は、AI 対応のラベル付けツール、ラベル付けの自動化、人的労働、データ管理、強力な統合 API、および拡張機能用の Python SDK を提供します。多角形、境界ボックス、線、およびより高度なラベル付けツールによる注釈をサポートしています。

ラベルボックスの主な機能:

• AI支援タグ（BYOモデル）
• 総合的なデータラベリングサービス
• QA/QC ツールとコールアウト レビューのワークフロー
• 強力なアノテーターのパフォーマンス分析
• タスクを簡素化するカスタマイズ可能なインターフェース

ラベルボックスの価格:

• 無料の 5,000 画像/カスタマイズされた Pro および Enterprise プラン。

3、AIスケール

Scale は、大量の 3D センサー、画像、ビデオ データに注釈を付けるデータ プラットフォームです。

Scale は、ML ベースの事前ラベル付け、自動品質保証システム、データセット管理、文書処理、AI 支援のデータ アノテーション (自動運転データ処理のバイパス) を提供します。このデータ注釈ツールは、オブジェクトの検出、分類、テキスト認識などのさまざまなコンピューター ビジョン タスクに使用でき、さまざまなデータ形式をサポートしています。

スケールの主な特徴:

• 機械学習による事前アノテーション
• コアデータセット管理
• Gold Suite を使用した自動 QA システム
• 文書処理機能
• モデルインザループのデータ管理

スケール価格:

• 50,000ドルから

4、スーパーアノテート

Superannotate は、コンピューター ビジョンのワークフローを簡素化および自動化する、エンドツーエンドの画像およびビデオ注釈プラットフォームです。

SuperAnnotate を使用すると、オブジェクト検出、インスタンスおよびセマンティック セグメンテーション、キーポイント アノテーション、直方体アノテーション、ビデオ トラッキングなどのさまざまなコンピューター ビジョン タスク用の高品質トレーニング データセットを作成できます。利用可能なツールには、ベクトル注釈 (ボックス、ポリゴン、ライン、楕円、キーポイント、およびボックス) とブラシを使用したピクセルレベルの注釈が含まれます。

SuperAnnotate の主な機能:

• AI支援タグ（BYOモデル）
• セマンティックセグメンテーション用のスーパーピクセル
• 高度な品質管理システム
• 画像変換により複数のフォーマットをサポート

SuperAnnotate の価格:

• 14日間の無料トライアル
• スターター、プロフェッショナル、エンタープライズ プランをカスタマイズする

5、データループ

DataLoop は、高品質のデータセットを生成する組み込みツールと自動化を備えたオールインワンのクラウドベースのアノテーション プラットフォームです。

DataLoop は、ループ内で人間によるフィードバックを活用することで、アノテーション、モデルの評価、モデルの改善を含む AI ライフサイクル全体に対応します。検出、分類、キーポイント、セグメンテーションなどの基本的なコンピューター ビジョン タスクのためのツールを提供します。Dataloop は画像データとビデオ データをサポートします。

DataLoop の主な機能:

• モデルヘルパーのマークアップ
• 複数のデータ型のサポート
• 簡素化されたデータのインデックス作成とクエリ システムによる高度なチーム ワークフロー
• ビデオサポート

DataLoopの価格:

• 無料トライアル、カスタマイズされたエンタープライズ プラン

6、遊び

Playment は、コンピューター ビジョン モデルのトレーニング データを生成するために 2015 年に設立されたフルマネージドのデータ ラベル付けプラットフォームです。

Playment は画像およびビデオ データをサポートし、境界ボックス、直方体、ポリゴン、ランドマークなどのさまざまな基本的な注釈ツールを提供します。これは、大きな問題をマイクロタスクに分割し、それらをよく訓練されたアノテーターの大規模なコミュニティに割り当てることにより、マイクロ作業の原則に従っています。

Playment の主な機能:

• フルマネージド - 企業の共有データとラベル付けガイドラインのみが必要です
• 属性抽出を許可する
• 文書管理 (人間支援 OCR)

7、監修.ly

Supervise.ly は、個々の研究者や大規模なチームがデータセットやニューラル ネットワークに注釈を付けたり実験したりできる、Web ベースの画像とビデオの注釈プラットフォームです。

Supervise.ly は、ボックス、線、点、多角形、ビットマップ ブラシなどの基本的な注釈ツールに加えて、データ変換言語ツールを提供し、3D 点群をサポートします。

Supervise.ly の主な特徴:

