2023 年の効率的なラベル付けに最適な画像注釈ツール 10 選

画像アノテーションは、機械学習モデルを簡単にトレーニングするための効率的なラベル付けの基礎です。プロセスを効率的にするには、これらの最高の画像注釈ツールをチェックしてください。

画像アノテーションとは何ですか?

機械学習モデルは、手動による注釈の終了後にタグ付けされた画像を処理し、人間の監視なしに注釈を再現します。画像の注釈によってモデルが従おうとする基準が確立されるため、ラベル エラーも複製されます。

画像内の物体、人物、またはシーンを識別および分類するのに役立つ記述データを使用して画像にラベルを付けるか分類することは、画像注釈です。

画像アノテーションは、ロボットが視覚データを理解して解釈できるようにするため、コンピューター ビジョン、ロボット工学、自動運転などの分野で非常に重要です。

画像内のオブジェクトの周囲に境界ボックスを描画する、テキストでオブジェクトにラベルを付ける、視覚的特徴に基づいて画像をセクションに分割するなどは、画像注釈の例です。

画像注釈を使用する利点

電子商取引、ヘルスケア、自動運転など、多くの業界が画像の注釈から利益を得ることができます。これにより、機械が画像内のオブジェクトを正確に識別して分類できるようになります。これにより、物体検出、画像検索、診断などの活動を実行する能力が強化されます。

これにより、生産性、効率性、コスト削減が向上する可能性があります。注釈付きの写真は、機械学習モデルをトレーニングおよび強化して、精度と有効性を向上させることもできます。機械が視覚データを理解して解釈する能力は、画像の注釈によって可能になり、コンピューター ビジョンの科学が進歩します。

画像アノテーションの使用例

画像注釈は、技術分野での進歩に伴い非常に役立ちます。すべてがデータを中心に展開する場合、モデルがデータをよりよく理解できるようにデータに適切なラベルを付けることも重要です。

ここで、画像アノテーションの使用例をいくつか見てみましょう。

物体検出

これは、画像内の特定のアイテムを見つけて識別する方法です。アルゴリズムは、画像の注釈を使用して写真内のオブジェクトを認識し、ラベルを付けることができます。これは、対向車を認識して回避する必要がある自動運転車などのアプリケーションで役立ちます。

画像の分類

画像を多くの所定のカテゴリの 1 つに分類するプロセスは、画像の分類として知られています。画像の注釈を介して、適切なカテゴリを画像に割り当てることができます。写真を適切か不適切かに分類する必要があるコンテンツ モデレーションなどのアプリケーションでは、この利点が得られます。

医用画像解析

がん、骨折、その他の異常の存在を示すラベルを、X 線や MRI などの医療画像に追加できます。これにより、より適切な画像分析が容易になり、医療専門家や研究者の診断精度が向上します。

労働集約的ではありますが、画像処理を使用して在庫管理と監視を自動化することには価値があります。画像の注釈は、アジャイル セキュリティの重要なコンポーネントです。

歩行者の追跡、盗難検出のための顔認識、サーマルビジョン、最も暗い時間帯の暗視、群衆検知などの操作をサポートします。高度なテクノロジーへのアクセスを強化することで、複雑なプロジェクトを手間なく解決できます。

効率的なラベル付けのための画像の注釈に使用できるいくつかの主要なツールを見てみましょう。

マークアップヒーロー

任意の Web ブラウザで無料の注釈を追加しながら、 Markup Hero を使用して写真やファイルを即座に共有できます。使い方も簡単で、習得も簡単です。

これは、ユーザーがさまざまな図形、矢印、テキスト、その他のコンポーネントを写真にすばやく追加できる、画像注釈用の効果的なツールです。このツールの使いやすい設計により、ユーザーは他のユーザーとリアルタイムで作業し、視覚的にコミュニケーションすることができます。

