Cómo anotar imágenes con CVAT: una guía detallada [2025]
Esta guía detallada lo guiará a través de la interfaz CVAT y le mostrará sus funciones diseñadas para que el proceso de anotación sea preciso y eficiente en términos de tiempo y eficiencia (es decir, número de imágenes anotadas por hora).
Tanto si es un científico de datos experimentado como si acaba de empezar, comprender cómo utilizar el CVAT de forma eficaz puede mejorar drásticamente los resultados de su proyecto y abrir nuevas posibilidades en el campo de la visión artificial. Prepárate para descubrir cómo aprovechar todo el potencial de tus datos visuales con esta guía.
¿Qué es el CVAT? ¿Cómo se usa?
CVAT son las siglas de Computer Vision Annotation Tool, es una plataforma de código abierto diseñada para facilitar tarea de anotación de imágenes y vídeos para proyectos de inteligencia artificial, en particular los proyectos de Visión por computador. CVAT fue desarrollado originalmente por intel, para satisfacer la demanda de un método rápido y preciso de etiquetar datos visuales.
CVAT ha evolucionado significativamente gracias a numerosas actualizaciones basadas en los comentarios de su comunidad de desarrolladores. CVAT.ai, la empresa que publica el CVAT, ahora opera de forma independiente. La plataforma ofrece funciones mejoradas y una mejor experiencia de usuario. Robusto y probado por equipos de todos los tamaños, para datos de todo tipo y tamaño, el CVAT es extremadamente popular entre la comunidad de científicos de datos e investigadores de IA.
Con CVAT, los usuarios pueden anotar eficazmente sus conjuntos de datos dibujando cajas abarcantes, de polígonos, de líneas y puntos en imágenes o etiquetando intervalos de tiempo en vídeos. CVAT también admite una amplia gama de formatos de anotación, lo que lo hace flexible para diferentes tareas de visión artificial y compatible con varios marcos de aprendizaje automático.
El CVAT existe en dos versiones: CVAT en la nube, que puede usar en línea, y un opción autohospedada, que puede instalar en su equipo o servidor. Al ser de código abierto, CVAT es de uso gratuito y todo el mundo puede sugerir mejoras o añadir nuevas funciones.
💡 Ya sea que se trate de investigaciones académicas, aplicaciones comerciales o proyectos realizados en su tiempo libre, CVAT permite Científico de datoss, aux desarrolladores y para que los distintos equipos de IA aprovechen todo el potencial de sus datos visuales, acelerando así el desarrollo de modelos de visión artificial.
¿Cómo anoto imágenes con CVAT? Paso a paso
Ahora que hablamos de la anotación con CVAT, he aquí una instrucción paso a paso que te ayudará a entender el proceso. Sigue los pasos y opta por laAnotación de vídeo ¡o anotación de imagen según tus preferencias!
Paso 1: Empieza por visitar 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 Co. Para obtener más información, acceda a la plataforma CVAT en su sitio web oficial.
Paso 2: Crea una cuenta o inicia sesión
Si eres nuevo en CVAT, tendrás que crear una cuenta. Todo lo que tienes que hacer es seguir las instrucciones de la pantalla. Si ya tienes una cuenta, solo tienes que iniciar sesión para empezar a anotar.
Paso 3: Descargar el conjunto de datos
Una vez conectado, puedes descargar las imágenes o los vídeos que quieras anotar. CVAT te permite importar datos en una variedad de formatos de archivo, lo que facilita el trabajo con tus conjuntos de datos existentes.
Paso 4: Seleccionar una tarea de anotación
Elija el tipo de tarea de anotación de visión artificial que necesita realizar. El CVAT es versátil y se encarga de tareas como la detección de objetos, la segmentación de imágenes y la clasificación.
Ya sea que esté trabajando en la capacitación de un modelo de aprendizaje profundo o realizando una investigación académica, elija la tarea que mejor se adapte a las necesidades de su proyecto.
Paso 5: Anota tus imágenes
Usa la interfaz intuitiva de CVAT para anotar tus imágenes. Puedes dibujar cuadros delimitadores, polígonos, líneas y puntos, o etiquetar los intervalos de tiempo en los vídeos.
CVAT está diseñado para que el proceso sea preciso y eficiente, e incluso ofrece funciones como seguimiento automático de objetos para tareas de anotación de fotogramas de vídeo.
Paso 6: Revisa y ajusta tus anotaciones
Después de anotar tus imágenes o vídeos, tómate un tiempo para revisar y perfeccionar tu trabajo. La precisión en esta etapa es fundamental para la calidad de su modelo de visión artificial.