• AI 支援マーキング
• マルチフォーマットデータの注釈と管理
• カスタム データ形式用のプラグインを開発およびインポートするオプション
• 3D点群
• チーム、ワークスペース、データセットのさまざまなレベルでのプロジェクト管理オプション。

Supervise.ly の価格:

• コミュニティ版では 100 枚の画像が無料

8、ハイブデータ

Hive Data は、AI/ML モデルのトレーニング データを取得してラベル付けするためのフルマネージド データ アノテーション ソリューションです。

Hive Data は、画像、ビデオ、テキスト、3D 点群注釈、およびデータ ソースをサポートします。基本的な注釈タイプに加えて、Hive Data はマルチフレーム オブジェクトの追跡、輪郭、および 3D パノラマ セグメンテーションも提供します。

Hive Data の主な機能:

• 複数のデータ型のサポート
• 利用可能なデータソース
• フルマネージドのエンドツーエンドのデータラベル付けサービス

9、開花

CVAT (Computer Vision Annotation Tool) は、コンピューター ビジョン データにラベルを付けるためのオープン ソースの Web ベースの画像およびビデオ注釈ツールであり、Intel によってサポートおよび保守されています。

CVAT は、教師あり機械学習の主なタスクであるオブジェクト検出、画像分類、画像セグメンテーションをサポートします。ボックス、ポリゴン、ポリライン、ポイントという 4 つの基本タイプの注釈が提供されます。

CVAT の主な機能:

• 半自動ラベル付け
• キーフレーム間の形状の補間
• メモ項目とタスクリストを備えたダッシュボード
• LDAP
• TensorFlow* オブジェクト検出 API やビデオ補間を使用した自動ラベル付けなど、幅広い自動計測器をサポートします。

CVATは無料です。

10、ラベルミー

LabelMe は、MIT コンピューター サイエンスおよび人工知能研究所によって作成されたオンライン注釈ツールです。注釈付きのデジタル画像のデータセットを提供します。

このデータセットは無料で利用でき、外部からの貢献も受け付けています。Labelme は、多角形、長方形、円、線、点、ライン ストリップなどの 6 つの異なるラベル タイプをサポートしています。制限の 1 つは、ファイルは JSON 形式でのみ保存およびエクスポートできることです。

LabelMe の主な特徴:

• コントロールポイントの変更
• 線分と多角形の削除
• 6 つの注釈タイプ
• ファイルリスト

LabelMe は無料です。

11、ラベリム

Labelimg は、画像内の境界ボックスを使用してオブジェクトにラベルを付けるためのグラフィカル画像注釈ツールです。Python で書かれています。注釈を PASCAL VOC 形式の XML ファイルとしてエクスポートできます。

デフォルト バージョンでは、Labelimg はバウンディング ボックスまたは長方形の注釈タイプを 1 つだけ提供します。ただし、GitHub ページを使用して、コード経由で別の形状を追加することもできます。

Labelimg の主なプロパティ:

• PASCAL VOC に XML ファイルとして保存された注釈
• ローカルインストールが必要です
• 画像注釈のみ

ラベル付けは無料です。

12、ボット

VoTT (Visual Object Tagging Tool) は、Microsoft が開発した無料のオープンソースの画像タグ付けツールです。

VoTT は、データセットの生成とビデオおよび画像アセットのオブジェクト検出モデルの検証に対するエンドツーエンドのサポートを提供します。

VoTT の主な特徴:

• 画像カタログまたはスタンドアロンビデオにタグ付けおよび注釈を付けるオプション
• ラベルとアセットを CNTK、Tensorflow (PascalVOC)、または YOLO 形式にエクスポート
• ローカルおよびクラウド ストレージ プロバイダーからデータをインポート/エクスポートするための拡張可能なモデルを提供します
• 新しいビデオでトレーニングされた CNTK オブジェクト検出モデルを実行および検証して、より強力なモデルを生成できるようにします

VoTTは無料です。

13、イムラボ

ImgLab は、オープンソースの Web ベースの画像注釈ツールです。

ImgLab は、点、円、境界ボックス、多角形などのさまざまなラベル タイプを提供します。また、dlib、XML、Pascal VOC、COCO などのさまざまな形式もサポートしています。

ImgLab の主な特徴:

• Web ベースおよびローカル バージョン
• 基本的な IDE 機能
• 複数のラベルタイプとファイル形式のサポート

ImgLabは無料です。

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元のリンク:トップ 13 画像注釈ツール - BimAnt