Las 10 mejores plataformas de anotación de imágenes para proyectos de inteligencia artificial y visión artificial [2025]

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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 visión artificial

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Como sabemos, los desarrollos de IA se basan en cantidades significativas de datos. Los productos más innovadores, como ChatGPT o las IA integradas en los vehículos autónomos avanzados, se basan en enormes conjuntos de datos para lograr niveles de rendimiento excepcionales (aunque aún imperfectos). Estos avances no serían posibles sin el acceso a datos de calidad y a gran escala, lo que resalta la importancia de las plataformas avanzadas de anotación de imágenes, cuyos avances recientes permiten 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 presentarle las mejores opciones para satisfacer sus necesidades específicas. Que estás trabajando en modelos »visión por computador«, como los modelos de detección de objetos u otras tareas relacionadas con el aprendizaje automático/aprendizaje profundo, los principios de aumento de datos, de segmentación de imágenes o de anotación con «casillas delimitadoras» probablemente no sean desconocidos para ti.

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Como jugador independiente y usuario de este tipo de plataformas, hemos enumerado nuestros las 10 principales plataformas de anotación de IA existentes en el mercado para ayudarlo a tomar decisiones informadas y producir datos de alta calidad para sus modelos. A continuación se muestran las plataformas que trataremos en este artículo:

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

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Una herramienta que se encuentra entre las más recientes del mercado de procesamiento de datos con IA, pero también entre las más eficientes. Encord es una plataforma integral diseñada para aprovechar el potencial de la inteligencia artificial a partir de los datos. Permite desarrollar, probar e implementar sistemas de IA predictivos y generativos a gran escala. Encord ofrece herramientas para crear datos de entrenamiento de alta calidad, utilizar canales de aprendizaje activos, evaluar la calidad de los modelos y más. La plataforma es particularmente eficaz para anotar diversas modalidades visuales y 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:

• ‍Administración y automatización de tareas : Encord simplifica y optimiza los flujos de trabajo complejos, aumentando la eficiencia y la productividad. Sin embargo, lamentaremos la ausencia de paneles para gestionar las actividades (tiempo de trabajo, número de etiquetas completadas) de su equipo de Data Labeler.
• ‍APIs bien documentadas : La integración de Encord en las canalizaciones existentes es fácil y el servicio de atención al cliente es rápido y eficiente
• ‍Funciones de anotación avanzadas y estabilidad : Encord destaca por su notable velocidad y estabilidad a la hora de procesar vídeos, así como por su soporte para archivos DICOM, útiles para estudios radiológicos. Encord es especialmente apreciado en la comunidad médica.
• Gestión de equipos y flujos de trabajo : En sus últimas actualizaciones, Encord tiene funciones para administrar 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 completadas.
• ‍Colaboración y control de calidad : Encord facilita la colaboración de ingenieros y anotadores, lo que elimina la necesidad de plataformas de comunicación adicionales.

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Lo que puede que no te guste:

• 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 anotadores. Estos problemas se compensan con un soporte de alta capacidad de respuesta.
• ‍La interfaz de usuario a veces es confusa : Algunos usuarios opinan que la interfaz podría mejorarse.
• Complejidad inicial : Hay una curva de aprendizaje inicial, en parte debido a las lagunas en la documentación.

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

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V7 (Darwin) es una plataforma de datos de entrenamiento de IA que permite anotar imágenes, vídeos, documentos y archivos de imágenes médicas. Está diseñada para proporcionar rápidamente datos anotados de alta calidad para el entrenamiento de modelos de visión artificial. La V7 ofrece funciones para el autoetiquetado, la 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 la V7:

• Funciones de anotación automática : V7 integra herramientas como SAM para la anotación automática, lo que facilita la anotación de datos complejos y preetiquetado para estrategias de «humanos al día».
• 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 equipos y flujos de trabajo : La plataforma facilita la gestión de equipos y procesos de trabajo. Tenga en cuenta que la interfaz de Data Labelers para monitorear el tiempo de trabajo y la productividad es una de las más completas del mercado.
• Opciones para exportar datos : La versión 7 ofrece varias opciones para exportar anotaciones, incluida la integración con AWS S3 para dividir automáticamente los vídeos en imágenes.

