Die besten Computer Vision Annotation Tools für maschinelles Lernen

Computer Vision-Annotationstools spielen eine wichtige Rolle beim Training von KI-Modellen zur Erkennung und Interpretation visueller Daten. Diese Tools helfen dabei, Bilder und Videos präzise zu beschriften und ermöglichen es Machine-Learning-Systemen, Objekte zu erkennen, Szenen zu klassifizieren und verschiedene visuelle Aufgaben auszuführen. In diesem Artikel betrachten wir die führenden Annotationsplattformen im Jahr 2025, ihre Funktionen und wie sie die skalierbare KI-Entwicklung unterstützen.

1. KI überlegen

Bei AI Superior wissen wir, wie wichtig hochwertige Daten für das Training effektiver KI-Modelle sind. Deshalb setzen wir bei jedem Projekt auf die optimal geeigneten Annotationstools für Computer Vision. Diese Tools sind unerlässlich für die Erstellung beschrifteter Bild- und Videodatensätze, die es Computer Vision-Modellen ermöglichen, visuelle Eingaben mit hoher Genauigkeit zu erkennen, zu klassifizieren und zu interpretieren. Sie bilden das Rückgrat jedes erfolgreichen KI-Systems, das auf visuellem Verständnis basiert.

Seit unserer Gründung im Jahr 2019 arbeiten wir mit Unternehmen aus verschiedenen Branchen zusammen, um maßgeschneiderte KI-Lösungen zu entwickeln. Unser Team aus promovierten Ingenieuren und Datenwissenschaftlern weiß, wie man Annotationstools für Computer Vision auf die Anforderungen spezifischer Anwendungsfälle zugeschnitten. Ob autonomes Fahren, medizinische Bildgebung oder industrielle Inspektion – wir stellen sicher, dass der Annotationsprozess eine skalierbare und robuste Entwicklung des maschinellen Lernens unterstützt.

Wir beschränken uns nicht nur auf die Implementierung von Tools – wir integrieren diese in umfassende KI-Projektpipelines und stellen sicher, dass sie mit den Geschäftszielen unserer Kunden übereinstimmen. Unser umfassender Ansatz gewährleistet, dass Annotationstools für Computer Vision Wir tragen direkt zur Leistung, Genauigkeit und Skalierbarkeit jeder unserer Lösungen bei. Durch die Kombination aus fundiertem technischen Wissen und strategischer Beratung helfen wir Unternehmen, das volle Potenzial von KI auszuschöpfen.

Schlüssel-Höhepunkte

• Gegründet im Jahr 2019 von den Experten Dr. Ivan Tankoyeu und Dr. Sergey Sukhanov
• Spezialisiert auf die Umwandlung von KI-Konzepten in skalierbare Lösungen
• Hohe Erfolgsquote bei Proof of Concept (PoC) Projekten
• Effektives Risikomanagement im Lebenszyklus von KI-Projekten
• Team bestehend aus promovierten Datenwissenschaftlern und Ingenieuren

Dienstleistungen

• Entwicklung von KI- und Datenstrategien
• Prozessoptimierung mit KI
• Entdecken und Identifizieren von KI-Anwendungsfällen
• KI-Schulungen und Workshops
• Generative KI-Entwicklung

Kontaktinformationen:

•     Webseite: aisuperior.com
•     Adresse: Robert-Bosch-Str.7, 64293 Darmstadt, Deutschland
•     Kontakt E-mail: info@aisuperior.com
•     Telefonnummer: +49 6151 3943489
•     LinkedIn: www.linkedin.com/company/ai-superior
•     Twitter: x.com/aisuperior

2. Wunderkind

Prodigy ist ein Datenannotationstool, das Aufgaben in Text, Bildern, Audio und Video unterstützt. Es ermöglicht Nutzern die Erstellung benutzerdefinierter Annotations-Workflows mithilfe von Python-Skripten, sogenannten „Rezepten“. Das Tool richtet sich an Entwickler und Forscher, die Flexibilität bei der Anpassung von Annotationsschnittstellen und -logik an spezifische Projektanforderungen benötigen.

