Duncan combines his creative background with technical skills and AI knowledge to innovate in digital marketing. As a videographer, he's worked on projects for Vevo, Channel 4, and The New York Times. Duncan has since developed programming skills, creating marketing automation tools. Recently, he's been exploring AI applications in marketing, focusing on improving efficiency and automating workflows.
Bild-Annotations-Tools stehen im Hintergrund einiger der größten Veränderungen in der Art und Weise, wie automatisierte Maschinen mit uns interagieren – sie revolutionieren alles von selbstfahrenden Autos bis hin zu medizinischer Diagnostik. Aber was macht diese Tools so wichtig und wie funktionieren sie? In diesem Blogbeitrag stellen wir Ihnen neun Bild-Annotations-Tools vor und betrachten die verschiedenen Arten der Bildannotation genauer.
Gängige Methoden der Bildannotation
Sind Sie auf der Suche nach dem perfekten Bild-Annotations-Tool für ein KI-Projekt? Suchen Sie nicht weiter – hier sind neun Tools, die Ihnen helfen werden, Bilder im Handumdrehen zu annotieren. Bevor wir zu den Tools kommen, ist es wichtig zu wissen,
welche Art der Annotation am besten zu Ihrer Aufgabe passt.
Bild-Annotations-Tools sind dafür konzipiert, Benutzern dabei zu helfen, Bilder für das Training von maschinellem Lernen und
Computer-Vision-Modellen zu beschriften und zu annotieren. Die verwendete Methode hängt stark vom Endziel der KI-Anwendung ab. Ob es darum geht, Objekte im
autonomen Fahren zu erkennen oder medizinische Bilder zu analysieren, die
Wahl der Annotationsmethode hat direkten Einfluss auf die Modellleistung. Hier ein Blick auf die gängigsten Annotationsmethoden und wo sie am besten eingesetzt werden:
Bounding Boxes
Bei Bounding Boxes werden rechteckige Kästen um Objekte innerhalb eines Bildes gezeichnet. Dies ist eine der einfachsten und am weitesten verbreiteten Methoden, da sie Objekte effizient erfasst und gleichzeitig einfach anzuwenden ist.
Anwendungsfälle: Bounding Boxes sind beliebt für Objekterkennung in Anwendungen wie autonomem Fahren,
Einzelhandelsanalysen und Sicherheitsüberwachung. In selbstfahrenden Autos beispielsweise helfen Bounding Boxes dabei, andere Fahrzeuge, Fußgänger und Verkehrsschilder zu identifizieren.
Einfach und schnell zu implementieren
Geeignet für die Erkennung allgemeiner Objektpräsenz
Kann unregelmäßige oder detaillierte Objektkanten verpassen, was die Präzision einschränkt
Polygone
Die Polygon-Annotation ermöglicht eine flexiblere Objektverfolgung, indem Punkte um das Objekt herum markiert werden, um seine exakte Form zu erfassen. Diese Methode ist besonders nützlich für Objekte, die nicht ordentlich in eine Box passen, wie Straßenkurven oder Tierumrisse.
Anwendungsfälle: Polygone sind ideal für die Beschriftung unregelmäßig geformter Objekte, wie Wahrzeichen in geografischen Datensätzen, oder Bereiche, die hohe Präzision erfordern, wie menschliche Organe in der medizinischen Bildgebung.
Höhere Genauigkeit bei der Erfassung von Objektgrenzen
Vielseitig für komplexe oder unregelmäßige Formen
Erfordert mehr Zeit und Fachwissen im Vergleich zu Bounding Boxes
Semantische Segmentierung
Bei der semantischen Segmentierung wird jedem Pixel im Bild ein spezifisches Label zugewiesen. Diese Methode identifiziert nicht nur ein Objekt, sondern erkennt auch jeden Pixel, der zu diesem Objekt gehört.
Anwendungsfälle: Annotation für Bildsegmentierung ist entscheidend in Anwendungen, die hohe räumliche Details erfordern, wie Satellitenbildanalyse, autonomes Fahren und medizinische Bildgebung. Bei autonomen Fahrzeugen hilft sie beispielsweise, Fahrspuren zu erkennen und zwischen Gehwegen, Straßen und Gebäuden zu unterscheiden.
