15가지 추천 오픈 소스 무료 이미지 주석 도구
이미지 주석은 이미지 내용에 더 깊은 의미와 설명을 제공하기 위해 레이블이나 설명 정보를 이미지와 연결하는 프로세스입니다. 이 프로세스는 비전 모델을 훈련하여 이미지의 개별 요소를 보다 정확하게 식별하는 데 도움이 되는 기계 학습에 매우 중요합니다. 이미지에 주석을 추가함으로써 컴퓨터는 이미지 뒤의 의미와 맥락을 이해할 수 있으므로 이미지 내용을 이해하고 분석하는 능력이 향상됩니다. 이미지 주석은 컴퓨터 비전, 자연어 처리 및 그래프와 같은 다양한 분야를 포괄하는 광범위한 응용 분야를 가지고 있습니다.
시각적 모델은 차량이 도로의 장애물을 식별하도록 지원하고 감지를 돕는 등 광범위한 응용 분야를 가지고 있습니다. 의약영상인식을 통한 질병진단.
이 기사에서는 주로 더 나은 오픈 소스 및 무료 이미지 주석 도구를 권장합니다.
1.Makesense.ai
https://www.php.cn/link/9e411b2d0cbcc1d9cd8775e89e96774f
https://www.php.cn/link/47af10 edfc4c96329531345635a4baa9
Makesense.ai는 사진 라벨링을 위한 무료 온라인 크로스 플랫폼 도구로, 소규모 컴퓨터 비전 딥 러닝 프로젝트에 적합합니다. 데이터세트 준비를 단순화하고 라벨을 다양한 형식으로 다운로드할 수 있습니다. 이 애플리케이션은 TypeScript로 작성되었으며 React/Redux 프레임워크를 기반으로 개발되었습니다. YOLOv, COCO 데이터 세트에서 사전 훈련된 SSD, PoseNet과 같은 고급 AI 모델을 통합하여 이미지 주석을 자동화합니다. AI 기능은 TensorFlow.js 프레임워크를 기반으로 하기 때문에 사진을 서버로 전송할 필요가 없어 데이터 개인정보 보호와 보안이 보장됩니다.
2.Labelme
https://www.php.cn/link/fd8979ada2fd5bab05e9c5f035a5c4c7
Labelme는 Python 기반 이미지 라벨링 도구로, 다양한 라벨링 유형을 지원하고 Customize 기능을 제공합니다. GUI. 의미론적 및 인스턴스 분할을 위해 VOC 및 COCO 형식의 데이터 세트를 내보낼 수 있습니다.
기능:
- 다각형, 직사각형, 원, 선, 점 및 이미지 수준 표시 주석 지원
- Ubuntu, macOS 및 Windows에서 사용 가능
- 주석 정보를 JSON 파일로 저장
- 고급 사용 예
- 마크업 할당 전체 이미지
- 개별 얼굴에 콜아웃 할당
3. Xtreme1은 다중 모드 라벨링을 위한 도구입니다. 데이터 주석, 관리 및 온톨로지 관리의 효율성을 향상시키는 데이터 교육용 오픈 소스 플랫폼입니다. 인공 지능 도구는 2D/3D 개체 감지, 3D 인스턴스 분할 및 LiDAR 카메라 융합 프로젝트의 효율성을 향상하도록 설계되었습니다.
기능:이미지, 3D LiDAR 및 2D/3D 센서 융합 데이터세트에 대한 데이터 주석 지원
사전 라벨이 지정된 내장형 대화형 모델이 2D/3D 객체 감지, 세분화 및 분류 지원 
- 모델 평가를 지원하는 모델 결과 시각화
- 대규모 언어 모델의 경우 RLHF(베타 버전) )
- Docker를 사용하거나 소스에서 쉽게 설치
- 4.Label Studio
- https://www.php.cn/link/359f449e012b58f30cbc80ea8b9e794a
Label Studio는 다음을 위한 오픈 소스 도구입니다. 오디오, 텍스트, 이미지, 비디오, 시계열 등의 데이터 유형에 라벨을 지정합니다.
- 사용자 친화적인 인터페이스가 있고, 표준화된 형식으로 데이터를 내보낼 수 있으며, 통합 기계 학습 모델을 지원하고, 특정 프로젝트에 맞게 사용자 정의할 수 있습니다.
- Apache-2.0 오픈소스 라이선스를 기반으로 합니다.
