Rotulagem de dados é um dos pilares quando os projetos de aprendizado de máquina são desenvolvidos. É uma exigência de atividade que existem empresas dedicadas a ele. No entanto, é sempre possível realizar essa tarefa sem incorrer em despesas excessivas. Quais ferramentas existem para rotular dados?
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Rotulagem de dados é uma das atividades que consome mais tempo dentro da criação de soluções de aprendizado de máquina. O grande número de registros necessários para criar modelos confiáveis faz com que, em muitos casos, mais da metade do tempo de desenvolvimento seja dedicado à rotulagem de dados.
Apesar do tempo que você consome, a rotulagem de dados não é uma tarefa complexa, especialmente com a ampla gama de ferramentas disponíveis. Abaixo, revisamos alguns dos mais populares.
LabelMe
Uma das alternativas mais populares para a rotulagem de imagens. Escrito principalmente em JavaScript, ele é implantado através de um navegador da Web, embora seja necessário fazer uma instalação e executar um servidor da Web. Este esforço adicional é recompensado com acesso remoto e a centralização de dados, o que facilita o trabalho colaborativo.
letterimg
outra alternativa muito popular para a rotulagem de imagem. O Labelimg é um aplicativo de desktop desenvolvido em Python. Isso significa que um processo de instalação é necessário. Isso pode ser um inconveniente devido às livrarias (dependências) que você precisa. No entanto, ao executar localmente tem melhor desempenho do que outras alternativas que são implantadas em um navegador. Open Source e tem um desenvolvimento ativo.
CVAT
CVAT é o acrônimo da ferramenta de anotação de visão de computador. Este nome nos diz que é uma ferramenta orientada para ferramentas e rotulagem de vídeo. Seu uso requer um processo de instalação. Ele é escrito em Python e Javascript e é executado em um servidor da Web com uma interface que é exibida em um navegador. Manipula vários formatos de anotação, incluindo o próprio para imagens e vídeos.
imglab
Esta é uma ferramenta baseada na web. É usado principalmente para a rotulagem de imagens usadas para treinar detectores de objetos, especialmente com a biblioteca DLIB. A IMGLab é uma alternativa bastante intuitiva e facilmente acessível (não requer instalação), por isso se encaixa muito bem para projetos de curto e médio prazo. Ser open source, é possível modificá-lo para as necessidades de cada usuário.
Beverdam
Se os vídeos de rotulagem for, Beaverdam é uma das ferramentas mais populares. Ser um software de código aberto pode ser adaptado para rotular imagens e adicionar metadados nos rótulos. É desenvolvido em Python e é executado sob um servidor Django. Além disso, pode ser facilmente integrado com a MTURK. A curva de aprendizagem desta ferramenta é um pouco lenta, mas uma vez que suas funcionalidades são entendidas, os benefícios são imbatíveis.
scalabel
Outra alternativa de código aberto. Scalabel é uma ferramenta de rotulagem implantada em um navegador da Web. Como o LabelMe requer ser instalado em um servidor da Web (local ou remoto). Esta ferramenta é perfeita para rotulagem de imagens para tarefas, como classificação, detecção, segmentação, etc. Sua característica mais notável é o manuseio de nuvens pontuais (3D Points Clouds), onde a rotulagem será feita com cubos em vez de caixas (caixas delicadas).
Via
Seu nome completo é o anotador de imagem vgg.Como a rede neuronal do mesmo nome, esta ferramenta é desenvolvida por membros da Universidade de Oxford. É um software bastante completo e serve para imagens, vídeos e sons. Sua maior vantagem é que ele é diretamente para o navegador, sem a necessidade de um servidor da Web. Um problema potencial é que carregar muitos dados simultaneamente pode diminuir seu desempenho
Bônus: Amazon Mechanical Turk
Rotulagem de dados é um processo longo e tedioso, mas fundamental ao criar soluções de aprendizagem de máquinas. Não seria melhor delegar esse trabalho? Precisamente é isso que podemos fazer com a Amazon Mechanical Turk (MTURK). Este mercado é o local ideal para encontrar profissionais especializados em rotulagem de dados. Além disso, você também pode encontrar pessoas para outras atividades, como pesquisas, moderação e muito mais.
Conclusão
Rotulagem de dados é uma atividade que consome muito tempo. No entanto, é essencial para a criação de modelos confiáveis de aprendizagem de máquina. Rotulagem de dados corretamente é a chave, então vemos que existem várias opções que facilitam essa tarefa.
Cada ferramenta tem características específicas e compartilha semelhanças com outras pessoas. Uma das maiores vantagens das alternativas que vimos neste artigo é que eles são de código aberto e uso livre. A escolha de uma ou outra opção dependerá das necessidades de cada profissional e do tipo de projeto.