Hohes Detailniveau, geeignet für präzise Anwendungen
Ideal für Umgebungen, in denen räumliches Verständnis entscheidend ist
Rechenintensiv und zeitaufwendig zu annotieren
Erfordert erhebliches Fachwissen, um Genauigkeit zu gewährleisten
Instanzsegmentierung
Die Instanzsegmentierung ist ähnlich der semantischen Segmentierung, geht aber einen Schritt weiter, indem sie einzelne Objekte identifiziert. Während die semantische Segmentierung alle Autos in einem Bild als „Auto“ kennzeichnen könnte, würde die Instanzsegmentierung jedes Auto als eine einzigartige Einheit unterscheiden.
Anwendungsfälle: Diese Methode ist nützlich in Szenarien, in denen die Verfolgung einzelner Objekte notwendig ist, wie Menschenmengenüberwachung, Qualitätskontrolle in der Fertigung und Wildtierverfolgung. Sie ermöglicht es Systemen, jedes Objekt zu erkennen und zu verfolgen, nicht nur den Typ.
Unterscheidet zwischen Objekten derselben Klasse
Wertvoll für Anwendungen, bei denen die Verfolgung einzelner Objekte erforderlich ist
Komplexer und ressourcenintensiver als andere Segmentierungsmethoden
Keypoint-Annotation
Die Keypoint-Annotation beinhaltet das Platzieren von Punkten an bestimmten Stellen innerhalb eines Objekts. Dies wird oft verwendet, um menschliche Gelenke (wie Ellbogen und Knie) oder Gesichtsmerkmale (wie Augen, Nase und Mund) zu markieren.
Anwendungsfälle: Keypoint-Annotation ist wesentlich für Posenschätzung, Gesichtserkennung und Analyse menschlicher Aktivitäten. Sie wird häufig in Fitness-Tracking-Anwendungen, Augmented Reality (AR) und Animation eingesetzt.
Hocheffektiv für die Erkennung von Bewegung und spezifischen Positionen
Wertvoll in Anwendungen mit menschlicher Interaktion
Beschränkt auf Objekte mit identifizierbaren Schlüsselpunkten
Kann hohe Präzision für Genauigkeit erfordern, was zeitaufwendig ist
3D-Quader
Diese Methode erweitert die Idee der Bounding Boxes in drei Dimensionen, indem 3D-„Quader“ um Objekte erstellt werden. Quader bieten eine Tiefenperspektive, die es ermöglicht, das Volumen und die Position von Objekten im Raum zu schätzen.
Anwendungsfälle: 3D-Quader werden häufig im autonomen Fahren, in der Robotik und in AR-Anwendungen eingesetzt, wo das Verständnis der Objekttiefe unerlässlich ist. Sie ermöglichen autonomen Systemen, Entfernungen genau einzuschätzen und helfen, Kollisionen zu vermeiden.
Fügt Tiefenperspektive hinzu, verbessert das räumliche Verständnis
Entscheidend für Anwendungen, bei denen 3D-Raumschätzung notwendig ist
Komplexer zu annotieren als 2D-Methoden
Erfordert sorgfältige Kalibrierung für präzise Tiefenschätzung
Jede dieser Methoden hat ihre Stärken und Einschränkungen, und die richtige Wahl ist entscheidend für den Aufbau genauer und effizienter KI-Modelle. Für größere Projekte benötigen Sie möglicherweise auch mehrere Methoden, um alle Aspekte der Kennzeichnung abzudecken. Erwägen Sie, einen Partner hinzuzuziehen, der sich um alle Kennzeichnungsaufgaben kümmert.
Maßgeschneidert für Ihre Bedürfnisse – Bild-Annotations-Services von clickworker
Machen Sie sich keine Gedanken über die Verwaltung der Bild-Annotations-Plattform oder der Workforce – clickworker kümmert sich um alles. Wir stellen ein Projektteam zur Verfügung:
Das ein geeignetes Bild-Annotations-Tool eingerichtet hat
Das Annotatoren gemäß der spezifischen Aufgabe rekrutiert
Unsere Auswahl an Tools umfasst leicht zugängliche Open-Source-Anwendungen, lokal installierte und Online-Bildannotation. Wir haben darauf geachtet, Programme mit
verschiedenen Annotationsmethoden, Automatisierungsgraden und Support auszuwählen. Schauen Sie sich unsere neun Top-Empfehlungen an!