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Lo que puede que no te guste:

• Falta de flexibilidad para gestionar los archivos : A diferencia de servicios como Google Drive, la V7 no permite la manipulación de 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 sus datos y propiedad intelectual : algunas cláusulas contractuales, especialmente en la versión de prueba, son bastante vagas en cuanto a la capacidad de V7 de disponer de tus datos tan pronto como los deposites en la plataforma.
• Lentitud ocasional : La plataforma a veces puede ser lenta 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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Caja de etiquetas es una plataforma de anotación apreciada por su facilidad de uso, eficiencia y versatilidad. Se distingue por su interfaz intuitiva y su rápido manejo.

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Lo que te encantará de Labelbox:

• Supervisión de las horas de trabajo : Los usuarios aprecian la facilidad de hacer un seguimiento del tiempo de trabajo y del número total de etiquetas por parte de Data Labeler o equipo.
• Interfaz sencilla : Labelbox tiene una interfaz directa y fácil de entender, tanto para los diseñadores de proyectos de etiquetado como para los anotadores.
• Una herramienta «fácil de usar» : La plataforma se considera muy fácil de usar y fácil de usar para los principiantes.
• Atajos ergonómicos : A los usuarios les gustan los atajos de la herramienta de anotación, que son ergonómicos y están bien diseñados para los profesionales.
• Soporte de 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 trabajo de filtrar etiquetas o rótulos, mejorando así la eficiencia de los proyectos.

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Lo que puede que no te guste:

• Falta de personalización : Algunos usuarios lamentan la falta de opciones de personalización, como cambiar el fondo.
• Gestión de imágenes multicanal : Labelbox tiene dificultades con las imágenes multicanal, que son comunes en las imágenes científicas pero poco frecuentes en la visión artificial.
• Problemas de rendimiento : Se han notificado errores y retrasos, especialmente durante las actualizaciones o con imágenes de alta resolución.
• Límites de la herramienta de segmentación : La segmentación precisa puede resultar difícil, especialmente para porciones pequeñas de imágenes.

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

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Escale rápidamente es una plataforma reconocida por su velocidad, facilidad de implementación y eficiencia en el procesamiento de grandes conjuntos de datos. Se distingue por su capacidad para proporcionar datos de capacitación de alta calidad y su capacidad para entregar datos (con un servicio de crowdsourcing integrado) en muy poco tiempo.

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Lo que te encantará de Scale Rapid:

• Fácil de configurar y usar : A los usuarios les encanta la facilidad con la que pueden configurar Scale Rapid en su entorno y usarlo para producir etiquetas de imagen en cuestión de horas.
• Soporta numerosos formatos de datos : La plataforma admite varios formatos de datos, como archivos CSV, archivos de texto, imágenes y vídeos.
• Etiquetado rápido : Scale Rapid es conocida por su rapidez en el procesamiento de datos y ofrece información en tiempo real sobre las instrucciones de etiquetado.
• Pago flexible, modelo «a pedido» : La posibilidad de pagar sobre la marcha es especialmente apreciada, especialmente en entornos con restricciones presupuestarias.

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Lo que puede que no te guste:

• Interfaz de usuario : Muchos usuarios consideran que la interfaz de usuario podría mejorarse para que fuera más fácil de usar e interactiva.
• Complejidad del modelo de precios : La estructura de precios de Scale Rapid se considera compleja y, a veces, cara, lo que puede ser un obstáculo para algunos usuarios.
• Limitaciones en algunos casos de uso : Si bien la plataforma es eficaz para muchos proyectos, no siempre proporciona los resultados más precisos o eficaces para todos los tipos de proyectos.
• Falta de precisión : En algunos casos, los datos anotados no son tan precisos como se esperaba, por lo que se requieren mejoras y ciclos de revisión adicionales (de pago).

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#5 - CVAT.ai: un pionero, conocido y reconocido por los científicos de datos... que está avanzando en el mercado del Data Labeling

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CVAT (herramienta de anotación de visión artificial) es una herramienta de anotación diseñada para equipos profesionales, enfocada en etiquetar datos para algoritmos de visión artificial. Es de código abierto, desarrollado bajo la licencia MIT y se puede instalar en las instalaciones o en la nube. Más recientemente, se creó la oferta web «CVAT.ai», con un modelo de precios muy simple, que elimina los largos procesos de instalación o mantenimiento.

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Lo que te encantará de CVAT.ai:

• De código abierto y profesional : CVAT es un código de código abierto profesional que permite una fácil adaptación y uso local o en la nube. Si quieres conservar los datos en tu entorno de trabajo, nada podría ser más fácil: basta con instalar CVAT en uno de tus servidores.
• Una versión basada en la web : La herramienta ya está disponible en línea, lo que facilita su acceso y uso sin necesidad de descargarla ni mantenerla. Su modelo de precios es muy sencillo (precio transparente por usuario).
• Versatilidad : CVAT.ai es adaptable y ajustable para una variedad de escenarios de anotación, lo que lo hace útil en varios contextos (deportes, venta minorista, automoción, etc.).
• Soporte para una variedad de formatos de extracción de datos : El principal punto fuerte de CVAT, que admite más formatos de descarga que la mayoría de sus competidores y ofrece una flexibilidad sin precedentes.

