Avant de procéder à l’entrainement d’un modèle basé sur les réseaux de neurones (cas de détection, classification et segmentation), il est important d’annoter les objets afin de permettre au modèle de reconnaître les objets plus tard et faire la prédiction. Pour faciliter le travail d’annotation, plusieurs outils existent déjà en version gratuite et payante. Je vous présente ici une liste non exhaustive dans le cas de l’annotation des images.

• labelImg : LabelImg est un outil d’annotation d’image graphique et des boîtes de délimitation d’objets d’étiquette dans les images
• Roboflow . En plus de l’annotation, la plate-forme facilite la conversion entre les formats d’annotation et la gestion des ensembles de données, ainsi que la formation et le déploiement de modèles personnalisés sur des points de terminaison d’API privés
• CVAT – Outil d’annotation de vision par ordinateur puissant et efficace
• labelme – Annotation polygonale d’image avec Python
• VoTT – Un outil d’annotation et d’étiquetage open source pour les images et les vidéos
• imglab – Un outil basé sur le Web pour étiqueter les images des objets qui peuvent être utilisés pour former dlib ou d’autres détecteurs d’objets
• Yolo_mark – GUI pour marquer des boîtes délimitées d’objets dans des images pour former le réseau de neurones Yolo v3 et v2
• PixelAnnotationTool – Logiciel qui vous permet d’annoter manuellement et rapidement des images dans des répertoires
• OpenLabeling – Étiquetez des images et des vidéos pour les applications de vision par ordinateur
• imagetagger – Une plateforme en ligne open source pour l’étiquetage collaboratif d’images
• Alturos.ImageAnnotation – Un outil collaboratif pour étiqueter les données d’image
• deeplabel – Un outil d’annotation d’images multiplateforme pour l’apprentissage automatique
• MedTagger – Un cadre collaboratif pour annoter des ensembles de données médicales à l’aide du crowdsourcing.

Pour avoir plus de détails et d’autres outils d’annotation pour (les videos, le texte, l’audio et autres ..etc…) aller sur https://github.com/heartexlabs/awesome-data-labeling

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