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💡 En este artículo, descubre las 10 mejores plataformas de anotación de imágenes para tus proyectos de IA.

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Introducción: comprender la importancia de la anotación de imágenes para los proyectos de Computer Vision

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Como sabemos, los desarrollos de IA se basan en ingentes cantidades de datos. Los fundamentos de los productos más innovadores, como ChatGPT o la IA incorporada en vehículos autónomos de vanguardia, se basan en conjuntos de datos masivos para alcanzar niveles de rendimiento excepcionales (aunque todavía imperfectos). Estos avances no serían posibles sin acceso a datos de gran calidad y a gran escala, lo que pone de relieve la importancia de las plataformas avanzadas de anotación de imágenes, cuyos recientes avances están permitiendo industrializar las prácticas de desarrollo de la IA.

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En este artículo, nos sumergimos en el panorama de las plataformas de anotación de imágenes para mostrarte las mejores opciones para tus necesidades específicas. Tanto si trabaja envisión por computador", como modelos de detección de objetos, u otras tareas de Machine Learning / Deep Learning, los principios deaumento de datosdatos segmentación de imágenes oanotación con Bounding Boxes probablemente le resulten familiares.

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Como actor independiente y usuario de este tipo de plataformas, hemos enumerado nuestras 10 mejores plataformas de anotación de IA del mercado para ayudarle a tomar decisiones informadas y producir datos de alta calidad para sus modelos. A continuación se detallan las plataformas que trataremos en este artículo:

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#1 - Encord: ideal para los datos y casos más complejos.

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Una de las herramientas más nuevas y potentes del mercado de procesamiento de datos de IA. Encord es una plataforma completa diseñada para liberar el potencial de la inteligencia artificial basada en datos. Permite desarrollar, probar e implantar sistemas de IA predictiva y generativa a gran escala. Encord ofrece herramientas para crear datos de entrenamiento de alta calidad, utilizar canales de aprendizaje activo, evaluar la calidad de los modelos y mucho más. La plataforma es especialmente eficaz para anotar diversas modalidades visuales, gestionar equipos de anotación a gran escala con flujos de trabajo personalizables y herramientas de control de calidad integradas.

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Lo que te encantará de Encord:

• ‍Gestión de tareasy automatización: Encord simplifica y optimiza los flujos de trabajo complejos, aumentando la eficacia y la productividad. Sin embargo, es lamentable la falta de cuadros de mando para supervisar las actividades (tiempo de trabajo, número de etiquetas producidas) de su equipo de etiquetadores de datos.
• ‍APIbien documentada: Integrar Encord en los pipelines existentes es fácil, y el soporte al cliente es receptivo y eficiente.
• ‍Funciones avanzadas deanotación y estabilidad: Encord destaca por su notable velocidad y estabilidad a la hora de procesar vídeos, así como por su compatibilidad con archivos DICOM, útiles para estudios radiológicos. Encord es especialmente popular en la comunidad médica.
• Flujo de trabajo y gestión de equipos: Las últimas actualizaciones de Encord incluyen funciones para gestionar equipos de etiquetadores de datos que trabajan en el mismo conjunto de datos. También es posible extraer datos sobre el tiempo dedicado a determinadas tareas o el número de etiquetas producidas.
• ‍Colaboracióny control de calidad: Encord facilita la colaboración entre ingenieros y anotadores, eliminando la necesidad de plataformas de comunicación adicionales.

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Lo que puede no gustarte:

• Problemas de rendimiento (relativamente menores): Los usuarios han informado de problemas ocasionales de latencia y lentitud, a veces relacionados con la ubicación de los equipos de anotación. Estos problemas se compensan con un servicio de asistencia extremadamente receptivo.
• ‍Interfaz de usuarioa veces confusa: Algunos usuarios opinan que la interfaz podría mejorarse.
• Complejidad en la puesta en marcha: Hay una curva de aprendizaje inicial, en parte debido a las lagunas en la documentación.

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#2 - V7 Labs, una completa herramienta de anotación, uno de los líderes del mercado

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V7 (Darwin) es una plataforma de datos de entrenamiento de IA para la anotación de imágenes, vídeos, documentos y archivos de imágenes médicas. Está diseñada para proporcionar rápidamente datos anotados de alta calidad para el entrenamiento de modelos de Computer Vision. V7 ofrece funciones de autoetiquetado, gestión del flujo de trabajo de MLOps y la posibilidad de utilizar los servicios de anotadores profesionales.