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Lo que puede que no te guste:

• Problemas de rendimiento : En la versión web, si el servidor CVAT.ai deja de funcionar, es posible que se pierdan datos, ya que los anotadores no pueden guardar su trabajo. Para volúmenes de datos más grandes, se recomienda configurar un proceso de copia de seguridad adicional. Si trabaja con un equipo de más de 3 etiquetadores de datos, administrar los accesos que compiten entre sí también puede resultar problemático.
• Funciones limitadas de importación de datos : Las funciones de importación de datos son muy poco ergonómicas y muchos usuarios han observado problemas de rendimiento.
• Falta de funciones : Aunque el modelo de precios es simple, carece de funciones para rastrear las horas trabajadas, la cantidad de etiquetas de imagen creadas, etc.
• Interfaz anticuada : La interfaz de usuario se considera un poco anticuada y podría beneficiarse de una actualización para que esté en línea con otras plataformas de etiquetado del mercado.

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#6 - Label Studio: El código abierto no significa incompleto

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Estudio de etiquetas es una herramienta versátil para la anotación de datos, a menudo descrita como navaja suiza en este campo. Es una herramienta profesional para el aprendizaje automático, que es esencial para crear productos exitosos basados en la inteligencia artificial.

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Lo que te encantará de Label Studio:

• De código abierto y profesional : Label Studio es un código de código abierto desarrollado bajo la licencia MIT, que garantiza una alta accesibilidad y adaptabilidad. La herramienta es potente y se puede instalar en sus propios entornos sin dificultad, incluso en su nube (AWS, Google Cloud, etc.). La herramienta se actualiza periódicamente y cubre una amplia gama de casos de uso. Se puede acceder a ella a través de una interfaz web.
• Interfaces de etiquetado personalizadas : Label Studio es flexible y se puede configurar rápidamente, con una gran cantidad de plantillas y una interfaz configurable con código XML. Label Studio se puede usar para varios tipos de datos, audio, vídeo y texto.
• Integración de aprendizaje automático : La herramienta está diseñada para integrarse fácilmente con una multitud de marcos del mercado.
• Accesibilidad : incluso si hay una oferta «Pro» de pago, la gran mayoría de las funciones de Label Studio son gratuitas. Así podrás instalar Label Studio en tus servidores y empezar a trabajar, sin preocuparte por las tarifas de licencia, el número de usuarios, etc.

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Lo que puede que no te guste:

• Mantenibilidad : Debe instalar Label Studio en sus entornos. Sin embargo, desde el punto de vista práctico de la protección de datos, esto implica tener en cuenta los costes asociados al uso y mantenimiento de los servidores (locales o en la nube).
• Funciones de colaboración limitadas : Label Studio cuenta con funciones de gestión del acceso de los usuarios. Sin embargo, la plataforma podría beneficiarse de una mejora en el seguimiento de las horas de trabajo y del número de etiquetas producidas por los equipos. Además, el trabajo colaborativo a veces plantea problemas de rendimiento: si los accesos simultáneos no se gestionan correctamente, los anotadores apenas pueden trabajar en conjuntos de datos comunes. La solución consiste en duplicar el conjunto de datos inicial en una multitud de subconjuntos de datos, lo que implica un importante trabajo de selección antes del trabajo de etiquetado.
• Importación y exportación de datos : Si bien Label Studio ha avanzado en esta área, en los últimos dos años, las funcionalidades de importación y exportación de datos siguen siendo bastante inestables y limitadas, y en ocasiones pueden generar errores. Tenga en cuenta que existen API bien documentadas para integrar Label Studio en su configuración de aprendizaje automático; sin embargo, los usuarios han informado de problemas de rendimiento e inestabilidad relacionados con el uso de estas API.

