5款最佳CV和數據科學標記工具，標記公司、初創企業、個人用戶全滿足
- 2019 年 10 月 4 日
- 筆記
【新智元導讀】電腦視覺的數據科學家經常需要快速簡單的標記工具用來為PoC或R&D實驗創建數據集，以及確保數據品質，以免影響深度學習演算法的性能。本文介紹了5種非常棒的注釋工具！
電腦視覺的數據科學家經常需要快速簡單的標記工具用來為PoC或R＆D實驗創建數據集，以及確保數據品質，以免影響深度學習演算法的性能。本文介紹了5種非常棒的注釋工具，如果你發現這些工具無法按預期工作，請嘗試在Chrome中運行它們
在此之前，你需要明確不同類型的企業，對標記的要求不同。如果是大型企業：
- 高級項目管理功能
- 大量的功能，所以任何任務都可以完成
- 提高效率的自動化工具
如果是創業公司：
- API或至少是將標記工具連接到私有API的簡單方法
- 直觀的用戶體驗（UX），因此你臨時招聘的每個注釋者都可以立即開始工作
只是個人：
- 不關心API/項目管理
- 只想儘可能快地開始標記！
電腦視覺中標記的基礎知識
在電腦視覺中，主要有三種類型的數據用於訓練演算法：
- 訓練分類器的圖片+標記（ResNets）
- 探測器的邊界框+標記（YOLOv3，更快的R-CNN …）
- 用於分割應用的多邊形+標記（Mask R-CNN）
你也可能已經意識到，AI項目成功的最重要因素之一是可以使用的「高品質數據」的數量。當然，什麼是高品質的數據，還沒有一個明確的定義。這裡我們說的所謂「高品質數據」的意思是：
- 每張圖片/注釋都有一個合適的標記
- 每個邊界框或多邊形準確地圍繞實體進行訓練
適用於標記公司的最佳開源注釋工具
電腦視覺注釋工具（CVAT）
在推出OpenCV近20年後，英特爾在電腦視覺領域重申並發布了CVAT，這是一款功能強大且完整的注釋工具。 儘管需要一些時間來學習和掌握，但它提出了大量用於標記電腦視覺數據的功能。
優勢：
- 易於安裝和擴展，因為它是在Docker中運行的Web應用程式
- 提出了許多自動化儀器（例如使用TensorFlow *對象檢測API進行自動注釋，影片插值……）
- 允許管理協作工作，因此團隊的不同成員可以在同一個注釋任務上一起工作
弱點：
- 用戶介面非常複雜。例如，第一次設置注釋任務可能非常棘手
- 一開始不是很直觀，掌握可能需要幾天時間
- 只能運行在Chrome下
在線演示：
https://c.onepanel.io/onepanel-demo/projects/cvat-public-demo/workspaces
適用於初創公司的最佳開源注釋工具
視覺對象標記工具（VoTT）
VoTT由微軟開發，提供了極好的用戶體驗，可以在注釋時節省大量的時間和精力。此外，創建項目也很簡單，因此你無需深入了解文檔即可使用它。
優勢：
- 程式碼寫得非常好（在React中），並且完美地定義了介面，因此很容易分叉並添加你需要的額外功能
- 用戶體驗不錯。暗黑主題和滑鼠後面的虛線網格，所以很容易知道從哪裡開始一個邊界框
- 建議使用深度學習演算法來自動檢測對象（隨附在COCO類上訓練的SSD）
- 是一個網路應用程式和電子應用程式。這使你可以將其用作胖客戶端或在Web瀏覽器中運行的應用程式
弱點：
- 要使用Web應用程式版本，需要將數據託管在Microsoft的雲計算服務Azure上（但是，電子版允許你使用硬碟驅動器磁碟上的數據，但需要使用npm安裝它）
- 沒有提供內置的API（調整程式碼很容易讓你的私有API與它進行通訊）
- 無法標記圖片：你只能使用關聯的標記繪製邊界框（或多邊形）。因此，它不適合創建分類數據集
演示：
https://vott.z5.web.core.windows.net/
DataTurks
DataTurks是一家創建於2018年的創業公司，提供標記影像，影片和文本的服務。注釋工具很棒且現在是免費的，可以使用它的所有功能（我已經嘗試並測試過它）！
優勢：
- 一個在Docker中運行的Web應用程式
- 允許協作和非同步工作：處理同一數據集的兩個團隊成員將無法獲得相同的影像進行注釋
- 提出用於創建和獲取注釋任務的API
弱點：
- DataTurks似乎已停止繼續維護其產品
- 用戶體驗還可以
在線演示：
https://dataturks.com/projects/Dataturks
最適合個人使用的開源影像標記工具
Make-Sense
雖然Make-sense比較晚出世，已經擁有了令人難以置信的用戶體驗。開始注釋從來沒有這麼快！轉到網站，拖放影像並開始注釋。
優勢：
- 快速，高效，但最重要的是，簡單！
- 真的很酷的UX
- 關於你載入的影像的隱私，不要擔心，因為他們說：「[他們]不存儲你的影像，因為[他們]不首先將它們發送到任何地方」
弱點：
- 不提供任何項目管理功能
- 不提供任何API
在這裡開始標記：
https://www.makesense.ai