5.Lostthttps://www.php.cn/link/254b6cccc84A3B7E5C6967C9EF656E
LOST(Label Object and Save Time)는 웹 기반 이미지 공동 작업 도구입니다. 프로그래밍 지식 없이도 즉석 이미지 주석을 위한 사전 구축된 주석 파이프라인을 제공할 뿐만 아니라 사용자가 주석 파이프라인을 정의할 수도 있습니다. 
애플리케이션은 확장 가능하며 S3 Bucket 또는 Azure Blobstorage와 같은 외부 파일 시스템에 쉽게 연결할 수 있습니다. 로컬 또는 웹 서버에 설정할 수 있으며 조직이 태그 트리를 구축하고 태그 프로세스 및 브라우저 내 태그를 모니터링하도록 지원합니다.
주요 기능:
공동 웹 기반 이미지 주석 프레임워크 즉시 이미지 주석을 위해 사전 구축된 주석 파이프라인- 사용자 정의 주석 파이프라인
- 확장 가능한 애플리케이션
- S3 Bucket 또는 Azure Blobstorage와 같은 외부 파일 시스템에 쉽게 연결
- 브라우저에서 주석 프로세스 시각화
- 로컬 또는 웹 서버에서 구성 가능
- 태그 트리 구성 지원
- 주석 프로세스 모니터링
- 브라우저 내 주석 지원
- 모델링을 위한 반자동 주석 파이프라인 기능
- 주석 제안 생성
- bbox, 다각형, 점 또는 선에 주석을 달기 위한 단일 이미지 주석 도구(SIA)
- 전체 이미지 클러스터에 주석을 달기 위한 다중 이미지 주석 도구(MIA)
- 주석 기능 내보내기
- 개인 및 프로젝트
- 태그 정리를 위한 컬러 태그 트리
- 주석 기능 보기
- 파이프라인 프로젝트 가져오기 및 내보내기
- 파이프라인 프로젝트 공유
- Jupyter-Lab을 통합하여 파이프라인을 쉽게 개발
- LDAP 통합
- 이메일 알림
- 배포를 위한 확장 가능한 디자인 여러 시스템에 걸친 집약적인 컴퓨팅 프로세스
- 6.CVAT
https://www.php.cn/link/4d91e93c7905243a769485162b66e3dc
CVAT(컴퓨터 비전 Annot ation Tool)은 비디오 및 컴퓨터 비전에 널리 사용되는 이미지 주석. 인공 지능에 대한 데이터 중심 접근 방식을 지원하며 온라인에서 무료로 제공되거나 추가 기능을 구독하여 사용할 수 있습니다. CVAT는 개인적으로 설치할 수도 있으며 고급 기능에 대한 기업 지원을 제공합니다.
https://www.php.cn/link/388ac20c845a327f97edece8acba6237
Gromit-MPX는 Unix 데스크톱 환경에서 직접 그림을 그릴 수 있는 도구입니다. 화면 프레젠테이션을 향상시키기 위해 관심 지점을 그리고 강조 표시합니다.
https://www.php.cn/link/6afea581e2d33bf935e94036b41979b2
지원되는 데이터 형식:
- 객체 주석을 위한 경계 상자 및 다각형 그리기
- 다각형 작업 기능을 사용하여 새 점 편집, 제거 및 추가
- 다양한 데이터 세트 형식 지원
- "COCO-SSD" 모델을 사용하여 자동 주석 지원
- 로컬 실행을 통해 유지 관리 데이터 개인 정보 보호
- 기존 주석 프로젝트를 가져오고 계속 처리할 수 있습니다.
- 데이터 세트를 한 형식에서 다른 형식으로 변환하는 데 사용할 수 있습니다.
9. LabelImg
https://www.php.cn/link/112a8e92dcedcda4237de18e9126b2d2
LabelImg는 Label Studio 커뮤니티에 합류했으며 더 이상 적극적으로 개발되지 않는 인기 있는 이미지 주석 도구입니다. Label Studio는 이미지, 텍스트, 오디오, 비디오 및 시계열 데이터를 포함한 다양한 유형의 데이터를 위한 유연한 오픈 소스 데이터 라벨링 도구입니다.
LabelImg의 주석 정보는 PASCAL VOC 형식으로 저장되며 YOLO 및 XML 형식도 지원합니다.
10.Coco Annotator
https://www.php.cn/link/e3743b463beb38a2a24eebe5ecbad410
COCO Annotator는 이미지 위치 지정 및 개체 감지 교육을 위해 설계된 웹 기반의 효율적이고 다양한 이미지 라벨링 도구입니다. 데이터 세트를 만듭니다.