Die Plattform verfügt über eine webbasierte Oberfläche, die mit benutzerdefinierten JavaScript-Komponenten erweitert werden kann. Prodigy unterstützt zudem die Integration mit Machine-Learning-Modellen und ermöglicht so aktive Lern-Workflows, bei denen Modellvorhersagen von Annotatoren überprüft und korrigiert werden können. Dieser Ansatz erleichtert die iterative Modellverbesserung während des Annotationsprozesses.

Schlüssel-Höhepunkte

• Erweiterbares Annotationstool für KI, maschinelles Lernen und NLP
• Unterstützt die Bildklassifizierung und -segmentierung
• Läuft lokal und gewährleistet Datenschutz
• Bietet anpassbare Workflows und Schnittstellen

Kontakt- und Social-Media-Informationen

• Website: prodi.gy
• E-Mail: contact@explosion.ai
• LinkedIn: www.linkedin.com/company/explosion-ai

3. Beaufsichtigen

Supervisely ist eine Plattform für Computer-Vision-Projekte, die Tools zur Annotation von Bildern, Videos, 3D-Punktwolken und medizinischen Bildern bietet. Sie bietet eine Reihe von Beschriftungswerkzeugen, darunter Rechtecke, Polygone und 3D-Lasso, um verschiedenen Annotationsanforderungen gerecht zu werden. Die Plattform unterstützt außerdem KI-gestütztes Labeling und Tracking zur Verbesserung der Annotationseffizienz.

Neben der Annotation bietet Supervisely Funktionen für Datenmanagement, Qualitätssicherung und Benutzerzusammenarbeit. Es bietet ein Ökosystem mit API und SDK für die Automatisierung sowie ein Entwicklerportal zur Erstellung benutzerdefinierter Anwendungen innerhalb der Plattform. Supervisely bietet außerdem Services wie Managed Labeling und Beratung zur Unterstützung von Unternehmensabläufen.

Schlüssel-Höhepunkte

• Umfassende Plattform für die Annotation von Bild-, Video-, 3D- und medizinischen Daten
• KI-gestütztes Etikettieren mit smarten Tools
• Unterstützt benutzerdefinierte Beschriftungs-UIs und Workflows
• Bietet Funktionen zur Datenverwaltung und Qualitätssicherung

Kontakt- und Social-Media-Informationen

• Website: supervisely.com
• E-Mail: hello@supervisely.com
• LinkedIn: www.linkedin.com/company/deep-systems
• Twitter: x.com/@supervisely_ai

4. MakeSense.ai

MakeSense.ai ist ein kostenloses, webbasiertes Annotationstool, das vollständig im Browser funktioniert. Es ermöglicht Nutzern, Bilder für Aufgaben wie Objekterkennung und Bildklassifizierung zu annotieren, ohne dass eine Installation oder Kontoerstellung erforderlich ist. Das Tool unterstützt verschiedene Annotationsformate, darunter YOLO, COCO und Pascal VOC. 

Die Plattform ist auf Einfachheit und Benutzerfreundlichkeit ausgelegt und eignet sich daher für Nutzer, die Bilder für Machine-Learning-Projekte schnell kommentieren müssen. Sie benötigt keine Backend-Infrastruktur, da alle Vorgänge clientseitig ausgeführt werden und die Daten auf dem Gerät des Nutzers verbleiben.

Schlüssel-Höhepunkte

• Kostenloses Online-Tool zur Bildannotation
• Unterstützt Begrenzungsrahmen, Polygone und Punkte
• Ermöglicht den Export von Anmerkungen in verschiedenen Formaten
• Benutzerfreundliche Oberfläche, geeignet für schnelle Projekte

Kontakt- und Social-Media-Informationen

• Website: makesense.ai

5. Skalieren Sie KI

Scale AI bietet Datenannotationsdienste an, darunter die Beschriftung von Bildern, Videos, Texten und Sensordaten. Das Unternehmen bietet eine Plattform, die maschinelles Lernen und menschliche Annotatoren kombiniert, um beschriftete Datensätze für das Training von KI-Modellen zu erstellen. Das Unternehmen bedient verschiedene Branchen, darunter die Automobilindustrie, den öffentlichen Sektor und die Unternehmenswelt.

Die Plattform von Scale AI umfasst Tools zur Qualitätssicherung und lässt sich in Kunden-Workflows integrieren, um große Annotationsprojekte zu verwalten. Darüber hinaus bietet sie Services zur Modellbewertung und -optimierung und unterstützt so die Entwicklung und Bereitstellung von KI-Anwendungen.

