1-LabelMe
LabelMe ilk olarak 2008 yılında Massachusetts Institute of Technology'nin (MIT) Bilgisayar Bilimi ve Yapay Zeka Laboratuvarı (CSAIL) tarafından piyasaya sürüldü ve açıklama alanında deneyimli bir isimdir. Ağustos 2024 itibariyle, LabelMe şaşırtıcı olmayan bir şekilde ticarileştirmeye girdi ve resmi web sitesinin SAM ve YOLO-World gibi modelleri entegre eden ve yerel kurulumu destekleyen yeni bir sürümünü yayınladı, ancak bu işlevler esas olarak Pro sürümündedir ve giriş sürümü esas olarak manuel olarak açıklanmıştır.
Link:https://www.labelme.io/
Araç Özellikleri:
- Windows, macOS ve Linux sistemlerinin yerel kurulumunu destekler
- Starter Edition, çokgenler, dikdörtgenler, daireler, çizgiler, noktalar ve çizgi bantları gibi farklı açıklama türlerini destekler.
- Pro sürümü, açıklama sürecini otomatikleştirebilen, açıklama verilerini toplu olarak işleyebilen veya açıklama sonuçlarını diğer biçimlere dönüştürebilen bir Python API'si sağlar.
2-Make Sense
Make Sense, 2019'da piyasaya sürülen çevrimiçi bir açıklama aracıdır. Make Sense'in önemli avantajı, hafif ve anlaşılır olması ve LabelMe'nin geleneksel UI arayüzü ile karşılaştırıldığında, kullanıcı deneyiminin önemli ölçüde iyileştirilmesi ve yaygın biçimlerin içe ve dışa aktarılmasını desteklemesidir. Make Sense'in YOLOv5 ve Roboflow tarafından resmi olarak önerildiğini belirtmekte fayda var. Make Sense, Typescript tabanlı olarak geliştirilmiştir ve açık kaynaklı bir sürüme sahiptir, ancak kod son iki yılda güncellenmemiştir ve topluluk sorularına yanıt oranı nispeten düşüktür.
Link:https://www.makesense.ai/
Araç Özellikleri:
- Dağıtım veya ortam yapılandırması gerekmez ve tarayıcı ek açıklama için açılabilir
- Dikdörtgenler, çizgiler, noktalar ve çokgenler gibi etiket türleri desteklenir
- Çıktı dosyası biçimleri arasında YOLO, VOCXML, VGG, JSON, CSV bulunur
- Otomatik açıklama için AI modellerine (yerleşik YOLOv5, COCO SSD ve Pose-Net) erişim sağlar
3-T-Rex Label
T-Rex Etiketi, IDEA Araştırma Enstitüsü (açık set algılama modeli Grounding DINO ve T-Rex2'yi yayınlayan ekip) tarafından 2024'te piyasaya sürülecek en son açıklama aracıdır. Önceden eğitilmiş model destekli yapay zeka açıklamasından (Make Sense) veya metin istemlerine dayalı akıllı açıklamadan (LabelMe Pro) farklı olarak, T-Rex Label görsel bir işaret açıklaması yöntemi kullanır. Herhangi bir hedefi kutulayarak, özellikle metinde tanımlanması zor olan nesneler için yararlı olan diğer benzer nesnelerin bbox'ını etiketleyebilirsiniz. T-Rex Label'ın açıklama etkileşimi basit ve kullanımı kolaydır ve başlangıç maliyeti düşüktür.
Link: https://trexlabel.com/
Araç Özellikleri:
- Görsel ipuçlarına dayalı Bbox otomatik açıklama
- İndirme ve kurulum gerekmez ve Github girişi desteklenir
- COCO, YOLO ve diğer ana formatlara dışa aktarmayı destekleyin
4-VoTT
Görsel Nesne Etiketleme Aracı (VoTT), Microsoft tarafından geliştirilen ve 2018'de piyasaya sürülen bir görüntü ve video açıklama aracıdır. VoTT'nin en son sürümü şu anda TypeScript ile yazılmış V2'dir. VoTT, görüntü ve video karelerinin açıklamasına odaklanır ve araca girdikten sonra, arayüzün basit ve sezgisel olduğunu ve işlevsel modüllerin net olduğunu hissedebilirsiniz. VoTT ayrıca, otomatik olarak ek açıklamalar oluşturmak için önceden eğitilmiş modellerle entegrasyonu destekler ve bu da onu büyük ölçekli veri kümeleri için ideal hale getirir. VoTT platformu, şirket içi dosya sistemleri ve bulut depolama dahil olmak üzere çeşitli veri kaynaklarına bağlanabilir ve aynı zamanda özel içe ve dışa aktarma politikalarını destekler.
Link:
https://github.com/microsoft/VoTT
Araç Özellikleri:
- Windows, macOS ve Linux işletim sistemleri desteklenir
- Esas olarak dikdörtgen ve çokgen açıklamalar
- Birden çok makine öğrenimi modelinin ve çerçevesinin tümleştirilmesi desteklenir, ancak bunun bir bedeli vardır
- Dışarı aktarılan veriler CSV, CNTK, TensorFlow ve özel JSON gibi çeşitli biçimleri destekler