Paso 7: Exporta tu conjunto de datos anotado
Consejo extra
Recuerde que la anotación de calidad es la base para el éxito de las aplicaciones de aprendizaje automático e inteligencia artificial.
💡 Si sigue estos pasos y utiliza las funciones de CVAT, ya está en camino de prepare conjuntos de datos de calidad y cree modelos precisos para sus proyectos de visión artificial.
-hand-innv.png)
Ventajas y desventajas del CVAT para la anotación de imágenes
Prestaciones
Interfaz fácil de usar
CVAT está diseñado con una interfaz sencilla, lo que facilita la anotación de imágenes y vídeos para principiantes y profesionales.
Soporte para varias tareas de anotación
Ya sea que se trate de la detección de objetos, segmentación de imágenes o de clasificando, CVAT satisface una amplia gama de necesidades de anotación para la visión artificial y ofrece versatilidad para varios proyectos.
Precios justos
CVAT ofrece un modelo de precios justo y transparente, con un costo de licencia por usuario que se muestra en su sitio web.
Código abierto
Como herramienta de código abierto, CVAT permite mejoras y actualizaciones continuas por parte de su comunidad, manteniendo la plataforma actualizada con los últimos avances.
Integración con marcos de aprendizaje automático
CVAT admite una variedad de formatos de anotación, lo que facilita la exportación de datos y la integración con múltiples marcos de aprendizaje automático, lo que promueve un flujo de trabajo más fluido para desarrollar modelos de IA.
Amplia documentación y soporte de la comunidad
Hay una gran cantidad de recursos, que incluyen documentación detallada y tutoriales, como el canal CVAT de YouTube, para ayudar a los usuarios a empezar y mejorar sus habilidades de anotación.
Desventajas
Curva de aprendizaje para funciones avanzadas
Si bien CVAT es fácil de usar para las tareas básicas de anotación, dominar algunas de sus funciones más avanzadas puede requerir tiempo para comenzar y capacitarse.
Limitado a proyectos de visión artificial
CVAT está especializado en aplicaciones de visión artificial, por lo que aquellos que desean anotar datos para tareas no relacionadas (por ejemplo, tareas de anotación de texto para capacitar a los LLM) pueden encontrarlo menos útil.
Dependencia de Internet para las funciones basadas en la nube
Para los usuarios que confían en la versión de CVAT alojada en la nube, una conexión a Internet estable es esencial para un acceso ininterrumpido a la plataforma y sus funciones.
CVAT se destaca como una de las herramientas de anotación de datos más populares y eficaces para proyectos de visión artificial, ya que ofrece un equilibrio entre facilidad de uso, flexibilidad y potentes funciones.
👉 Si forma parte de un equipo de anotación de datos, si es un investigador de inteligencia artificial o un desarrollador que trabaja en modelos de aprendizaje profundo, El CVAT puede simplificar drásticamente el proceso de anotación. Sin embargo, es importante sopesar sus beneficios con las posibles limitaciones en función de los requisitos específicos de su proyecto.
Principales usos del IVA
Detección de objetos
La detección de objetos es una aplicación clave de CVAT, donde esta plataforma se destaca por permitir a los anotadores identificar y etiquetar varios objetos en una imagen o fotograma de vídeo. Esta tarea es importante para el desarrollo de modelos de visión artificial que requieren la ubicación precisa de los objetos, como en los sistemas de vigilancia, los vehículos autónomos y las tecnologías de reconocimiento facial.
CVAT simplifica este proceso al permitir a los usuarios dibujar cuadros delimitadores alrededor de los objetos de interés, lo que lo hace accesible para proyectos de cualquier tamaño.
Clasificación de imágenes
La clasificación de imágenes es otro caso de uso principal de CVAT, donde ayuda a clasificar las imágenes en clases predefinidas. Esta función es fundamental en muchas aplicaciones de inteligencia artificial, como el etiquetado de fotos en las redes sociales, el análisis de imágenes médicas y la categorización de productos minoristas.
Al utilizar la interfaz CVAT, los equipos de anotación de datos pueden etiquetar imágenes de manera eficaz, proporcionando los datos etiquetados esenciales necesarios para entrenar modelos de clasificación de imágenes precisos y sólidos.
Segmentación semántica y de instancias
La segmentación semántica y de instancias son tareas avanzadas de visión artificial de las que CVAT se ocupa de forma eficaz. Si bien la segmentación semántica implica 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 es fundamental distinguir entre diferentes vehículos y peatones, o en las imágenes médicas, donde la segmentación precisa puede ayudar al diagnóstico de enfermedades.