Schlüssel-Höhepunkte

• Bietet Datenannotationsdienste für KI-Anwendungen
• Spezialisiert auf autonome Fahrzeuge, Behörden und Unternehmenslösungen
• Bietet hochwertige, gekennzeichnete Daten für Modelle des maschinellen Lernens
• Bietet Tools zur Modellbewertung und zum Red Teaming

Kontakt- und Social-Media-Informationen

• Website: scale.com
• LinkedIn: www.linkedin.com/company/scaleai
• Twitter: x.com/scale_ai
• Facebook: www.facebook.com/scaleapi

6. Encord

Encord ist eine Datenannotationsplattform, die Bilder, Videos, Text und medizinische Daten unterstützt. Sie bietet Werkzeuge zum Erstellen von Annotationen wie Begrenzungsrahmen, Polygonen und Schlüsselpunkten. Die Plattform umfasst Funktionen zur Verwaltung von Annotations-Workflows, einschließlich Aufgabenzuweisung und Qualitätskontrolle.

Encord unterstützt die Integration mit Machine-Learning-Modellen und ermöglicht aktive Lern-Workflows, bei denen Modellvorhersagen von Kommentatoren überprüft und korrigiert werden können. Darüber hinaus bietet es Analysen zur Überwachung des Kommentierungsfortschritts und der Modellleistung und erleichtert so iterative Verbesserungen in der KI-Entwicklung.

Schlüssel-Höhepunkte

• Plattform zum Kennzeichnen und Kuratieren multimodaler Daten
• Unterstützt Bilder, Videos, Audio, Dokumente und DICOM-Dateien
• Bietet KI-gestützte Beschriftung und anpassbare Workflows
• Bietet Tools für Datenmanagement und Modellauswertung

Kontakt- und Social-Media-Informationen

• Website: encord.com
• LinkedIn: www.linkedin.com/company/encord-team

7. CVAT

CVAT (Computer Vision Annotation Tool) ist ein von Intel entwickeltes Open-Source-Annotationstool. Es unterstützt verschiedene Annotationsaufgaben, darunter Objekterkennung, Bildklassifizierung und Segmentierung. Das Tool bietet eine webbasierte Oberfläche zum Annotieren von Bildern und Videos.

CVAT ermöglicht kollaboratives Annotieren, sodass mehrere Benutzer am selben Projekt arbeiten können. Es unterstützt die Integration mit Machine-Learning-Modellen für halbautomatische Annotationen und bietet Funktionen zur Verwaltung von Annotationsaufgaben und zur Überprüfung der Ergebnisse.

Schlüssel-Höhepunkte

• Von Intel entwickeltes Open-Source-Annotationstool
• Unterstützt Bild- und Videoannotationsaufgaben
• Zu den Funktionen gehören Begrenzungsrahmen, Polygone und Masken
• Bietet sowohl Online- als auch Vor-Ort-Bereitstellungsoptionen

Kontakt- und Social-Media-Informationen

• Website: cvat.ai
• LinkedIn: www.linkedin.com/company/cvat-ai
• Facebook: www.facebook.com/cvat.corp

8. OpenCV

OpenCV (Open Source Computer Vision Library) ist eine Open-Source-Bibliothek, die Tools für Computer Vision und maschinelles Lernen bereitstellt. Sie umfasst Funktionen zur Bild- und Videoanalyse, wie z. B. Objekterkennung, Gesichtserkennung und Bewegungsverfolgung. OpenCV unterstützt mehrere Programmiersprachen, darunter C++, Python und Java.

Die Bibliothek wird häufig in akademischen und kommerziellen Anwendungen eingesetzt und von einer großen Entwickler-Community unterstützt. OpenCV bietet außerdem Kurse und Tutorials an, die Anwendern das Erlernen und Implementieren von Computer-Vision-Techniken erleichtern.