1. clickworker
Arten der Bildannotation: Bounding Boxes, Polygone, semantische Segmentierung, Keypoints
Unterstützte Formate: csv, JSON, COCO
Automatisierte Kennzeichnung:
Besonderes Merkmal: menschliche Annotatoren, Qualitätskontrollschritte zur Sicherstellung des Erfolgs der Annotationsaufgaben
Wie man das richtige Bild-Annotations-Tool auswählt
Die Auswahl des richtigen Bild-Annotations-Tools ist entscheidend für den Erfolg von Computer-Vision-Projekten. Die Wahl des Tools kann einen erheblichen Einfluss auf die Effizienz, Qualität und Skalierbarkeit des Annotationsprozesses haben. Bei der Suche nach einem Bild-Annotations-Tool sollten Sie die folgenden wichtigen Kriterien berücksichtigen:
Unterstützte Dateiformate: Stellen Sie sicher, dass das Tool die Dateiformate und Datentypen verarbeiten kann, die Ihr Projekt erfordert. Gängige Formate wie JPEG, PNG und TIFF sollten unterstützt werden, zusammen mit spezialisierten Formaten für medizinische Bildgebung (DICOM), Geodaten (GeoTIFF) oder 3D-Punktwolken (z.B. PLY, LAS). Stellen Sie bei Bedarf Frame-für-Frame-
Annotationsoptionen für Videos sicher.
Annotationsgenauigkeit: Wählen Sie ein Tool, das präzise Annotationsfähigkeiten bietet, einschließlich einstellbarer Einstellungen für Zoom, Punktfang und Feinabstimmung.
Automatisierungsfunktionen: Automatische Bildannotations-Tools oder Tools mit KI-unterstützten Annotationsfunktionen wie Vorkennzeichnung, automatische Segmentierung oder prädiktive Annotation können Zeit sparen und die Konsistenz verbessern.
Anpassbarkeit: Stellen Sie sicher, dass das Tool die Anpassung von Annotationslabels, Klassen, Workflows und Benutzeroberflächen-Einstellungen ermöglicht. Zum Beispiel sollten benutzerdefinierte Kennzeichnungsschemas oder domänenspezifische Annotationstypen unterstützt werden, sowie konfigurierbare Shortcuts und Tool-Optionen zur Optimierung des Annotationsprozesses.
Skalierbarkeit: Wenn Ihr Projekt große Datensätze umfasst oder im Laufe der Zeit skalieren muss, sollte das Tool effizient mit großen Bildmengen umgehen können. Funktionen wie Batch-Verarbeitung, automatisierte Annotation, Cloud-basierte Speicherung und Unterstützung für verteilte Team-Workflows können bei der Verwaltung der Skalierbarkeit helfen.
Qualitätskontrolle: Integrierte Qualitätskontroll- und Überprüfungsprozesse gewährleisten die Konsistenz und Genauigkeit der Annotationen. Suchen Sie nach Tools, die Qualitätssicherungsfunktionen wie Annotationsvalidierung, Review-Workflows, Konsensmechanismen und Konfliktlösung zwischen Annotatoren bieten.
Integration/Kompatibilität: Suchen Sie nach einem Annotations-Tool, das mit Ihren Machine-Learning-Frameworks, Datenspeichersystemen und Entwicklungsumgebungen kompatibel ist. APIs, SDKs und Exportoptionen für verschiedene Annotationsformate sind nützlich für den nahtlosen Datentransfer zwischen dem Tool und Ihrer Machine-Learning-Pipeline.
Kundensupport: Zugängliche Support-Kanäle, umfassende Dokumentation und aktive Community-Foren helfen dabei, Probleme umgehend zu lösen und Projektzeitpläne einzuhalten.
Datenschutz: Besonders beim Umgang mit sensiblen oder urheberrechtlich geschützten Daten muss das Tool Datenschutzbestimmungen wie DSGVO einhalten, Datenverschlüsselung, sichere Benutzerauthentifizierung anbieten und bei Bedarf eine On-Premises-Bereitstellung ermöglichen, um die volle Kontrolle über die Daten zu haben.
Tipp:
Bereit, mit der Bildannotation zu beginnen?