제공되는 기능에는 세그먼트 마킹, 개체 인스턴스 추적, 연결이 끊긴 가시 부분이 있는 개체 표시 등이 있습니다. 직관적이고 사용자 정의 가능한 인터페이스를 통해 메모를 COCO 형식으로 저장하고 내보냅니다.
기능:
- We 기반 도구
- 효율적이고 다양한 이미지 라벨링
- 이미지 현지화 및 객체 감지를 위한 교육 데이터 생성용으로 설계됨
- 세그먼트 라벨링
- 객체 인스턴스 추적
- 연결 끊김이 있는 라벨링
- 저장 및 내보내기 COCO 형식의 주석
- 직관적이고 사용자 정의 가능한 인터페이스
- 사용자가 이미지의 영역을 수동으로 정의할 수 있습니다.
- 경계 상자, 마스킹 도구 또는 마커 포인트를 통해 텍스트 설명 생성
- 개체 마커
- 자유 형식 곡선 또는 다각형 주석
- 직접 COCO 형식으로 내보내기
- 개체 분할
- 키포인트 추가 기능
- 데이터 분석에 유용한 API 엔드포인트
- COCO 형식 데이터 집합 가져오기
- 연결이 끊긴 개체에 단일 인스턴스로 주석 달기
- 여러 개의 레이블을 사용하여 이미지 조각에 동시에 레이블 지정
- 각 인스턴스 또는 개체에 대한 사용자 정의 메타데이터 허용
- DEXTR, MaskRCNN 및 Magic Wand와 같은 고급 선택 도구
- 학습 모델 주석 이미지의 절반 사용
- Google 이미지를 사용하여 데이터 세트 생성
- 사용자 인증 시스템
11.Universal Data Tool
https://www.php.cn/link/c4dc035d67bc669546c560622ac4bdd4
Universal Data Tool은 이미지, 텍스트, 오디오 및 문서와 같은 데이터 유형을 편집하고 주석을 달기 위한 다목적 애플리케이션입니다. 이미지 분할, 텍스트 분류, 오디오 전사와 같은 작업을 지원합니다. 이 도구는 실시간 협업을 가능하게 하고 다양한 플랫폼에서 실행되며 다양한 데이터 형식을 지원합니다.
12.RectLabel
https://www.php.cn/link/1b31a4f23c784d5b162a3066fa9aaf4f
Label은 객체 감지 및 분할에 사용할 수 있는 오프라인 이미지 주석 도구입니다.
주요 기능:
- Segment Anything 모델을 사용하여 얼굴과 픽셀에 레이블 지정
- Core ML 모델을 사용하여 자동 태그 지정
- 선과 단어의 자동 텍스트 인식
- 구멍을 사용하여 얼굴에 레이블 지정
- 입방형 베지어 곡선, 선분 및 점에 주석 달기
- 항공 사진에서 레이블 중심 경계 상자
- 뼈대를 사용하여 키포인트 표시
- 브러시 및 슈퍼픽셀을 사용하여 픽셀 표시
- 개체, 속성, 단축키 및 레이블을 빠르게 설정
- 갤러리 보기에서 개체, 속성 및 이미지 이름 검색
- COCO로 내보내기 , Labelme, COML, YOLO, DOTA 및 CSV 형식
- 인덱스 컬러 마스크 이미지 및 회색조 마스크 이미지 내보내기
- 비디오를 이미지 프레임, 향상된 이미지 등으로 내보냅니다.
13.OpenLabeling
https://www.php.cn/link/03c4207fa67ee3ea4f42c748980eda86
OpenLabeling은 이미지와 비디오에 레이블을 지정하기 위한 오픈 소스 도구입니다. PASCAL VOC 및 YOLO Darknet과 같은 다양한 형식을 지원합니다.
이 도구는 딥 러닝 객체 감지 모델, 시각적 객체 추적을 위한 간섭 인식 샴 네트워크, 경계 상자 추적 및 비디오 객체 추적을 위한 OpenCV 추적기에 사용되었습니다.
14.bbox-visualizer
https://www.php.cn/link/ed71773d43d53fa70ecf593c6582d9cc
bbox-visualizer는 사용자가 객체 주위에 경계 상자를 그리는 데 도움을 주어 라벨 위치 계산 요구 사항의 복잡한 수학을 제거합니다. . 인식 후 객체에 라벨링을 위한 다양한 시각화 유형을 제공합니다. 경계 상자 포인트의 데이터 형식은 (xmin, ymin, xmax, ymax)입니다.
15.PixelAnnotationTool
https://www.php.cn/link/2e3e809d4082093c8bbf499ae9966cfc
PixelAnnotationTool은 OpenCV를 사용할 수 있는 도구입니다. 유역 알고리즘은 이미지에 빠른 수동 주석을 위한 도구입니다. 카탈로그에서.