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#7 - Kili: una plataforma llena de promesas

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Tecnología Kili es una herramienta de anotación completa diseñada para etiquetar rápidamente los datos de entrenamiento, identificar y corregir problemas en los conjuntos de datos y simplificar las operaciones de anotación. Este software acelera considerablemente la creación de IA fiables y ofrece interfaces personalizables para varios tipos de datos, como imágenes, vídeos, textos, documentos PDF, imágenes de 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 variedad de casos de uso, incluidos la visión artificial y la PNL
• ‍Funciones de colaboración : La plataforma permite una colaboración eficaz entre los miembros del equipo y ofrece un seguimiento analítico detallado, que es necesario cuando se trabaja con un gran número de colaboradores.
• ‍flujo de trabajo : Kili permite controlar la cola de etiquetado y configurar procesos de revisión para garantizar la coherencia y la calidad de las anotaciones.
• ‍Funciones de anotación 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 que no te guste:

• ‍Funciones limitadas para la anotación de vídeo : Si bien se planifican mejoras, las características actuales delAnotación de vídeo son limitados. Kili no es adecuado para casos de uso de vídeos, especialmente cuando se trata de procesar vídeos médicos. Muchos problemas destacan los problemas de inestabilidad para el procesamiento de vídeo.
• Falta de funciones de análisis avanzadas : Algunos usuarios desean disponer de capacidades de análisis más avanzadas para supervisar la productividad de su equipo.
• ‍Complejidad de API : Para quienes no tienen conocimientos técnicos, el uso de la API puede resultar complejo.
• ‍Es hora de configurar el entorno : La implementación inicial de los proyectos en la plataforma puede llevar tiempo, especialmente para los usuarios nuevos que se están acostumbrando a la interfaz.

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

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SuperAnote es una plataforma de etiquetado de datos reconocida por su eficiencia y versatilidad en la gestión de las 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 te encantará de SuperAnnotate:

• ‍Facilidad de uso : Los usuarios consideran que la plataforma es extremadamente fácil de usar, incluso para principiantes, con una interfaz de usuario concisa e intuitiva.
• ‍Funciones que ahorran tiempo : La plataforma está equipada con funciones de etiquetado automático, como «Magic Select», que reducen drásticamente el tiempo y el esfuerzo necesarios para las tareas que consumen más tiempo.
• ‍Administración eficaz de datos : SuperAnnotate ofrece excelentes servicios de gestión de datos, lo que facilita la gestión simultánea de diferentes proyectos.
• ‍Excelente servicio de atención al cliente : La plataforma es conocida por su servicio de atención al cliente excelente, receptivo y útil, que es especialmente beneficioso para las pequeñas empresas o los nuevos usuarios de la plataforma.
• ‍Colaboración y accesibilidad : SuperAnnotate permite el trabajo colaborativo sin requerir amplios conocimientos de programación, lo que lo hace accesible a una gama más amplia de usuarios.

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Lo que puede que no te guste:

• ‍Baja precisión de la función de segmentación automática : Algunos usuarios han tenido problemas con la precisión de la segmentación automática, especialmente con imágenes de baja resolución.
• ‍Limitaciones de la herramienta de selección : La incapacidad de la función Magic Select para concatenar diferentes partes de las selecciones en un solo objeto puede ser una limitación para algunas tareas específicas.
• ‍Compromiso financiero : La plataforma prefiere los compromisos financieros iniciales, que pueden no ser factibles para todos los usuarios, especialmente cuando la cantidad de etiquetas requeridas es incierta.
• ‍Tiempo de carga : Los usuarios han observado retrasos en la carga del siguiente fotograma cuando pasan de un fotograma, 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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bucle de datos es una plataforma integral 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 procesos de automatización para acelerar los proyectos de visión artificial.

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Lo que te encantará de Dataloop:

• ‍Interfaz fácil de usar : Dataloop ofrece una interfaz intuitiva que facilita el uso de la herramienta, incluso para proyectos de investigación complejos, como la generación de texto a imagen.
• ‍Atención al cliente personalizada y con capacidad de respuesta : El equipo de soporte de Dataloop es receptivo y trabaja en estrecha colaboración con los usuarios para adaptar la herramienta a sus necesidades específicas.
• ‍SDK de Python muy intuitivo : El SDK de Python es fácil de usar y permite una rápida integración en los proyectos.

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Lo que puede que no te guste:

• ‍Funcionalidad limitada para algunos casos de uso : Para algunos proyectos atípicos, como la anotación de imágenes con preguntas variadas y una taxonomía amplia, Dataloop puede carecer de funcionalidades específicas, aunque el equipo de soporte a menudo puede encontrar soluciones para solucionarlos.
• ‍API de anotación human-in-the-loop : Es posible que la API de Dataloop para la anotación manual no satisfaga todas las necesidades.
• ‍Complejidad de la plataforma : Dataloop es una plataforma completa, pero su dominio puede resultar complejo y requiere cierto tiempo de aprendizaje para utilizarla por completo.
• Notificaciones que a veces llegan tarde : Los retrasos en las notificaciones sobre problemas en los oleoductos pueden provocar retrasos en la producción.