Schlüssel-Höhepunkte

• Open-Source-Softwarebibliothek für Computer Vision und maschinelles Lernen
• Bietet Tools zur Bild- und Videoanalyse
• Bietet Kurse und Tutorials über die OpenCV University an
• Unterstützt eine breite Palette von Plattformen und Programmiersprachen

Kontakt- und Social-Media-Informationen

• Website: opencv.org
• E-Mail: admin@opencv.org
• Twitter: x.com/opencvlibrary
• Facebook: www.facebook.com/opencvlibrary

9. Viso.ai

Viso.ai bietet eine Plattform zum Erstellen und Bereitstellen von Computer-Vision-Anwendungen ohne Programmierkenntnisse. Sie bietet Tools für Datenerfassung, Annotation, Modelltraining und Bereitstellung. Die Plattform unterstützt verschiedene Computer-Vision-Aufgaben, darunter Objekterkennung, Klassifizierung und Tracking.

Die Plattform von Viso.ai umfasst Funktionen zur Verwaltung von Geräten und Anwendungen, sodass Nutzer Modelle auf Edge-Geräten bereitstellen können. Sie bietet außerdem Tools zur Überwachung und Aktualisierung bereitgestellter Anwendungen und erleichtert so die Verwaltung von Computer-Vision-Systemen in Produktionsumgebungen.

Schlüssel-Höhepunkte

• Bietet Computer Vision-Infrastruktur für Unternehmen
• Bietet Tools zum Erstellen und Bereitstellen von KI-Anwendungen
• Unterstützt Echtzeit-Videoanalyse und Edge Computing
• Verfügt über eine No-Code-Plattform für schnelle Entwicklung

Kontakt- und Social-Media-Informationen

• Website: viso.ai
• LinkedIn: www.linkedin.com/company/visoai
• Twitter: x.com/viso_ai

10. Etikettenbox

Labelbox ist eine Datenannotationsplattform, die Bilder, Videos, Text und Audio unterstützt. Sie bietet Werkzeuge zum Erstellen von Annotationen wie Begrenzungsrahmen, Polygonen und Segmentierungsmasken. Die Plattform umfasst Funktionen zur Verwaltung von Annotations-Workflows, zur Qualitätssicherung und zur Zusammenarbeit.

Labelbox unterstützt die Integration mit Machine-Learning-Modellen und ermöglicht so aktives Lernen und modellgestütztes Labeling. Darüber hinaus bietet es Analysen zur Überwachung des Annotationsfortschritts und der Modellleistung und erleichtert so iterative Verbesserungen in der KI-Entwicklung.

Schlüssel-Höhepunkte

• Datenbeschriftungsplattform für KI-Teams
• Unterstützt Bild-, Video-, Text- und Audioanmerkungen
• Bietet verwaltete Kennzeichnungsdienste und Tools zur Modellbewertung
• Bietet Funktionen zur Qualitätssicherung und Personalverwaltung

Kontakt- und Social-Media-Informationen

• Website: labelbox.com

11. Roboflow

Roboflow ist eine Plattform zur Verwaltung von Computer Vision-Datensätzen und -Modellen. Sie bietet Tools für Bildannotation, Datensatzversionierung und Modelltraining. Die Plattform unterstützt verschiedene Annotationsformate und lässt sich in gängige Machine-Learning-Frameworks integrieren.

Roboflow bietet Funktionen zur Datenerweiterung, mit denen Nutzer ihre Datensätze durch Transformationen wie Rotation und Skalierung verbessern können. Darüber hinaus bietet es Bereitstellungsoptionen für die Ausführung von Modellen auf Edge-Geräten oder in der Cloud.

Schlüssel-Höhepunkte

• Plattform zum Erstellen von Computer Vision-Modellen
• Bietet Tools für Datensatzverwaltung und Modelltraining
• Unterstützt verschiedene Anmerkungsformate und Exportoptionen
• Bietet vorab trainierte Modelle und Bereitstellungslösungen

Kontakt- und Social-Media-Informationen

• Website: roboflow.com
• LinkedIn: www.linkedin.com/company/roboflow-ai
• Twitter: x.com/roboflow

12. V7 Labs

V7 Labs bietet eine Datenannotationsplattform, die Bilder, Videos und Dokumente unterstützt. Sie bietet Werkzeuge zum Erstellen von Annotationen wie Begrenzungsrahmen, Polygonen und Schlüsselpunkten. Die Plattform umfasst Funktionen zur Verwaltung von Annotations-Workflows, zur Qualitätssicherung und zur Zusammenarbeit.