사용자는 브러시로 영역을 수동으로 표시한 다음 알고리즘을 시작할 수 있습니다. 초기 분할에 수정이 필요한 경우 사용자는 잘못된 영역 위에 새 영역 주석을 다시 그릴 수 있습니다.
위 내용은 15가지 추천 오픈 소스 무료 이미지 주석 도구의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
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이 기사에서는 SHAP: 기계 학습을 위한 모델 설명을 이해하도록 안내합니다.
Jun 01, 2024 am 10:58 AM
기계 학습 및 데이터 과학 분야에서 모델 해석 가능성은 항상 연구자와 실무자의 초점이었습니다. 딥러닝, 앙상블 방법 등 복잡한 모델이 널리 적용되면서 모델의 의사결정 과정을 이해하는 것이 특히 중요해졌습니다. explainable AI|XAI는 모델의 투명성을 높여 머신러닝 모델에 대한 신뢰와 확신을 구축하는 데 도움이 됩니다. 모델 투명성을 향상시키는 것은 여러 복잡한 모델의 광범위한 사용은 물론 모델을 설명하는 데 사용되는 의사 결정 프로세스와 같은 방법을 통해 달성할 수 있습니다. 이러한 방법에는 기능 중요도 분석, 모델 예측 간격 추정, 로컬 해석 가능성 알고리즘 등이 포함됩니다. 특성 중요도 분석은 모델이 입력 특성에 미치는 영향 정도를 평가하여 모델의 의사결정 과정을 설명할 수 있습니다. 모델 예측 구간 추정
학습 곡선을 통해 과적합과 과소적합 식별
Apr 29, 2024 pm 06:50 PM
이 글에서는 학습 곡선을 통해 머신러닝 모델에서 과적합과 과소적합을 효과적으로 식별하는 방법을 소개합니다. 과소적합 및 과적합 1. 과적합 모델이 데이터에 대해 과도하게 훈련되어 데이터에서 노이즈를 학습하는 경우 모델이 과적합이라고 합니다. 과적합된 모델은 모든 예를 너무 완벽하게 학습하므로 보이지 않거나 새로운 예를 잘못 분류합니다. 과대적합 모델의 경우 완벽/거의 완벽에 가까운 훈련 세트 점수와 형편없는 검증 세트/테스트 점수를 얻게 됩니다. 약간 수정됨: "과적합의 원인: 복잡한 모델을 사용하여 간단한 문제를 해결하고 데이터에서 노이즈를 추출합니다. 훈련 세트로 사용되는 작은 데이터 세트는 모든 데이터를 올바르게 표현하지 못할 수 있기 때문입니다."
우주탐사 및 인간정주공학 분야 인공지능의 진화
Apr 29, 2024 pm 03:25 PM
1950년대에는 인공지능(AI)이 탄생했다. 그때 연구자들은 기계가 사고와 같은 인간과 유사한 작업을 수행할 수 있다는 것을 발견했습니다. 이후 1960년대에 미국 국방부는 인공 지능에 자금을 지원하고 추가 개발을 위해 실험실을 설립했습니다. 연구자들은 우주 탐사, 극한 환경에서의 생존 등 다양한 분야에서 인공지능의 응용 분야를 찾고 있습니다. 우주탐험은 지구를 넘어 우주 전체를 포괄하는 우주에 대한 연구이다. 우주는 지구와 조건이 다르기 때문에 극한 환경으로 분류됩니다. 우주에서 생존하려면 많은 요소를 고려해야 하며 예방 조치를 취해야 합니다. 과학자와 연구자들은 우주를 탐험하고 모든 것의 현재 상태를 이해하는 것이 우주가 어떻게 작동하는지 이해하고 잠재적인 환경 위기에 대비하는 데 도움이 될 수 있다고 믿습니다.
C++에서 기계 학습 알고리즘 구현: 일반적인 과제 및 솔루션
Jun 03, 2024 pm 01:25 PM
C++의 기계 학습 알고리즘이 직면하는 일반적인 과제에는 메모리 관리, 멀티스레딩, 성능 최적화 및 유지 관리 가능성이 포함됩니다. 솔루션에는 스마트 포인터, 최신 스레딩 라이브러리, SIMD 지침 및 타사 라이브러리 사용은 물론 코딩 스타일 지침 준수 및 자동화 도구 사용이 포함됩니다. 실제 사례에서는 Eigen 라이브러리를 사용하여 선형 회귀 알고리즘을 구현하고 메모리를 효과적으로 관리하며 고성능 행렬 연산을 사용하는 방법을 보여줍니다.