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Lo que te encantará de V7:

• Funciones de anotación automática: V7 integra herramientas como SAM para la anotación automática, lo que facilita la anotación de datos complejos y el preetiquetar para estrategias human-in-the-loop.
• Interfaz de usuario intuitiva : la interfaz está organizada de forma intuitiva y las herramientas son fáciles de usar, incluso para las tareas más complejas.
• Gestión de flujos de trabajo y equipos: La plataforma facilita la gestión de equipos y flujos de trabajo. La interfaz para controlar las horas de trabajo y la productividad de los etiquetadores de datos es una de las más completas del mercado.
• Opciones de exportación de datos: V7 ofrece varias opciones para exportar anotaciones, incluida la integración con AWS S3 para descomponer automáticamente los vídeos en imágenes.

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Lo que puede no gustarte:

• Falta de flexibilidad a la hora de manipular archivos: A diferencia de servicios como Google Drive, V7 no permite manipular archivos/carpetas en su plataforma (no permite arrastrar y soltar, por ejemplo).
• Problemas de filtrado: puede resultar difícil filtrar u ordenar documentos en grandes conjuntos de datos.
• Protección de tus datos y propiedad intelectual: algunas cláusulas contractuales, sobre todo en la versión de prueba, son bastante imprecisas sobre la capacidad de V7 para utilizar tus datos una vez que los hayas subido a la plataforma.
• Ralentizaciones ocasionales: la plataforma puede ser lenta a veces cuando se trabaja con grandes conjuntos de datos.

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#3 - Labelbox: experto en anotación colaborativa. Una solución versátil para proyectos de IA a gran escala

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Labelbox es una plataforma de anotación apreciada por su facilidad de uso, eficacia y versatilidad. Destaca por su interfaz intuitiva y su rápida curva de aprendizaje.

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Lo que te gustará de Labelbox :

• Seguimiento del tiempo de trabajo: los usuarios aprecian la facilidad con la que pueden realizar un seguimiento del tiempo de trabajo y del número total de etiquetas por etiquetador de datos o equipo.
• Interfaz sencilla: Labelbox tiene una interfaz sencilla y fácil de entender tanto para los diseñadores de proyectos de etiquetado como para los anotadores.
• Una herramienta fácil de usar: Se considera que la plataforma es muy fácil de usar para los principiantes.
• Atajos ergonómicos: los usuarios aprecian los atajos de la herramienta de anotación, que son ergonómicos y están bien diseñados para los profesionales.
• Compatibilidad con la API de Python: la plataforma ofrece una fácil integración en las canalizaciones a través de su API de Python.
• Flujos de trabajo eficientes: Labelbox facilita el filtrado de etiquetas o tags, mejorando la eficiencia en los proyectos.

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Lo que puede no gustarte:

• Falta de personalización: Algunos usuarios se han quejado de la falta de opciones de personalización, como cambiar el fondo.
• Gestión de imágenes multicanal: Labelbox tiene problemas con las imágenes multicanal, que son comunes en la imagen científica pero poco frecuentes en la Computer Vision.
• Problemas de rendimiento: se ha informado de fallos y lentitud, sobre todo durante las actualizaciones o con imágenes de alta resolución.
• Limitaciones de la herramienta de segmentación: La segmentación precisa puede resultar difícil, sobre todo para pequeñas porciones de imágenes.

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#4 - Scale Rapid: rápido, flexible, pero no para todos los presupuestos

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Scale Rapid es una plataforma reconocida por su rapidez, facilidad de implementación y eficacia en el procesamiento de grandes conjuntos de datos. Destaca por su capacidad para proporcionar datos de formación de alta calidad, y su capacidad para entregar datos (con un servicio de crowdsourcing a bordo) en un plazo muy corto.

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Lo que le gustará de Scale Rapid :

• Fácil de configurar y utilizar: los usuarios aprecian la facilidad con la que pueden configurar Scale Rapid en su entorno y utilizarla para producir etiquetas con imagen en cuestión de horas.
• Numerosos formatos de datos compatibles : La plataforma admite varios formatos de datos, como archivos CSV, archivos de texto, imágenes y vídeos.
• Etiquetado rápido: Scale Rapid es famosa por su rápido procesamiento de datos, que ofrece información en tiempo real sobre las instrucciones de etiquetado.
• Pago flexible, modelo "a la carta": la posibilidad de pagar sobre la marcha es especialmente apreciada, sobre todo en entornos con restricciones presupuestarias.

