К ВОПРОСУ О РАЗРАБОТКЕ СИСТЕМЫ АННОТИРОВАНИЯ ДАННЫХ ДЛЯ ЗАДАЧ КОМПЬЮТЕРНОГО ЗРЕНИЯ

О журнале

Новости

Цели и сфера

Основатель и издатель

Редакционная коллегия

Условия лицензирования

Конфиденциальность

Отношение к плагиату

Публикационная этика

Политика архивирования

Подписка

Для авторов

Инструкции для авторов

Процесс рецензирования

Авторские права

Договор о передаче прав

Редакционные сборы

Архив

Все выпуски

Поиск

Контакты

Контакты

Хакимов Ренат Саитович
младший научный сотрудник, Федеральное государственное бюджетное научное учреждение «Институт проблем искусственного интеллекта».
283048, г. Донецк, ул. Артема, д. 118 б.
Область научных интересов: компьютерное зрение, машинное обучение, нейронные сети.

Нижникова Олеся Леонидовна
инженер-исследователь, Федеральное государственное бюджетное научное учреждение «Институт проблем искусственного интеллекта».
283048, г. Донецк, ул. Артема, д. 118 б.
Область научных интересов: компьютерное зрение, машинное обучение, нейронные сети.

Близно Максим Витальевич
младший научный сотрудник, Федеральное государственное бюджетное научное учреждение «Институт проблем искусственного интеллекта».
283048, г. Донецк, ул. Артема, д. 118 б.
Область научных интересов: компьютерное зрение, машинное обучение, нейронные сети.

Скачать pdf

УДК 004.93/004.932
DOI 10.24412/2413-7383-2024-3-70-79
Язык: Русский
Аннотация: В статье приведен аналитический обзор программных решений для аннотирования данных с целью выделения их функциональных возможностей, определения преимуществ и недостатков, которые следует учитывать при создании собственного аннотатора.
Ключевые слова: система аннотирования данных, аннотатор, разметка данных.

Список литературы:
1. Label Studio Enterprise [Электронный ресурс]. URL: https://labelstud.io/ (дата обращения: 21.03.2024).
2. LabeIImg [Электронный ресурс]. URL: https://github.com/HumanSignal/labelImg (дата обращения: 28.03.2024).
3. CVAT [Электронный ресурс]. URL: https://github.com/cvat-ai/cvat (дата обращения: 29.02.2024).
4. Fifty-One [Электронный ресурс]. URL: https://voxel51.com/fiftyone-teams/ (дата обращения: 29.04.2024).
5. ImageTagger [Электронный ресурс]. URL: https://github.com/bit-bots/imagetagger (дата обращения: 29.04.2024).
6. COCO Annotator [Электронный ресурс]. URL: https://github.com/jsbroks/coco-annotator (дата обращения: 29.04.2024).
7. V7 Labs [Электронный ресурс]. URL: https://www.v7labs.com/ (дата обращения: 29.04.2024).
8. Labelbox [Электронный ресурс]. URL: https://labelbox.com/ (дата обращения: 29.04.2024).
9. SuperAnnotate [Электронный ресурс]. URL: https://www.superannotate.com/ (дата обращения: 29.04.2024).
10. Supervisely [Электронный ресурс]. URL: https://supervisely.com/ (дата обращения: 29.04.2024).
11. RectLabel [Электронный ресурс]. URL: https://rectlabel.com/ (дата обращения: 29.04.2024).
12. Deepen [Электронный ресурс]. URL: https://www.deepen.ai/ (дата обращения: 29.04.2024).
13. Alegion [Электронный ресурс]. URL: https://alegion.com/ (дата обращения: 29.04.2024).
14. Hasty.ai [Электронный ресурс]. URL: https://hasty.cloudfactory.com/ (дата обращения: 29.04.2024).
15. Diffgram [Электронный ресурс]. URL: https://www.diffgram.com/#use_cases (дата обращения: 29.04.2024).
16. Акимов, А. А. Предварительная обработка данных для машинного обучения / А. А. Акимов, Д. Р. Валитов, А. И. Кубряк. Научное обозрение. Технические науки. 2022. №. 2. С. 26–31.
17. Шляпников, В. М. Разработка прототипа системы аннотирования изображений для моделей компьютерного зрения / В. М. Шляпников. Научные междисциплинарные исследования. 2020. № 8-1. С. 107–114.

Выпуск: 3(34)'2024
Раздел: СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ, УПРАВЛЕНИЕ И ОБРАБОТКА ИНФОРМАЦИИ, СТАТИСТИКА
Как цитировать: Хакимов Р. С. Нижникова О. Л. Близно М. В. К ВОПРОСУ О РАЗРАБОТКЕ СИСТЕМЫ АННОТИРОВАНИЯ ДАННЫХ ДЛЯ ЗАДАЧ КОМПЬЮТЕРНОГО ЗРЕНИЯ [Текст] / Р. С. Хакимов О. Л. Нижникова М. В. Близно // Проблемы искусственного интеллекта. - 2024. № 3 (34). - С. 70-79. - http://paijournal.guiaidn.ru/ru/2024/3(34)-8.html

Назад к выпуску 3(34)'2024