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

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

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Lo que te encantará de Playment:

• ‍Flexible y utilizado en muchas áreas : Playment permite producir datos de formación para múltiples sectores, como el comercio electrónico, la banca, la gestión de documentos, etc.
• ‍Facilidad de uso : La aplicación es simple pero potente, ergonómica y con pocos retrasos en comparación con muchas plataformas del mercado.

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Lo que puede que no te guste:

• ‍Precio elevado : Aunque Playment ofrece servicios de calidad, el costo puede considerarse una barrera, especialmente debido a un modelo de precios por objeto anotado.
• ‍Falta de funcionalidad para producir informes personalizadoss: Los informes de la aplicación Playment no son totalmente personalizables y es posible que carezcan de algunos campos necesarios para gestionar eficazmente sus actividades de etiquetado.

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

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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 que se centra en la colaboración y la agilidad. Esta solución permite desarrollar, probar e implementar sistemas de IA de manera eficiente y rápida. Labellerr ofrece 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 aprendizaje automático.

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Lo que te encantará de Labellerr: ‍

• ‍Administración y automatización de tareas: Labellerr permite la anotación automatizada de datos y facilita el análisis exploratorio de datos (EDA). Esto aumenta considerablemente la eficiencia y la productividad de los equipos. La capacidad de gestionar varios proyectos y usuarios simplifica el trabajo colaborativo.
• Interfaz de usuario intuitiva: La interfaz de Labellerr es muy fácil de usar, lo que hace que navegar por sus funciones sea fácil y rápido. Los usuarios pueden centrarse más en sus tareas de anotación sin preocuparse por la complejidad de la herramienta.
• Precisión y eficiencia: Los algoritmos avanzados de Labellerr garantizan una alta precisión en la anotación de datos. La funcionalidad del etiquetado inteligente y la integración de los modelos de generación de inteligencia artificial ahorran un tiempo valioso.
• Atención al cliente receptiva: El equipo de soporte de Labellerr está siempre disponible para ofrecer asistencia técnica y asesoramiento, lo que mejora considerablemente la experiencia del usuario y la calidad de los proyectos.
• Flexibilidad y diversidad de formatos de datos: Labellerr admite varios formatos de datos, lo que lo hace adecuado para una multitud de casos de uso, ya sea para anotaciones de imagen, texto o audio.

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Lo que puede que no te guste:

• Problemas menores de rendimiento: Algunos usuarios han informado de problemas de latencia al gestionar grandes cantidades de datos. Sin embargo, la función de guardado automático ayuda a minimizar el impacto de estas ralentizaciones.
• Personalización de atajos : La personalización de los métodos abreviados de teclado podría mejorar la eficacia de las anotaciones, aunque esta función aún no está disponible.
• Soporte limitado para modelos 3D : Aunque Labellerr se destaca en la anotación de datos 2D, la compatibilidad con modelos 3D aún está en desarrollo, lo que podría limitar su uso en algunas áreas específicas.
• Complejidad de la integración : Aunque Labellerr ofrece capacidades de integración con marcos popular en el aprendizaje automático, esto puede requerir esfuerzos de desarrollo adicionales para integrar la herramienta en los flujos de trabajo existentes.

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Conclusión: la elección de una herramienta adaptada a su caso de uso tiene un impacto directo en su canalización de IA

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Aquí estamos: gracias por leer nuestra lista de las 10 mejores herramientas de anotación de imágenes gratuitas y de pago. Ya sea que esté etiquetando pequeños conjuntos de datos o creando modelos de IA complejos, estamos seguros de que la herramienta adecuada para su caso de uso específico tendrá un impacto directo tanto en el proceso de anotación como en los resultados.

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

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¿No estás seguro de por dónde empezar? Innovatiana es un reproductor independiente que puede ayudarlo a elegir la plataforma de anotación de imágenes que mejor se adapte a sus necesidades. Ofrecemos asesoramiento personalizado para ayudarlo a seleccionar la herramienta ideal, teniendo en cuenta las especificidades de sus proyectos, su presupuesto y sus objetivos. Si ya ha hecho su elección, también podemos proporcionarle nuestro equipo de etiquetadores de datos especializados y expertos, listos para ocuparse de sus proyectos de anotación con eficiencia y precisión. ¡No dudes en ponerte en contacto con nosotros!

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