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Lo que puede no gustarte:

• Interfaz de usuario: muchos usuarios opinan que la interfaz de usuario podría mejorarse para ser más fácil de usar e interactiva.
• Complejidad del modelo de precios: la estructura de precios de Scale Rapid se considera compleja y, en ocasiones, cara, lo que puede suponer un obstáculo para algunos usuarios.
• Limitaciones en determinados casos de uso: aunque la plataforma es eficaz para muchos proyectos, no siempre ofrece los resultados más precisos o eficaces para todo tipo de proyectos.
• Falta de precisión: en algunos casos, los datos anotados no son tan precisos como se esperaba, lo que exige mejoras y ciclos de revisión adicionales (con el consiguiente coste).

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#5 - CVAT.ai: pionera, conocida y reconocida por los científicos de datos... ahora en ascenso

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CVAT (Computer Vision Annotation Tool) es una herramienta de anotación diseñada para equipos profesionales, centrada en el etiquetado de datos para algoritmos de Computer Vision. Es de código abierto, está desarrollada bajo licencia MIT y puede instalarse in situ o en la nube. Más recientemente, ha surgido una oferta basada en la web "CVAT.ai", con un modelo de precios muy sencillo, que elimina la necesidad de largos procesos de instalación o mantenimiento.

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Lo que le gustará de CVAT.ai :

• Código abierto y profesional: CVAT es un código abierto profesional, por lo que es fácil de adaptar y utilizar in situ o en la nube. Si desea conservar los datos en su entorno de trabajo, nada más sencillo: solo tiene que instalar CVAT en uno de sus servidores.
• Una versión basada en la web: la herramienta ya está disponible en línea, lo que facilita su acceso y uso sin necesidad de descargas ni mantenimiento. Su modelo de precios es muy sencillo (precio transparente por usuario).
• Versatilidad : CVAT.ai se adapta y ajusta a diversos escenarios de anotación, por lo que resulta útil en una gran variedad de contextos (deportes, comercio minorista, automoción, etc.).
• Compatibilidad con una amplia gama de formatos de extracción de datos: El principal punto fuerte de CVAT es que admite más formatos de descarga que la mayoría de sus competidores, lo que ofrece un nivel de flexibilidad sin precedentes.

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Lo que puede no gustarte:

• Problemas de rendimiento: en la versión web, si el servidor CVAT.ai se cae, puede haber una pérdida de datos, ya que los anotadores no pueden guardar su trabajo. Para grandes volúmenes de datos, es aconsejable establecer un proceso de copia de seguridad adicional. Si trabaja con un equipo de más de 3 etiquetadores de datos, la gestión del acceso simultáneo también puede ser un problema.
• Funciones limitadas de importación de datos: Las funciones de importación de datos no son muy fáciles de usar, y muchos usuarios han informado de problemas de rendimiento.
• Falta de funcionalidad: aunque el modelo de precios es sencillo, carece de funcionalidad para el seguimiento de las horas trabajadas, el número de etiquetas de imagen producidas, etc.
• Interfaz anticuada: La interfaz de usuario se considera un poco anticuada y no le vendría mal una actualización para equipararla a otras plataformas de etiquetado del mercado.

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#6 - Label Studio: código abierto no significa incompleto

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Label Studio es una herramienta versátil de anotación de datos, a menudo descrita como una navaja suiza en este campo. Es una herramienta profesional para el aprendizaje automático, esencial para construir con éxito productos basados en IA.

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Lo que le gustará de Label Studio :

• Código abierto y profesional: Label Studio es código abierto desarrollado bajo licencia MIT, lo que garantiza una gran accesibilidad y adaptabilidad. La herramienta es potente y puede instalarse en sus propios entornos sin dificultad, incluso en sus Clouds (AWS, Google Cloud, etc.). La herramienta se actualiza regularmente y cubre una amplia gama de casos de uso. Es accesible a través de una interfaz web.
• Interfaces de etiquetado a medida: Label Studio es flexible y se configura rápidamente, con un gran número de plantillas y una interfaz configurable mediante código XML. Label Studio puede utilizarse para distintos tipos de datos, audio, vídeo y texto.
• Integración con Machine Learning: La herramienta está diseñada para integrarse fácilmente con multitud de frameworks del mercado.
• Accesibilidad : aunque existe un paquete "Pro" de pago, la gran mayoría de las funciones de Label Studio son gratuitas. Así que puede instalar Label Studio en sus servidores y empezar a trabajar, sin preocuparse por los costes de licencia, el número de usuarios, etc.

