Esta guía detallada le llevará a través de la interfaz de CVAT y le mostrará las funciones diseñadas para que el proceso de anotación sea preciso y eficaz en términos de tiempo y resultados (es decir, número de imágenes anotadas por hora).
Tanto si eres un científico de datos experimentado como si acabas de empezar, comprender cómo utilizar CVAT de forma eficaz puede mejorar drásticamente los resultados de tu proyecto y abrir nuevas posibilidades en el campo de la Computer Vision. Prepárese para descubrir cómo liberar todo el potencial de sus datos visuales, con esta guía.
¿Qué es la CVAT? ¿Cómo puede utilizarse?
CVAT, por Computer Vision Annotation Tool, es una plataforma de código abierto diseñada para facilitar la tarea de la tarea de anotar imágenes y vídeos para proyectos de inteligencia artificial, en particular Visión por Computador. CVAT fue desarrollada originalmente por Intelpara satisfacer la demanda de un método rápido y preciso de etiquetado de datos visuales.
CVAT ha evolucionado considerablemente gracias a numerosas actualizaciones inspiradas en los comentarios de su comunidad de desarrolladores. CVAT.aila empresa que publica CVAT, funciona ahora de forma independiente. La plataforma ofrece una mayor funcionalidad y una experiencia de usuario mejorada. Robusta y probada por equipos de todos los tamaños, para datos de todos los tipos y tamaños, CVAT es extremadamente popular en la comunidad de científicos de datos e investigadores de IA.
Con CVAT, los usuarios pueden anotar eficazmente sus conjuntos de datos dibujando cuadros delimitadorescajas polígonospolígonos líneas ypuntosen imágenes, o el etiquetado de intervalos de tiempo en vídeos. CVAT también admite una amplia gama de formatos de anotación, lo que lo hace flexible para diferentes tareas de Computer Vision y compatible con diversos marcos de aprendizaje automático.
CVAT está disponible en dos versiones: CVAT Cloud, que puede utilizarse en línea, y una opción autoalojada, que puede instalarse en su propio ordenador o servidor. Al ser de código abierto, CVAT es de uso gratuito y cualquiera puede sugerir mejoras o añadir nuevas funciones.
Ya sea para investigación académica, aplicaciones comerciales o proyectos realizados en tiempo propio, CVAT permite a los científicos de datos, desarrolladores y diversos equipos de IA aprovechar todo el potencial de sus datos visuales, acelerando el desarrollo de modelos de Visión por Computador.
¿Cómo se anotan las imágenes con CVAT? Paso a paso
Mientras hablamos de la anotación con CVAT, aquí tienes unas instrucciones paso a paso que te ayudarán a entender el proceso. Siga los pasos y opte poranotación de vídeo o la anotación de imágenes, como prefiera.
Paso 1: Visite el sitio web del CVAT
CVAT es una herramienta de anotación de imágenes gratuita y de código abierto diseñada para principiantes y profesionales que trabajan en el campo de la Co. Para más información, visite el sitio web oficial de CVAT.
Paso 2: Crear una cuenta o iniciar sesión
Si es nuevo en CVAT, deberá crear una cuenta. Siga las instrucciones que aparecen en pantalla. Si ya tiene una cuenta, simplemente inicie sesión para empezar a anotar.
Paso 3: Descargar el conjunto de datos
Una vez conectado, puede cargar las imágenes o vídeos que desee anotar. CVAT permite importar datos en diversos formatos de archivo, lo que facilita el trabajo con los conjuntos de datos existentes.
Paso 4: Seleccionar una tarea de anotación
Elija el tipo de tarea de anotación de Computer Vision que necesita realizar. CVAT es versátil y admite tareas como la detección de objetos, la segmentación de imágenes y la clasificación.
Tanto si trabajas en el entrenamiento de un modelo de aprendizaje profundo como si realizas una investigación académica, elige la tarea que mejor se adapte a las necesidades de tu proyecto.
Paso 5: Anota tus imágenes
Utiliza la intuitiva interfaz de CVAT para anotar tus imágenes. Puedes dibujar cuadros delimitadores, polígonos, líneas y puntos, o marcar intervalos de tiempo en los vídeos.
CVAT está diseñado para que el proceso sea preciso y eficaz, e incluso ofrece funciones como el seguimiento automático de objetos para tareas de anotación en vídeo.
Paso 6: Revisar y ajustar las anotaciones
Después de anotar sus imágenes o vídeos, tómese su tiempo para revisar y perfeccionar su trabajo. La precisión en esta fase es fundamental para la calidad de su modelo de Computer Vision.
Paso 7: Exportar el conjunto de datos anotado
Consejo adicional
Recuerde que una anotación de calidad es la base del éxito de las aplicaciones de aprendizaje automático e inteligencia artificial.
