19 个免费、付费的图像标注 工具推荐,提升生产力必备

Vivian Chang・2022-05-10

圖片標註(Image annotation)是一種運用模型訓練和機器學習的技術,讓你可以用框選、形狀、標記點等工具,進而在圖片上做筆記或記錄客戶建議,是一個可以讓你高效又精準管理圖片和設計專案的方法!

如果你需要:

  • 快速辨識圖片、照片、影片中的物件
  • 追蹤圖片裡的區塊或物件
  • 幫你的設計素材建立「深度學習」的資料庫

我們將在本文介紹 19 個免費和付費的工具推薦、特色、價格,趕快往下閱讀,找到一個能幫你進行圖片標註的實用工具吧!


9 個高 CP 值的付費圖片標註工具

1. Eagle

圖片來源:Eagle

圖片來源:Eagle

Eagle 可能是本文中最簡單實用的圖片註解工具,它採用邊界框技術來幫助使用者在圖片和 GIF 上製作標籤和留言,只要框選,就可以完成標記!

雖然圖片標註不是 Eagle 主打的功能,但它的基本管理功能很好,可以讓你進一步高效地整合、搜尋和瀏覽各式各樣的設計素材和圖片,讓你能減少重複的日常工作並自動化一些管理流程!

特色:

  • 不需要了解太多進階技術,只要把它當作標籤一樣即可
  • 可以透過註解篩選檔案
  • 能夠與團隊成員分享註記

優點:

  • 方便使用的
  • 適合初學者
  • 可在一個工具中整合和管理各類型檔案

價格:

  • 30 天免費試用
  • $29.95/ 終身使用

2. V7

圖片來源:V7

圖片來源:V7

V7 可以自動化標註、管理資料和 autoML 模型訓練,自動完成標註任務,並且支援多種檔案,包括圖片、影片、PDF、3D 資料等。

特色:

  • 不需事先培訓的自動註解
  • 大規模、穩定的數據資料庫
  • 可整合資料標籤
  • 即時協作和流暢的使用者體驗
  • 完美影片註解工具

優點:

  • 適合初學者、非專業技術使用者
  • 支援最獨特的檔案類型(UH 解析度、多光譜、顯微鏡格式、PDF)

價格:

  • 14 天免費試用
  • 教育:免費
  • 團隊:450 美元/月(按年計費)
  • 業務:自動化管道(詳細
  • Pro:生產規模(詳細)

3. Labelbox

圖片來源:Labelbox

圖片來源:Labelbox

Labelbox 旨在提高圖片標註的準確度和速度,它允許你從多種類型的檔案中匯入任何資料、自動標記和編排複雜的工作流程。成立於 2018 年,此後迅速走紅。

特色:

  • 人工智慧輔助標註
  • 綜合資料標籤服務
  • 可優先處理需要標記的素材
  • 高品質訓練資料的 QA/QC 能力
  • 強大的貼標機效能分析
  • 可定製的介面以簡化任務

優點:

  • 用於語義分割的超像素著色選項
  • 介面易於操作
  • 先進的效能和品質控制監控

價格:

  • 免費 10000 條註解
  • 自定專業和企業計劃

4. Scale AI

圖片來源:Scale AI

圖片來源:Scale AI

Scale 是一個為 AI 應用程式提供高品質機器訓練和驗證資料的資料平台,它有助於提高 3D 感應器、圖片和影片資料註解的敏銳度,更不用說用於物件檢測、分類、文字識別等的能力!

特色:

  • 機器學習驅動的預設標記
  • 自動化品質控管
  • 動態生成分類任務
  • 模型循環資料管理

優點:

  • 非常適合涉及激光雷達和地圖的自動駕駛使用
  • 易於上手

價格: 自定快速和企業計劃(聯絡他們


5. SuperAnnotate

圖片來源:SuperAnnotate

圖片來源:SuperAnnotate

SuperAnnotate 是世界領先的平台,用於視覺和 NLP 最高品質的訓練資料庫。它是端到端的圖片、影片和檔案註解平台,用於註解、訓練和自動化你的 AI 管道,並且可以簡化和自動化電腦視覺工作流程。

SuperAnnotate 允許您使用框、多邊形、線、關鍵點、長方體和逐像素註解的工具包,以更快的速度對圖片、影片和文字進行註解。

特色:

  • 高級工具和 QA、ML 和自動化功能
  • 超像素語義分割
  • 多種應用工具
  • 支援透過圖片轉換各種格式

優點:

  • 可大規模註解多種資料格式

價格:

  • 14 天免費試用
  • 自定 Starter、Pro、Enterprise 計劃(聯絡他們

6. DataLoop

圖片來源:DataLoop

圖片來源:DataLoop

DataLoop 也是一個人工智慧驅動的資料管理工具,具有端到端的資料管理、自動化管道和品質良好的資料標籤平台,它涵蓋了從資料標記、自動化資料操作和部署生產管道等功能。