Markup Hero を使用すると、重要な情報の強調、特定の領域への注意の喚起、ラベルや説明の追加など、さまざまな方法で写真に注釈を付けることができます。プログラムのユーザーは、写真のトリミング、サイズ変更、回転もできるため、完璧なショットを簡単に撮影できます。

ユーザーは、注釈付きの写真に対するコメントやフィードバックを簡単に送受信できます。つまり、Markup Hero は、リアルタイムで他のユーザーと対話し、グラフィカルにコミュニケーションを取りたい人に最適な、シンプルで適応性があり、堅牢な画像注釈ツールです。

キーラボ

Keylabs を利用すると、ユーザーは境界ボックス、キーポイント、セマンティック セグメンテーションを追加して写真に注釈を付けることができます。 AI 開発者は、Keylabs のおかげで、より効率的に画像に注釈を付けることができます。このプラットフォームには画像注釈のあらゆるスタイルと方法が含まれており、開発者に大きな柔軟性を与えます。

プログラムのユーザーは、ユーザーフレンドリーな UI により、写真を迅速かつ適切に分類できます。ワークフローを管理し、進捗状況を測定するためのさまざまな機能を提供し、ユーザーがチームメンバーと協力して作業できるようにします。

このソフトウェアは、オーダーメイドの注釈テンプレートやカスタム ワークフローの作成など、実行可能なカスタマイズ オプションも提供します。 Keylabs は、注釈の正確さと一貫性を保証するための注釈機能と組み合わせて、組み込みの品質管理要素を提供します。

また、アノテーション付きデータセットの量と多様性を向上させるデータ拡張アプローチも容易になります。そのセマンティック セグメンテーションは、複雑さを完全に簡単に解決するのに役立ちます。

Keylabs は、データ注釈手順を合理化し、機械学習アルゴリズムの精度を高めるのに役立つ柔軟な画像注釈ツールです。

V7 ラボ

画像注釈ツールである V7 Labs の目標は、組織や個人が機械学習およびコンピューター認識プロジェクト用に正確で高品質なデータセットを作成できるように支援することです。このツールの広範な注釈機能セットにより、さまざまな状況に適したものになります。

V7 Labs の主な特徴の 1 つは、高品質のトレーニング データを迅速かつ効果的に提供できることです。このツールは、AI 支援アノテーションを使用してアノテーション プロセスを高速化することで、正確なデータセットの作成に必要な時間と労力を削減します。

TensorFlow と PyTorch は、V7 Labs がシームレスな統合を提供する人気の機械学習フレームワークのほんの一部です。これにより、ユーザーは、好みの機械学習フレームワークが必要とするスタイルで、アノテーション付きデータセットを簡単にエクスポートできるようになります。

このツールは、協調的なワークフローと AI 支援のアノテーション機能により、アノテーション プロセスを大幅にスピードアップし、トレーニング データの品質を向上させる可能性があります。

ラベルボックス

Labelbox は、シンプルさ、スピード、さまざまなユースケースに重点を置いた、世界で最も強力なベクター ラベル付けツールです。それはまた、最も信じられないほど理にかなっています。数分でセットアップし、あらゆるチーム規模に合わせて拡張し、迅速に反復して正確なトレーニング データを生成します。

オブジェクト認識、セマンティック セグメンテーション、画像分類のためのラベル付けなど、プロジェクトの要件に合わせて注釈を調整することができます。

コンテンツ、データ、またはテキストの埋め込みを操作する動的フィルターを採用することで、適切な結果に大規模かつ迅速かつ効率的にラベルを追加し、人間によるレビューのためにキューに入れることができます。

Labelbox は、タスクを割り当て、メモを確認し、進捗状況を追跡する機能を備えており、多数のユーザー間の協力を容易にします。さらに、正確で信頼性の高いラベル付けを保証する品質保証ツールも提供します。

