L’étiquetage des données est l’un des piliers lorsque des projets d’apprentissage de la machine sont développés. C’est une telle activité requise selon laquelle il existe des entreprises qui lui sont dédiées. Cependant, il est toujours possible de mener à bien cette tâche sans engager des dépenses excessives. Quels outils existent pour étiqueter les données?
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Les données d’étiquetage sont l’une des activités qui consomme le plus de temps dans la création de solutions d’apprentissage de la machine. Le grand nombre d’enregistrements nécessaires à la création de modèles fiables provoque que, dans de nombreux cas, plus de la moitié du temps de développement est dédié à l’étiquetage des données.
malgré le temps que vous consommez, l’étiquetage des données Il n’est pas une tâche complexe, surtout avec la large gamme d’outils disponibles. Ci-dessous nous examinons certains des plus populaires.
Labelme
L’une des alternatives les plus populaires pour l’étiquetage d’images. Écrit principalement en JavaScript, il est déployé via un navigateur Web, bien qu’il soit nécessaire de créer une installation et d’exécuter un serveur Web. Cet effort supplémentaire est récompensé avec un accès à distance et la centralisation des données, ce qui facilite le travail collaboratif.
LabelImg
Une autre alternative très populaire pour l’étiquetage de l’image. LabelImg est une application de bureau développée à Python. Cela signifie qu’un processus d’installation est nécessaire. Cela peut être un inconvénient dû aux librairies (dépendances) dont vous avez besoin. Cependant, lorsque l’exécution localement a une meilleure performance que d’autres alternatives déployées dans un navigateur. Open Source et a un développement actif.
CVAT
CVAT est l’acronyme de l’outil d’annotation de vision informatique. Ce nom nous indique qu’il s’agit d’un outil orienté sur outil et d’un étiquetage vidéo. Son utilisation nécessite un processus d’installation. Il est écrit en Python et JavaScript et exécute sur un serveur Web avec une interface affichée dans un navigateur. Poignées plusieurs formats d’annotation dont une propre pour des images et des vidéos.
IMGLAB
Il s’agit d’un outil Web. Il est principalement utilisé pour l’étiquetage des images utilisées pour former des détecteurs d’objets, en particulier avec la bibliothèque DLIB. IMGLAB est une alternative assez intuitive et facilement accessible (il ne nécessite pas d’installation), il convient donc très bien aux projets à court et à moyen terme. Être open source, il est possible de le modifier pour les besoins de chaque utilisateur.
Beaverdam
Si l’étiquetage des vidéos est, Beaverdam est l’un des outils les plus populaires. Être un logiciel open source peut être adapté pour étiqueter des images et ajouter des métadonnées sur les étiquettes. Il est développé en Python et se déroule sous un serveur Django. De plus, il peut être facilement intégré à MTURK. La courbe d’apprentissage de cet outil est un peu lente, mais une fois que vos fonctionnalités sont comprises, les avantages sont imbattables.
Scalabel
Une autre excellente alternative open source. Scalabel est un outil d’étiquetage déployé dans un navigateur Web. Comme LabelMe nécessite d’être installé sur un serveur Web (local ou distant). Cet outil est parfait pour étiqueter des images pour des tâches telles que la classification, la détection, la segmentation, etc. Sa caractéristique la plus remarquable est la manipulation des nuages de points (nuages de points 3D), où l’étiquetage sera effectué avec des cubes au lieu de boîtes (boîtes de liaison).
via
Votre nom complet de votre nom d’image VGG ANNOTATOR.Comme le réseau neuronal du même nom, cet outil est développé par des membres de l’Université d’Oxford. C’est un logiciel assez complet et sert pour des images, des vidéos et des sons. Son plus gros avantage est qu’il fonctionne directement dans le navigateur, sans avoir besoin d’un serveur Web. Un problème potentiel est que le chargement trop de données peut simultanément de réduire simultanément ses performances
Bonus: Amazon Mechanical Turk
Les données d’étiquetage sont un processus long et fastidieux mais fondamental lors de la création de solutions d’apprentissage de la machine. Ne serait-il pas préférable de déléguer ce travail? C’est précisément ce que nous pouvons faire avec Amazon Mechanical Turk (MTURK). Ce marché est l’endroit idéal pour trouver des professionnels spécialisés dans l’étiquetage des données. De plus, vous pouvez également trouver des personnes pour d’autres activités telles que des enquêtes, une modération et plus.
Conclusion
L’étiquetage des données est une activité qui consomme beaucoup de temps. Cependant, il est essentiel que la création de modèles d’apprentissage de machines fiables. Les données d’étiquetage sont correctement essentielles, nous voyons donc qu’il existe plusieurs options qui facilitent cette tâche.
Chaque outil présente des caractéristiques particulières et partage des similitudes avec d’autres. L’un des plus grands avantages des alternatives que nous avons vus dans cet article est qu’ils sont open source et une utilisation gratuite. Le choix de l’une ou une autre option dépendra des besoins de chaque professionnel et du type de projet.