단일 카드는 듀얼 카드보다 Llama를 70B 더 빠르게 실행합니다. Microsoft는 A100에 FP6을 넣었습니다 |
Apr 29, 2024 pm 04:55 PM
FP8 이하의 부동 소수점 수량화 정밀도는 더 이상 H100의 "특허"가 아닙니다! Lao Huang은 모든 사람이 INT8/INT4를 사용하기를 원했고 Microsoft DeepSpeed 팀은 NVIDIA의 공식 지원 없이 A100에서 FP6을 실행하기 시작했습니다. 테스트 결과에 따르면 A100에 대한 새로운 방법 TC-FPx의 FP6 양자화는 INT4에 가깝거나 때로는 더 빠르며 후자보다 정확도가 더 높은 것으로 나타났습니다. 또한 오픈 소스로 제공되고 DeepSpeed와 같은 딥 러닝 추론 프레임워크에 통합된 엔드투엔드 대규모 모델 지원도 있습니다. 이 결과는 대형 모델 가속화에도 즉각적인 영향을 미칩니다. 이 프레임워크에서는 단일 카드를 사용하여 Llama를 실행하면 처리량이 듀얼 카드보다 2.65배 더 높습니다. 하나
설명 가능한 AI: 복잡한 AI/ML 모델 설명
Jun 03, 2024 pm 10:08 PM
번역기 | 검토자: Li Rui | Chonglou 인공 지능(AI) 및 기계 학습(ML) 모델은 오늘날 점점 더 복잡해지고 있으며 이러한 모델에서 생성되는 출력은 이해관계자에게 설명할 수 없는 블랙박스입니다. XAI(Explainable AI)는 이해관계자가 이러한 모델의 작동 방식을 이해할 수 있도록 하고, 이러한 모델이 실제로 의사 결정을 내리는 방식을 이해하도록 하며, AI 시스템의 투명성, 이 문제를 해결하기 위한 신뢰 및 책임을 보장함으로써 이 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다. 이 기사에서는 기본 원리를 설명하기 위해 다양한 설명 가능한 인공 지능(XAI) 기술을 살펴봅니다. 설명 가능한 AI가 중요한 몇 가지 이유 신뢰와 투명성: AI 시스템이 널리 수용되고 신뢰되려면 사용자가 의사 결정 방법을 이해해야 합니다.
당신이 모르는 머신러닝의 5가지 학교
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
머신 러닝은 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 컴퓨터가 데이터로부터 학습하고 능력을 향상시킬 수 있는 능력을 제공하는 인공 지능의 중요한 분야입니다. 머신러닝은 이미지 인식, 자연어 처리, 추천 시스템, 사기 탐지 등 다양한 분야에서 폭넓게 활용되며 우리의 삶의 방식을 변화시키고 있습니다. 기계 학습 분야에는 다양한 방법과 이론이 있으며, 그 중 가장 영향력 있는 5가지 방법을 "기계 학습의 5개 학교"라고 합니다. 5개 주요 학파는 상징학파, 연결주의 학파, 진화학파, 베이지안 학파, 유추학파이다. 1. 상징주의라고도 알려진 상징주의는 논리적 추론과 지식 표현을 위해 상징을 사용하는 것을 강조합니다. 이 사고 학교는 학습이 기존을 통한 역연역 과정이라고 믿습니다.
국내 오픈소스 MoE 지표 폭발: GPT-4 수준 기능, API 가격은 1%에 불과
May 07, 2024 pm 05:34 PM
국내 최신 대형 오픈소스 MoE 모델은 출시 직후 인기를 끌었다. DeepSeek-V2의 성능은 GPT-4 수준에 도달하지만 오픈 소스이며 상업용으로 무료이며 API 가격은 GPT-4-Turbo의 1%에 불과합니다. 그래서 공개되자마자 많은 논란이 일었습니다. 공개된 성능 지표에 따르면 DeepSeekV2의 포괄적인 중국어 기능은 많은 오픈 소스 모델을 능가하는 동시에 GPT-4Turbo 및 Wenkuai 4.0과 같은 폐쇄 소스 모델도 첫 번째 단계에 있습니다. 종합적인 영어 능력 역시 LLaMA3-70B와 동일한 1계급에 속하며, 역시 MoE인 Mixtral8x22B를 능가합니다. 또한 지식, 수학, 추론, 프로그래밍 등에서도 좋은 성적을 보여줍니다. 그리고 128K 컨텍스트를 지원합니다. 이것을 상상해 보세요