Erfahren Sie mehr über die Bedeutung der Bildannotation und ihren Prozess. Wenn Sie weitere Fragen zur Bildannotation haben, zögern Sie nicht, unser Service-Team zu kontaktieren.
Der erste Schritt bei der Annotation von Bildern ist die Definition des Annotationstyps, der am besten zum Anwendungsfall passt. Dann beginnt die eigentliche Annotation. Bild-Annotations-Tools verwenden eine
Kombination aus manuellen Eingaben, KI-basierten Vorschlägen und manchmal automatischer Bildannotation, um verschiedene Elemente innerhalb eines Bildes zu kennzeichnen.
Unabhängig von der verwendeten Annotationsmethode sollte es immer einen Schritt der Qualitätskontrolle geben, bevor das Machine-Learning-Modell mit den annotierten Daten trainiert wird.
Qualitätskontrollprozesse umfassen das Überprüfen und Korrigieren von Annotationen sowie die Messung der Konsistenz zwischen mehreren Annotatoren (Inter-Annotator-Agreement).
Probleme wie schlechte Annotationsgenauigkeit, Skalierbarkeitsprobleme oder mangelnde Automatisierung reduzieren die Effizienz und führen zu Fehlern, die die Qualität der annotierten
maschinellen Lerndatensätze beeinträchtigen. Begrenzte Qualitätskontrolleoder Integrationsfähigkeiten können Inkonsistenzen verursachen und die Datenverarbeitung behindern, während Sicherheitsbedenken sensible Informationen gefährden können. Die Verwendung des richtigen Bild-Annotations-Tools hat Einfluss auf Ihre Arbeit.
Wir empfehlen Ihnen, Ihr Bild-Annotations-Tool sorgfältig auszuwählen und dabei die Größe des Projekts, die Annotationsmethode, die Qualitäts- und Sicherheitsanforderungen zu berücksichtigen. Für zuverlässige Ergebnisse sollten Sie sich nicht für ein vollständiges KI-Bild-Annotations-Tool entscheiden, sondern einen Schritt mit menschlichen Annotatoren einfügen, um Genauigkeit zu gewährleisten. Bei clickworker stehen wir Ihnen zur Verfügung. Kontaktieren Sie uns, um ein maßgeschneidertes Bild-Annotations-Paket zu erwerben, das Ihren Anforderungen entspricht!
Tipp:
Bereit, Ihren Bild-Annotations-Workflow zu optimieren? Unsere Experten stehen bereit, um Ihnen die perfekte Lösung für Ihre Projektanforderungen zu finden.
Wir verwenden Cookies, um Ihnen ein optimales Website-Erlebnis zu bieten.
Cookies sind kleine Textdateien, die beim Besuch einer Website zwischengespeichert werden, um die Benutzererfahrung effizienter zu gestalten.
Laut Gesetz können wir Cookies auf Ihrem Gerät speichern, wenn diese für den Betrieb der Seite unbedingt notwendig sind. Für alle anderen Cookies benötigen wir Ihre Einwilligung.
Sie können Ihre Cookie-Einstellungen jederzeit auf unserer Website ändern. Den Link zu Ihren Einstellungen finden Sie im Footer.
Erfahren Sie in unseren Datenschutzbestimmungen mehr über den Einsatz von Cookies bei uns und darüber wie wir personenbezogene Daten verarbeiten.
Notwendige Cookies
Notwendige Cookies helfen dabei, eine Webseite nutzbar zu machen, indem sie Grundfunktionen wie Seitennavigation und Zugriff auf sichere Bereiche der Webseite ermöglichen. Die Webseite kann ohne diese Cookies nicht richtig funktionieren.
Wenn Sie diese Cookie deaktivieren, können wir Ihre Einstellungen nicht speichern. Dies bedeutet, dass Sie bei jedem Besuch dieser Website Cookies erneut aktivieren oder deaktivieren müssen.
Zusätzliche Cookies
Alle Cookies, die für das Funktionieren der Website nicht unbedingt erforderlich sind und die speziell zum Sammeln personenbezogener Benutzerdaten über Analysen, Anzeigen und andere eingebettete Inhalte verwendet werden, werden als zusätzliche Cookies bezeichnet.
Bitte aktivieren Sie zuerst die unbedingt notwendigen Cookies, damit wir Ihre Einstellungen speichern können!