これは、エラーを見つけて分類するための頼りになるツール セットです。注釈などのフィルターを使用して画像データをすばやく見つけて、ラベルを付ける画像に優先順位を付けたり、最も差し迫った問題に対処するためのレビュー割り当てを作成したりできます。

規模

画像 スケール 注釈ツールを使用すると、画像内のオブジェクトのサイズを参照するスケール バーまたはルーラーを含めることができます。これは、微生物や地層などの複雑な構造の写真を調べるときに特に役立ちます。

プログラムのユーザーは、テキスト ラベル、矢印、その他の形式で写真に注釈を付けて、特定の詳細に注意を引くことができます。

ML の助けを借りて、事前ラベル付け、スーパーピクセル セグメンテーションなどのアクティブ ツール、および ML ベースの品質チェックを使用して、大量の画像に正確かつ迅速に高品質で注釈を付けることができます。画像をスケーリングするタスクは組み合わせることができます。

また、ターゲット アイテムが不明な場合は、コンセンサスのある分類ジョブを自動的に構築するように画像タスクを構成すると便利です。

スケール画像アノテーション ツールは、複雑なデータ セットの複雑な視覚表現を作成するために、画像セグメンテーション ソフトウェアやオブジェクト識別ソフトウェアなどの他の画像分析ソフトウェア ツールとともに頻繁に使用されます。これは、正確かつ徹底的な画像分析に依存するさまざまな分野の研究者や専門家にとって重要なツールです。

スーパーアノテート

SuperAnnotate は 、ユーザーが写真やビデオに迅速かつ正確に注釈を付けることができる強力な注釈アプリケーションです。コンピューター ビジョン モデルのデータセットに注釈を付けるために、コンピューター ビジョン チーム、AI 研究者、データ サイエンティスト向けに作成されています。

境界ボックス、ポインター、ポリゴン、ライン、およびセグメンテーションは、SuperAnnotate がサポートする多くの注釈タイプのほんの一部です。

SuperAnnotate は、高品質のアノテーションを保証するための自動レビューやコンセンサス レビューなどの品質管理ツールも提供します。このツールのユーザーフレンドリーなインターフェイスにより、チームは問題なく共同作業でき、注釈プロセスをスピードアップできます。また、関連データの追跡に役立ち、データセットの品質を向上させる優れたクエリおよびデータ管理機能も提供します。

全体として、SuperAnnotate は、コンピューター ビジョン モデルの作成を高速化し、注釈の品質を向上させ、注釈プロセスを合理化することを目的とするデータ サイエンティストや機械学習チームにとって優れた注釈ツールです。

監督下

注釈ツール Supervisely の助けを借りて、ユーザーはコンピューター ビジョン タスクで使用するために写真やビデオに注釈を付け、ラベルを付けることができます。このプラットフォームのユーザーフレンドリーなインターフェイスは、オブジェクト認識、セグメンテーション、分類、追跡などのさまざまな種類の注釈をサポートしています。

自動多角形セグメンテーション、形状、テキスト操作、簡単なラベル付けなどのオプションを備えた Supervisely の堅牢な注釈エンジンにより、注釈付けが容易になります。

Supervisely のユーザーは、作業を共有したり、コメントを作成したり、注釈を調べたりすることで、チームの他のメンバーと協力して作業できます。 TensorFlow、PyTorch、Caffe などのよく知られた深層学習フレームワークとプラットフォームが統合された結果、ユーザーは注釈をさまざまな形式でエクスポートすることもできます。

Supervisely は、強力な注釈機能とディープ ラーニング フレームワークとの簡単な対話により、コンピューター ビジョン エンジニア、データ サイエンティスト、学者の間で人気の注釈ツールです。お客様がアノテーション プロジェクトを迅速かつ効果的に開始できるよう、詳細なレッスンとドキュメントもサイトで利用できます。

スカラベル

Scalabel は、 自動化された注釈を使用して精度を向上させるのに役立ちます。拡張性、適応性、使いやすさを念頭に置いて作られています。 Scalabel のコラボレーションとバージョン管理のサポートにより、複数人が同じプロジェクトに同時に取り組むことができます。