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Lo que puede no gustarte:

• Mantenibilidad : Debe instalar Label Studio en sus entornos. Esto es práctico desde el punto de vista de la protección de datos, pero también significa que debe tener en cuenta los costes asociados al uso y mantenimiento de sus servidores (locales o en la nube).
• Funciones de colaboración limitadas: Label Studio cuenta con funciones de gestión de acceso de usuarios. Sin embargo, la plataforma podría beneficiarse de un mejor control de las horas de trabajo y del número de etiquetas producidas por los equipos. Además, el trabajo colaborativo plantea a veces problemas de rendimiento: con un acceso concurrente mal gestionado, sus anotadores tienen dificultades para trabajar en conjuntos de datos comunes. La solución es duplicar el conjunto de datos inicial en una multitud de subconjuntos, lo que implica un gran trabajo de curación antes del etiquetado.
• Importación y exportación de datos: aunque Label Studio ha progresado en este ámbito en los dos últimos años, las funciones de importación y exportación de datos siguen siendo bastante inestables y limitadas, y a veces pueden generar errores. Existen API bien documentadas para integrar Label Studio en su configuración de ML, pero los usuarios han informado de problemas de rendimiento e inestabilidad al utilizar estas API.

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#7 - Kili: una plataforma llena de promesas

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Kili Technology es una completa herramienta de anotación diseñada para etiquetar rápidamente datos de entrenamiento, identificar y corregir problemas en conjuntos de datos y simplificar las operaciones de anotación. El software acelera considerablemente la construcción de una IA fiable y ofrece interfaces personalizables para diversos tipos de datos, como imágenes, vídeo, texto, documentos PDF, imágenes por satélite y conversaciones.

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Lo que te encantará de Kili:

• ‍Estabilidad : Kili ofrece una estabilidad esencial para trabajar con grandes volúmenes de datos y plazos ajustados. Se adapta fácilmente a una gran variedad de casos de uso, como la Computer Vision y la PNL.
• ‍Funciones de colaboración: la plataforma permite una colaboración eficaz entre los miembros del equipo y ofrece un seguimiento analítico detallado, necesario cuando se trabaja con un gran número de colaboradores.
• ‍Flujo de trabajo: Kili permite controlar la cola de etiquetado y establecer procesos de revisión para garantizar la coherencia y calidad de las anotaciones.
• Funciones deanotación automática: la plataforma ofrece herramientas de automatización como la segmentación y el seguimiento interactivos para acelerar el etiquetado sin comprometer la calidad.

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Lo que puede no gustarte:

• ‍Funcionalidad limitadapara la anotación de vídeos: Aunque se prevén mejoras, la funcionalidad actual paraanotación de vídeo son limitadas. Kili no es adecuado para casos de uso de vídeo, en particular cuando se trata de vídeos médicos. Se han observado numerosos problemas de inestabilidad al procesar vídeos.
• Falta de análisis avanzados: Algunos usuarios desearían disponer de análisis más avanzados para controlar la productividad de su equipo.
• ‍Complejidad dela API: Para quienes no tienen conocimientos técnicos, utilizar la API puede resultar complejo.
• ‍Tiempo deconfiguración del entorno: La configuración inicial de los proyectos en la plataforma puede llevar tiempo, sobre todo para que los nuevos usuarios se acostumbren a la interfaz.

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#8 - SuperAnnotate: una solución completa y fácil de usar

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SuperAnnotate es una plataforma de etiquetado de datos famosa por su eficacia y versatilidad en la gestión de tareas de anotación de imágenes y vídeos. Es ampliamente reconocida por su facilidad de uso y su eficacia a la hora de acelerar el proceso de anotación.