Siguiendo estos pasos y utilizando las funciones de CVAT, estará en el buen camino para preparar conjuntos de datos de calidad y crear modelos precisos para sus proyectos de Visión por Computador.
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Ventajas e inconvenientes de CVAT para la anotación de imágenes
Beneficios
Interfaz fácil de usar
CVAT está diseñado con una interfaz sencilla, que facilita la anotación de imágenes y vídeos tanto a principiantes como a profesionales.
Soporte para diversas tareas de anotación
Tanto si se trata de detección de objetos segmentación de imágenes o clasificaciónCVAT satisface una amplia gama de necesidades de anotación para Visión por Computador, ofreciendo versatilidad para diferentes proyectos.
Precios justos
CVAT ofrece un modelo de precios justo y transparente, con el coste de la licencia por usuario expuesto en su sitio web.
Código abierto
Como herramienta de código abierto, CVAT permite mejoras y actualizaciones continuas por parte de su comunidad, lo que mantiene la plataforma al día de los últimos avances.
Integración con marcos de aprendizaje automático
CVAT admite diversos formatos de anotación, lo que facilita la exportación de datos y su integración con múltiples marcos de aprendizaje automático, permitiendo un flujo de trabajo más fluido para el desarrollo de modelos de IA.
Amplia documentación y apoyo de la comunidad
Existe una gran cantidad de recursos, como documentación detallada y tutoriales, como el canal de YouTube de la CVAT, para ayudar a los usuarios a iniciarse y mejorar sus habilidades de anotación.
Desventajas
Curva de aprendizaje para funciones avanzadas
Aunque CVAT es fácil de usar para tareas básicas de anotación, dominar algunas de sus funciones más avanzadas puede requerir cierto tiempo de aprendizaje y familiarización.
Limitado a proyectos de Computer Vision
CVAT está especializado en aplicaciones de Computer Vision, por lo que quienes deseen anotar datos para tareas no relacionadas (por ejemplo, tareas de anotación de texto para entrenar LLM) pueden encontrarlo menos útil.
Dependencia de Internet para las funcionalidades basadas en la nube
Para los usuarios que confían en la versión alojada en la nube de CVAT, una conexión estable a Internet es esencial para un acceso ininterrumpido a la plataforma y sus funciones.
CVAT destaca como una de las herramientas de anotación de datos más populares y eficaces para proyectos de Visión por Computador, ya que ofrece un equilibrio entre facilidad de uso, flexibilidad y potente funcionalidad.
Tanto si formas parte de un equipo de anotación de datos como si eres un investigador de IA o un desarrollador que trabaja con modelos de aprendizaje profundo, CVAT puede agilizar considerablemente el proceso de anotación. Sin embargo, es importante sopesar sus ventajas frente a sus posibles limitaciones en función de los requisitos específicos de tu proyecto.
Principales usos de la CVAT
Detección de objetos
La detección de objetos es una aplicación clave de CVAT, en la que la plataforma destaca por permitir a los anotadores identificar y etiquetar diversos objetos en un fotograma de imagen o vídeo. Esta tarea es importante para el desarrollo de modelos de Computer Vision que requieren una localización precisa de los objetos, como en los sistemas de vigilancia, los vehículos autónomos y las tecnologías de reconocimiento facial.
CVAT simplifica este proceso permitiendo a los usuarios dibujar recuadros delimitadores alrededor de los objetos de interés, lo que lo hace accesible para proyectos de cualquier escala.
Clasificación de imágenes
La clasificación de imágenes es otro caso de uso clave para CVAT, ya que ayuda a clasificar imágenes en clases predefinidas. Esta función es fundamental en muchas aplicaciones de IA, como el etiquetado de fotos en redes sociales, el análisis de imágenes médicas y la clasificación de productos de venta al por menor.
Gracias a la interfaz de CVAT, los equipos de anotación de datos pueden etiquetar imágenes de forma eficaz, proporcionando los datos etiquetados esenciales necesarios para entrenar modelos de clasificación de imágenes precisos y sólidos.
Segmentación semántica y por instancias
El sitio segmentación semántica y de instancias son tareas avanzadas de Visión por Computador que CVAT maneja con eficacia. Mientras que la segmentación semántica consiste en etiquetar partes específicas de una imagen con una clase, la segmentación de instancias va más allá al diferenciar entre instancias individuales de la misma clase.
Estas tareas son vitales en aplicaciones como la conducción autónoma, donde distinguir entre distintos vehículos y peatones es fundamental, o en la obtención de imágenes médicas, donde una segmentación precisa puede ayudar a diagnosticar enfermedades.
Además, la capacidad de CVAT para manejar polígonos y máscaras lo hace ideal para estos complejos requisitos de anotación, facilitando la creación de datos de entrenamiento de alta calidad para modelos de Deep Learning.