V7 Labs unterstützt die Integration mit Machine-Learning-Modellen und ermöglicht so aktives Lernen und modellgestütztes Labeling. Darüber hinaus bietet es Analysen zur Überwachung des Annotationsfortschritts und der Modellleistung und erleichtert so iterative Verbesserungen in der KI-Entwicklung.

Schlüssel-Höhepunkte

• KI-gestützte Datenannotationsplattform
• Unterstützt Bild-, Video- und Dokumentanmerkungen
• Bietet automatisierte Beschriftung mit Deep-Learning-Modellen
• Bietet Tools für Qualitätskontrolle und Workflow-Management

Kontakt- und Social-Media-Informationen

• Website: v7labs.com
• Adresse: Fünfter Stock, 60 Margaret Street, London, W1W 8TF
• LinkedIn: www.linkedin.com/company/v7labs
• Twitter: x.com/v7labs

13. Datenschleife

Dataloop ist eine Datenannotationsplattform, die Bilder, Videos und Text unterstützt. Sie bietet Werkzeuge zum Erstellen von Annotationen wie Begrenzungsrahmen, Polygonen und Segmentierungsmasken. Die Plattform umfasst Funktionen zur Verwaltung von Annotations-Workflows, zur Qualitätssicherung und zur Zusammenarbeit.

Dataloop unterstützt die Integration mit Machine-Learning-Modellen und ermöglicht so aktives Lernen und modellgestütztes Labeling. Darüber hinaus bietet es Analysen zur Überwachung des Annotationsfortschritts und der Modellleistung und erleichtert so iterative Verbesserungen in der KI-Entwicklung.

Schlüssel-Höhepunkte

• Datenmanagement- und Annotationsplattform
• Unterstützt Bilder, Videos und 3D-Punktwolken
• Bietet Tools zur Datenkuratierung, -kennzeichnung und -automatisierung
• Bietet Integration mit verschiedenen Frameworks für maschinelles Lernen

Kontakt- und Social-Media-Informationen

• Website: dataloop.ai
• Adresse: 2 Sapir st, Herzliya, POB 12580, 4685206, Israel
• E-Mail: info@dataloop.ai
• LinkedIn: www.linkedin.com/company/dataloop

14. SuperAnnotate

SuperAnnotate ist eine Datenannotationsplattform, die Bilder, Videos und Text unterstützt. Sie bietet Werkzeuge zum Erstellen von Annotationen wie Begrenzungsrahmen, Polygonen und Schlüsselpunkten. Die Plattform umfasst Funktionen zur Verwaltung von Annotations-Workflows, zur Qualitätssicherung und zur Zusammenarbeit.

SuperAnnotate unterstützt die Integration mit Machine-Learning-Modellen und ermöglicht so aktives Lernen und modellgestütztes Labeling. Darüber hinaus bietet es Analysen zur Überwachung des Annotationsfortschritts und der Modellleistung und erleichtert so iterative Verbesserungen in der KI-Entwicklung.

Schlüssel-Höhepunkte

• End-to-End-Datenannotationsplattform, die Bild-, Video-, Text-, Audio- und multimodale Datentypen unterstützt
• Erweiterte Tools zur Objekterkennung, Segmentierung, Klassifizierung und Posenabschätzung
• Automatisierungsfunktionen wie Interpolation und Auto-Tracking für effizientes Etikettieren
• Nahtlose Integration mit wichtigen Cloud-Plattformen wie AWS, GCP und Azure

Kontakt- und Social-Media-Informationen

• Website: superannotate.com
• LinkedIn: www.linkedin.com/company/superannotate
• Twitter: x.com/superannotate
• Facebook: www.facebook.com/superannotate

Schlussfolgerung

Im sich rasant entwickelnden Bereich der künstlichen Intelligenz ist die Bedeutung einer hochwertigen Datenannotation unübersehbar. Die oben aufgeführten Tools und Plattformen bieten vielfältige Lösungen für unterschiedliche Anforderungen der Computer Vision. Ob Forscher, Entwickler oder Unternehmen – die Auswahl des richtigen Annotationstools ist entscheidend für den Erfolg Ihrer KI-Projekte. Durch die Nutzung dieser Plattformen gewährleisten Sie eine präzise, effiziente und skalierbare Datenbeschriftung und ebnen so den Weg für robustere und zuverlässigere KI-Modelle.