適用於各種行業,包括零售、無人機、媒體和內容創作,為基本的電腦視覺任務提供工具,例如檢測、分類、關鍵點和分割,並支援圖片和影片資料。

特色:

  • 模型輔助標註
  • 多種資料類型支援
  • 支援影片
  • 可視化、協作和探索資料集

優點:

  • 快速並降低資料處理成本
  • 每個人都可以透過最少的訓練來使用它
  • 簡單的介面

價格: 聯繫他們


7. TELUS International (Playment)

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圖片來源:TELUS International

這是一個無程式碼、自助式資料標記平台,其啟發式設計旨在幫助 ML 團隊以高效的成本、規模和速度新增多樣化、高品質的地面實況資料集。它成立於 2015 年,支援圖片、影片和各種基本註解工具的電腦視覺模型訓練資料。

特色:

  • 只要求企業共用資料和標籤指南
  • 允許提取屬性
  • 可以檔案管理

優點:

  • 可快速操作
  • 高品質的資料集
  • 有產品比較和競爭對手分析功能
  • 內建進階的品質控制工具

價格: 聯繫他們


8. Supervisely

圖片來源:Supervisely

圖片來源:Supervisely

Supervisely Enterprise 是完全託管、雲端友好的、可線上使用的,它提供 API、SDK 和後端源程式碼,擁有許多客製化的功能,可以整合到任何技術中。除了框、線、點、多邊形或點陣圖畫筆等基本註解工具外,Supervisely 還提供資料轉換語言工具並啟用 3D 點雲端,功能非常多!

特色:

  • 高級標籤工具
  • 人工智慧輔助標註
  • 多格式資料標註與管理
  • 可自定資料格式開發和匯入擴充
  • 3D點雲端

優點:

  • 上傳和註解輕而易舉
  • 在多邊形內繪製孔
  • 資料轉換語言工具

價格:

  • 社群計劃:免費 1000 張圖片
  • 本機企業計劃:30 天免費試用

9. Hive Data

圖片來源:Hive Data

圖片來源:Hive Data

Hive Data 成立於 2013 年,是一個完全託管的資料註解工具,用於 AI/ML 模型獲取和標記訓練資料。Hive 以世界上最高品質的視覺和音訊資料為基礎,專注於為新創提供實用的 AI 解決方案和資料標籤。

它支援圖片、影片、文字、3D 點註解和多個資料庫,除了基本的註解類型,Hive Data 還提供多幀物件跟蹤、輪廓和 3D 全景分割等功能。

特色:

  • 支援多種資料類型
  • 可用的資料源

優點:

  • 內建訓練模型
  • 支援專案管理工作流程
  • 支援不同類型的查詢,和 hdfs 和 hql 相容

價格: 聯繫他們


10 個免費圖片標註工具推薦

1. Scalabel.ai

圖片來源:Scalabel.ai

圖片來源:Scalabel.ai

Scalabel 是一個開源的網路註解工具,被稱讚為最好和最輕鬆的註解工具。它支援 2D 圖片邊界框、關鍵字分割、可行駛區域、車道標記、3D 點邊界框、影片跟蹤技術等等。

特色:

  • 功能創新
  • 介面整齊
  • 物件追蹤和插值演算法

優點:

  • 有專案管理功能
  • 穩定

2. RectLabel

圖片來源:RectLabel

圖片來源:RectLabel

RectLabel 是一個圖片標註工具,用邊界框物件檢測和分割以標記圖片,你可以編輯點以符合標記形狀,使用骨架繪製關鍵點,甚至使用畫筆工具標記像素,使圖片註解過程變得便利。

特色:

  • 可繪製邊界框、多邊形、曲線、直線和點
  • 使用 Core ML 模型自動標記圖片
  • 以 PASCAL VOC XML 格式讀寫
  • 增強圖片、調整圖片大小、影片關鍵幀等

優點:

  • 可以輸出COCO格式(Json檔案)
  • 將深度地圖疊加到圖片上

3. MakeSense.AI

圖片來源:MakeSense.AI

圖片來源:MakeSense.AI

MakeSense 是一個免費的開源線上工具,你需要將所有圖片上傳到網站以對他們進行註解。它採用COCO SSD 物件檢測模型和 POSE-NET 技術進行註解。不過它沒有提供在兩者之間儲存註解的方法,也就是說,如果你重新整理瀏覽器,註解進度將消失,而且,它也不能作為團隊協作工具使用、不能以 ZIP 格式上傳圖片等。

特色:

  • 用於邊界框的 COCO SSD 物件檢測模型
  • 使用 POSE-NET 技術

優點:

  • 開源和免費
  • 可快速操作

4. VGG Image Annotator (VIA)

圖片來源:VGG image annotator

圖片來源:VGG image annotator

VGG Image Annotator (VIA) 是一個開源免費的圖片標註工具,也可以離線使用。他們有提供給初學者的新手教學,對初學者非常友好,其中包括如何匯入模型註解和更改檔案屬性的步驟。

特色:

  • 有多種註解工具
  • 支援影片註解

優點:

  • 以 COCO 格式匯出
  • 可以大規模執行
  • 適合團隊合作

5. imglab

圖片來源:imglab

圖片來源:imglab

Imglab 是一個線上工具,可用於訓練 dlib 或其他對象檢測器的對象的圖片。你也可以把它下載到電腦,或直接在線上使用,不需登錄。

除了基本的註解功能外,它還可以與瀏覽器擴充一起使用,幫你加快處理速度並完成自動註解。

特色:

  • 多種標籤工具
  • 支援各種資料庫(dlib、XML、Pascel VOC 等)

優點:

  • 不需安裝
  • 確保隱私和安全

6. CVAT

圖片來源:CVAT

圖片來源:CVAT

電腦視覺註解工具 (CVAT) 是一個免費、開源、線上的圖片和影片註解工具,用於標記電腦視覺資料,由英特爾開發和維護。

CVAT 有一個簡單明瞭的 UI,支援基礎知識,包括框、多邊形、折線和點註解。

特色:

  • 檢測物件、圖片分類和圖片分割
  • 半自動註解
  • 有任務列表,方便管理

優點:

  • 適合團隊使用
  • 半自動註解
  • 以 COCO 格式匯出

7. labelimg

圖片來源:labelimg

圖片來源:labelimg

LabelImg 是一個圖形圖片標註工具,支援邊界框,並且有一些內建的功能對 Windows 使用者非常友善。LabelImg 可能不是本文中最好的免費圖片標註工具,有點像前面介紹的 Eagle,但它簡單、快速且對初學者友好,即使你對圖片註記這個技術不太熟悉也不用擔心。

特色:

  • 註解在 PASCAL VOC 中將儲存為 XML 檔案
  • 本機工具
  • 只有圖片註解

優點:

  • 適合初學者

8. labelme

圖片來源:labelme

圖片來源:labelme

LabelMe 是使用 Qt 開發的,是經典、免費、開源的圖片標註工具,不過你需要安裝 Python 才能使用這個工具,這對於不熟悉編碼和初學者的人來說可能是一個很大的缺點。

它支援多邊形、矩形、圓、線和點註解工具,但只能以 JSON 格式儲存檔案。LabelMe 的優點是你可以新增一個「檔案列表」,讓你方便記錄註解的過程。

特色:

  • 檔案列表(任務列表)
  • 多種註解工具
  • 修改控制點

優點:

  • 開源

9. Tictag.io

圖片來源:Tictag.io

圖片來源:Tictag.io

Tictag 成立於新加坡,旨在讓資料標註變得輕鬆有趣。也就是說,它的遊戲化過程對初學者來說絕對是一件好事,你甚至可以透過做註解來獲得獎勵!

特色:

  • 使用它就像在玩遊戲一樣

優點:

  • 支援手機版
  • 為機器學習收集準確的資料

10. VoTT (Visual Object Tagging Tool)

圖片來源:VoTT

圖片來源:VoTT

註:VoTT 目前已不再維護!

VoTT(Visual Object Tagging Tool)是微軟開發的一款免費、開源的圖片標註工具。它有幾個有趣的功能並支援多種匯出格式,但可惜是它目前已不再維護。

VoTT 支援多種匯出格式,例如 Azure Custom Vision Service、CSV、CNTK、Pascal VOC、Tensorflow Records 和 VoTT Json 等,另外還有有趣的主動學習功能,讓你可以在預測標籤和自動檢測之間進行選擇。除了圖片標註,該工具還可用於影片標註。

特色:

  • 具備主動學習功能
  • 可以從本機和雲端儲存提供商匯入和匯出資料
  • 允許在新影片上執行和驗證經過訓練的 CNTK 對象檢測模型,以生成更強大的模型

優點:

  • 支援端到端(End-to-end)
  • 可以 Azure Custom Vision Service、CSV、CNTK、Pascal VOC、Tensorflow Records 和 VoTT Json 格式匯出

想知道更多管理圖片的方法?讓 Eagle 來幫你!

在評估完這麼多的圖片標註工具之後,這邊推薦一款實用的檔案管理工具 Eagle,幫你更進一步提高設計生產力,它可以不開啟專用軟體直接預覽各式各樣不同的設計素材,還有簡潔的介面、強大的智慧資料夾功能,可以自動幫你依據想要的標籤、顏色或檔案名稱做出新分類,甚至是上述免費圖庫網站上看到的圖片,都可以一鍵全部輕鬆收藏、分類,幫你大幅提升工作效率!

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