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Lo que le encantará de SuperAnnotate :

• ‍Facilidad deuso: los usuarios encuentran la plataforma extremadamente fácil de usar, incluso para principiantes, con una interfaz de usuario concisa e intuitiva.
• ‍Funciones de ahorro de tiempo: la plataforma está equipada con funciones de etiquetado automático como "Magic Select", que reducen significativamente el tiempo y el esfuerzo necesarios para las tareas más laboriosas.
• ‍Gestión eficaz dedatos: SuperAnnotate ofrece excelentes servicios de gestión de datos, lo que facilita la gestión simultánea de distintos proyectos.
• ‍Excelenteatención al cliente: La plataforma es conocida por su excelente servicio de atención al cliente, atento y servicial, lo que resulta especialmente beneficioso para las pequeñas empresas o los nuevos usuarios de la plataforma.
• ‍Colaboracióny accesibilidad: SuperAnnotate permite trabajar en colaboración sin necesidad de conocimientos profundos de programación, lo que lo hace accesible a un mayor número de usuarios.

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Lo que puede no gustarte:

• ‍Pocaprecisión de la función de autosegmentación: algunos usuarios han experimentado problemas con la precisión de la autosegmentación, especialmente con imágenes de baja resolución.
• ‍Limitacionesde la herramienta de selección: La incapacidad de la función Selección Mágica para concatenar diferentes partes de selecciones en un único objeto puede ser una limitación para algunas tareas específicas.
• ‍Compromiso financiero: la plataforma prefiere compromisos financieros por adelantado, lo que puede no ser factible para todos los usuarios, especialmente cuando el número de etiquetas necesarias es incierto.
• ‍Tiempo de carga: Los usuarios han observado retrasos en la carga de la siguiente imagen al pasar una imagen, lo que puede ralentizar el flujo de trabajo.

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#9 - Dataloop, una plataforma de gestión de datos para IA con un módulo de anotación de datos

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Dataloop es una plataforma completa que cubre todo el ciclo de vida de la IA, desde el desarrollo hasta la producción. Incluye una plataforma de gestión y anotación de datos para facilitar la generación de datos para el aprendizaje supervisado, así como pipelines de automatización para acelerar los proyectos de Computer Vision.

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Lo que te gustará de Dataloop :

• Interfaz fácil de usar: Dataloop ofrece una interfaz intuitiva, lo que facilita el uso de la herramienta, incluso para proyectos de investigación complejos, como la generación de texto a imagen.
• ‍Atenciónal cliente reactivay personalizada : El equipo de atenciónal cliente de Dataloop es reactivo y trabaja en estrecha colaboración con los usuarios para adaptar la herramienta a sus necesidades específicas.
• ‍Intuitivo SDK dePython: El SDK de Python es fácil de usar, lo que permite una rápida integración en los proyectos.

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Lo que puede no gustarte:

• ‍Funcionalidad limitadapara algunos casos de uso: Para algunos proyectos atípicos, como la anotación de imágenes con preguntas variadas y una taxonomía amplia, Dataloop puede carecer de funcionalidad específica, aunque el equipo de soporte puede encontrar a menudo soluciones para remediarlo.
• ‍Human-in-the-Loopannotation API: La API de Dataloop para la anotación manual puede no satisfacer todas las necesidades.
• ‍Complejidad dela plataforma: Dataloop es una plataforma muy completa, pero puede resultar compleja de dominar y requiere cierto tiempo de aprendizaje para utilizarla plenamente.
• Notificaciones a veces tardías: los retrasos en la notificación de problemas en las tuberías pueden provocar retrasos en la producción.

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#10 - Playment, un veterano del mercado y una solución fiable

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Playment es un veterano en el (joven) mercado de las soluciones de IA. GT Studio de Playment es una plataforma de anotación de datos sin código diseñada para ayudar a los equipos de ML a crear de forma eficiente conjuntos de datos de referencia diversos y de alta calidad. GT Studio es una plataforma de etiquetado basada en web que elimina ineficiencias para el anotador y el gestor de proyectos mediante herramientas de anotación asistidas por ML y un software de gestión del flujo de trabajo fácil de usar.

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Lo que te encantará de Playment :

• ‍Flexibley utilizado en muchos campos: Playment puede utilizarse para producir datos de formación para múltiples sectores, como el comercio electrónico, la banca, la gestión de documentos, etc.
• ‍Facilidad deuso: La aplicación es sencilla pero potente, ergonómica, con relativamente poca lentitud en comparación con muchas plataformas del mercado.