さらに、レビュー、検証、修正のためのツールなど、品質管理のためのさまざまな機能も提供します。

Scalabel の際立った特徴の 1 つは、TensorFlow、PyTorch、Caffe などの他の機械学習フレームワークと対話できる機能であり、ユーザーはアプリケーション内で直接モデルをトレーニングできます。 3D クラウドと 2D ビデオ トラッキングにより、フレーム間の注釈の予測がシームレスになりました。

Scalabel は、さまざまなアノテーション タイプ、インタラクション、バージョン管理、品質管理、および機械学習フレームワークとのインタラクションを提供するため、機械学習分野の研究者や開発者に好まれている堅牢で適応性のあるアノテーション ツールです。

鷲

イメージやアイデアを整理するための理想的なツールは Eagle です。このツールは、コンピューター ビジョン モデルをより迅速にトレーニングできるように、大規模なデータセットのアノテーションを簡素化することを目的としています。このプログラムを使用すると、ユーザーは進捗状況を追跡したり、キャリバーの注釈を確認したり、注釈を表示および変更したりすることもできます。

Eagle は使いやすいユーザー インターフェイスを提供し、チームワークを促進します。ラベル付けタスクの整理、注釈タイプの定義、データセットのインポート/エクスポートなど、いくつかの便利な機能が提供されます。 Eagle は、多くの画像を適切に管理するのにも役立ち、スマート フォルダー機能を使用して特定の画像セットをより迅速に見つけることができます。

さらに、オーディオとビデオの管理機能を使用すると、ビデオを個別に開かなくてもプレビューできます。

さらに、クラウド サービスの統合を提供するため、Google Cloud を使用した大規模なデータセットの拡張と処理が簡単になります。最終的に、Eagle は堅牢で適応性のある画像処理および分析ツールであり、機械学習におけるオブジェクト認識およびセグメンテーション アプリケーションに特に適しています。

長方形ラベル

RectLabel と呼ばれる画像ラベル付けツールは、機械学習アプリケーション用に写真に注釈を付けます。ユーザーは、この使いやすいソフトウェアを使用して、画像内の刺激的な要素の周囲に境界ボックスの座標を描画することで、画像に注釈を付けることができます。境界ボックス、ポリゴン、ラインは、ツールが処理できるさまざまな注釈の種類のほんの一部です。

RectLabel が提供するいくつかの機能は、注釈プロセスの精度と効率を確保するのに役立ちます。また、ユーザーの以前の注釈に基づいてラベルを自動的に提案することで、ラベル付けを迅速化するインテリジェントなタグ付けシステムも備えています。

さらに、このツールを使用すると、ユーザーは境界ボックスのサイズと配置を正確に制御できるため、高品質の注釈が得られます。

RectLabel を使用すると、ユーザーは JPG、PNG、BMP などのさまざまなファイル形式で注釈を抽出できます。 RectLabel は、機械学習ジョブの手順を合理化する、画像注釈用の強力で適応性のあるツールです。

結論

世界的なデジタル化により、深層学習を使用したモデルと、アイテムを識別して分類する機械の機能に対する需要が高まっています。市場に関係なく、画像注釈はコンピューター ビジョンの最も優れた成果の中心となります。

最後に、画像注釈技術の導入は、機械学習、ヘルスケア、電子商取引などの多くのビジネスに利益をもたらします。オブジェクトの認識、セグメンテーション、分類などのタスクを実行する際、これらの技術を使用すると効率と精度を向上させることができます。

また、人件費を削減し、企業がデータに基づいた意思決定を行えるように支援します。最良の結果を得るには、適切なツールを選択し、注釈が高品質であることを確認することが不可欠です。

また、数秒で素晴らしい画像を得るためにいくつかの最高の AI 画像ジェネレーターを探索することもできます。