Aprovechando las ventajas de CVAT, usuarios de distintos sectores pueden mejorar sus proyectos de Visión por Computador, beneficiándose de su facilidad de uso, flexibilidad y rico conjunto de funciones. Esta plataforma de código abierto no solo acelera el proceso de anotación, sino que también garantiza el desarrollo de modelos de IA precisos y eficientes.
Mejores alternativas a CVAT
Cuando se trata de mejorar las tareas de anotación de datos para sus proyectos de IA, CVAT destaca por su sólida funcionalidad e interfaz. Sin embargo, la exploración de alternativas puede proporcionar diferentes conjuntos de características que pueden ser más adecuadas o complementarias a sus necesidades específicas.
Éstas son algunas de las mejores alternativas a CVAT para anotar imágenes y vídeos.
LabelImg
LabelImg es una excelente herramienta de código abierto para tareas de detección de objetos, similar a CVAT. Es especialmente conocida por su sencillez y eficacia a la hora de dibujar cajas delimitadoras alrededor de los objetos.
Esta herramienta basada en Python es ampliamente adoptada para proyectos que buscan una solución ligera para anotar rápidamente grandes conjuntos de datos de imágenes. Su integración con TensorFlow la convierte en una opción atractiva para los equipos que trabajan en proyectos de aprendizaje profundo.
Caja de etiquetas
Labelbox es una plataforma avanzada de anotación de datos que ofrece una amplia gama de herramientas de anotación de datos, incluidas anotaciones de imagen, vídeo y texto.
Su versatilidad y su infraestructura basada en la nube la hacen ideal para equipos que buscan una solución completa que cubra una amplia gama de tareas de Visión por Computador.
Labelbox destaca por su flujo de trabajo personalizado y sus funciones de anotación asistida por IA, que reducen significativamente el tiempo y el esfuerzo que necesitan los equipos de etiquetadores de datos para preparar los datos de entrenamiento para los modelos de inteligencia artificial.
VIA (Anotador de imágenes VGG)
VIA es otra herramienta de código abierto fácil de usar para tareas básicas de anotación de imágenes.
Diseñado por el Visual Geometry Group de la Universidad de Oxford, admite anotaciones en forma de rectángulos, círculos, elipses, polígonos y puntos, lo que lo hace ideal para una amplia gama de tareas de Computer Vision.
VIA funciona completamente dentro de un navegador (Google Chrome, Firefox, Safari, etc.), sin necesidad de instalar ningún software, lo que lo hace increíblemente accesible tanto para principiantes como para profesionales.
MakeSense.ai
MakeSense.ai ofrece una plataforma web de uso gratuito que no requiere configuración ni instalación. Admite varias formas de anotación, como polígonos, líneas y puntos clave, esenciales para la detección de objetos, la segmentación y otras tareas complejas de Computer Vision o anotación de datos profesionales.
Una de las características de MakeSense.ai es su sencillez y su capacidad para manejar diferentes formatos de anotación, lo que la convierte en una herramienta versátil para la anotación rápida de datos en una gran variedad de proyectos.
Cada una de estas herramientas tiene sus propios puntos fuertes, y la elección depende en gran medida de los requisitos específicos de su proyecto de anotación de datos.
Tanto si necesita una interfaz sencilla para anotaciones rápidas en recuadros delimitadores como una plataforma completa con funciones de anotación asistida por IA, tener en cuenta la escala, la complejidad y el presupuesto de su proyecto le guiará a la hora de utilizar la herramienta adecuada.
Conclusión
En conclusión, CVAT es un faro para quienes se aventuran en el complejo mundo de la anotación de imágenes, ya que ofrece una mezcla de sencillez, flexibilidad y sofisticación.
Tanto si se trata de la precisión necesaria para la detección de objetos, como de la categorización requerida para la clasificación de imágenes o de los requisitos de precisión para las tareas de segmentación, CVAT proporciona un completo conjunto de herramientas que permite a los usuarios alcanzar sus objetivos con eficacia.
Ahora que llegamos al final de nuestro artículo, tenemos curiosidad por conocer su opinión. ¿Ha utilizado alguna vez la CVAT? ¿Qué tal le ha ido? ¿Le gustaría probar CVAT o sus alternativas para su próximo proyecto? Su punto de vista es muy valioso, y le invitamos a compartir sus pensamientos y experiencias, ya que están en el corazón de la innovación en el campo de la inteligencia artificial, en constante evolución.
Recursos
- Artículo de CVAT.ai en el que se presenta el : https://www.cvat.ai/post/introduction-to-cvat-ai-best-image-annotation-tool-explained-in-simple-terms
- GitHub de CVAT, para solicitar funciones o informar de errores: https://github.com/cvat-ai/cvat/issues
- Canal YouTube de CVAT, con numerosos tutoriales: https://www.youtube.com/@cvat-ai