Además, la capacidad de CVAT para administrar polígonos y máscaras lo hace ideal para estos complejos requisitos de anotación, lo que facilita la creación de datos de entrenamiento de alta calidad para modelos de aprendizaje profundo.
Al aprovechar el CVAT, los usuarios de diferentes sectores pueden mejorar sus proyectos de visión artificial, beneficiándose de la facilidad de uso, la flexibilidad y el amplio conjunto de funciones que ofrece. 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.
Las mejores alternativas a CVAT
Cuando se trata de mejorar sus tareas de anotación de datos para sus proyectos de IA, CVAT destaca por sus sólidas funciones y su interfaz. Sin embargo, explorar alternativas puede proporcionar diferentes conjuntos de funciones que podrían ser más adecuadas o complementarias para sus necesidades específicas.
Estas son algunas de las mejores alternativas al CVAT para anotar imágenes y vídeos.
LabelImg
LabelIMG es una gran herramienta de código abierto para tareas de detección de objetos, similar a CVAT. Es particularmente conocido por su sencillez y su eficacia a la hora de dibujar cajas envolventes alrededor de objetos.
Esta herramienta basada en Python se ha adoptado ampliamente en 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.
LabelBox
Labelbox es una plataforma avanzada de anotación de datos que ofrece una amplia gama de tipos de herramientas de anotación de datos, incluidas las anotaciones de imágenes, vídeos y texto.
Su versatilidad y su infraestructura basada en la nube lo hacen ideal para los equipos que buscan una solución integral que cubra diversas tareas de visión artificial.
Labelbox se distingue por su flujo de trabajo personalizado y sus funciones de anotación asistidas por IA, que reducen significativamente el tiempo y el esfuerzo de los equipos de Data Labeler necesarios para preparar los datos de entrenamiento para los modelos de inteligencia artificial.
VIA (anotador de imágenes VGG)
VIA es otra herramienta de código abierto que es fácil de usar para tareas básicas de anotación de imágenes.
Diseñado por el Grupo de Geometría Visual 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 visión artificial.
VIA funciona completamente en un navegador (Google Chrome, Firefox, Safari, etc.), sin necesidad de instalar ningún software, por lo que es increíblemente accesible tanto para principiantes como para profesionales.
MakeSense.ai
MakeSense.ai ofrece una plataforma basada en la web que es de uso gratuito y no requiere configuración ni instalación. Admite varias formas de anotación, como polígonos, líneas y puntos clave, que son esenciales para la detección de objetos, la segmentación y otras tareas complejas de anotación de datos profesionales o de visión artificial.
Una de las características de MakeSense.ai es su simplicidad y su capacidad para manejar varios formatos de anotación, lo que lo convierte en una herramienta versátil para anotar datos rápidamente en una variedad de proyectos.
Cada una de estas herramientas tiene sus puntos fuertes únicos, y la elección depende en gran medida de los requisitos específicos de su proyecto de anotación de datos.
💡 Ya sea que necesite una interfaz sencilla para anotar rápidamente las casillas adjuntas o una plataforma completa con capacidades de anotación asistidas por IA, tener en cuenta la escala, la complejidad y el presupuesto de su proyecto lo guiará en el uso de la herramienta adecuada.
Conclusión
En conclusión, CVAT es un modelo para quienes se aventuran en el complejo mundo de la anotación de imágenes, ya que ofrece una combinación de simplicidad, flexibilidad y sofisticación.
Ya sea la precisión requerida para la detección de objetos, la categorización requerida por la clasificación de imágenes o los requisitos de precisión requeridos para las tareas de segmentación, CVAT proporciona un conjunto de herramientas completo que permite a los usuarios alcanzar sus objetivos de manera efectiva.
Al llegar al final de nuestro artículo, tenemos curiosidad por conocer su punto de vista. ¿Has usado el CVAT anteriormente? ¿Cómo se lleva a cabo este debate? ¿Le gustaría probar CVAT o sus alternativas para su próximo proyecto? Tu perspectiva tiene un valor incalculable, y te invitamos a compartir tus ideas y experiencias, ya que son la base de la innovación en el campo de la inteligencia artificial, en constante evolución.
Recursos
- Artículo de CVAT.ai que presenta la herramienta: 🔗 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 de YouTube de CVAT, que incluye numerosos tutoriales: 🔗 https://www.youtube.com/@cvat-ai