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Lo que puede no gustarte:

• ‍Precio elevado: aunque Playment ofrece servicios de calidad, el coste puede considerarse un freno, vinculado en particular a un modelo de precios por objeto anotado.
• ‍Falta defuncionalidad para elaborar informes personalizados: Los informes de la aplicación Playment no son totalmente personalizables y pueden carecer de algunos de los campos necesarios para impulsar eficazmente sus actividades de etiquetado.

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Bonus: Labellerr, la elección perfecta para una gestión ágil y colaborativa de las anotaciones

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Labellerr es una plataforma moderna e intuitiva diseñada para satisfacer las necesidades de gestión de datos de IA con un enfoque colaborativo y ágil. Esta solución permite desarrollar, probar y desplegar sistemas de IA de forma rápida y eficiente. Labellerr proporciona herramientas para la anotación automatizada de datos, la gestión de equipos y proyectos y el control de calidad. Admite varios tipos de datos, como imágenes, vídeos, texto, audio y archivos PDF, lo que lo hace extremadamente versátil para los equipos de Machine Learning.

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Lo que le gustará de Labellerr :‍

• ‍Gestióny automatización de tareas: Labellerr permite la anotación automatizada de datos y facilita el análisis exploratorio de datos (AED). Esto aumenta significativamente la eficiencia y productividad del equipo. La posibilidad de gestionar varios proyectos y usuarios simplifica el trabajo en colaboración.
• Interfaz de usuario intuitiva: la interfaz de Labellerr es muy fácil de usar, por lo que la navegación por sus funciones resulta rápida y sencilla. Los usuarios pueden concentrarse más en sus tareas de anotación sin preocuparse por la complejidad de la herramienta.
• Precisión y eficacia: los algoritmos avanzados de Labellerr garantizan una gran precisión en la anotación de datos. La función Smart Labelling y la integración de modelos de generación de IA ahorran un tiempo precioso.
• Atención al cliente receptiva: el equipo de atención al cliente de Labellerr está siempre disponible para ofrecer asistencia técnica y asesoramiento, lo que mejora enormemente la experiencia del usuario y la calidad de los proyectos.
• Flexibilidad y diversidad de formatos de datos: Labellerr admite una gran variedad de formatos de datos, lo que lo hace adecuado para multitud de casos de uso, ya sea la anotación de imágenes, texto o audio.

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Lo que puede no gustarte:

• Problemas menores de rendimiento: algunos usuarios han informado de problemas de latencia al manejar grandes volúmenes de datos. Sin embargo, la función de copia de seguridad automática minimiza el impacto de estas ralentizaciones.
• Personalizar los atajos de teclado: personalizar los atajos de teclado podría mejorar la eficacia de las anotaciones, aunque esta función aún no está disponible.
• Compatibilidad limitada con modelos 3D: aunque Labellerr destaca en la anotación de datos 2D, la compatibilidad con modelos 3D aún está en fase de desarrollo, lo que podría limitar su uso en determinadas áreas específicas.
• Complejidad de la integración : Aunque Labellerr ofrece capacidades de integración con marcos de aprendizaje automático populares, esto puede requerir un esfuerzo de desarrollo adicional para integrar la herramienta en los flujos de trabajo existentes.

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Conclusión: elegir la herramienta adecuada para su caso de uso tiene un impacto directo en su canal de IA.

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Ya estamos aquí: gracias por leer nuestra lista de las 10 mejores herramientas de anotación de imágenes gratuitas y de pago. Tanto si estás etiquetando pequeños conjuntos de datos como construyendo complejos modelos de IA, estamos seguros de que la herramienta adecuada para tu caso de uso específico tendrá un impacto directo tanto en el proceso de anotación como en tus resultados.

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Asegúrese de considerar cuidadosamente todas sus opciones para evitar perder tiempo y dinero en una herramienta que no satisface todas sus necesidades.

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¿No sabe por dónde empezar? Innovatiana es un actor independiente que puede ayudarle a elegir la plataforma de anotación de imágenes que mejor se adapte a sus necesidades. Le ofrecemos asesoramiento personalizado para ayudarle a seleccionar la herramienta ideal, teniendo en cuenta las particularidades de sus proyectos, su presupuesto y sus objetivos. Si ya ha hecho su elección, también podemos poner a su disposición nuestro equipo de etiquetadores de datos especializados y expertos, listos para asumir sus proyectos de anotación con eficacia y precisión. Estaremos encantados de atenderle.

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