Сравнение инструментов разметки данных для CV: Label Studio & CVAT & Roboflow — опыт разметки 6000+ изображений

В процессе создания модели компьютерного зрения качество данных играет решающую роль. Хотя может показаться, что все инструменты выполняют схожие задачи — например, размечать изображения рамками или полигонами и экспортировать данные, — на практике успех зависит от множества деталей: * насколько быстро можно разметить большое количество изображений; * удобно ли проверять и корректировать данные; * есть ли возможность использовать модель для предварительной разметки; * как происходит экспорт и интеграция с машинным обучением; * где будут храниться данные — на сервере компании или в облаке; * легко ли увеличивать количество аннотаторов. Недавно я столкнулся с необходимостью разметки более 6000 изображений и решил попробовать Roboflow. Однако из-за некоторых ограничений и ошибок (например, при экспорте для Oriented Bounding Box) я начал искать альтернативы и наткнулся на Label Studio и CVAT. Хотя существует множество других инструментов, мой опыт ограничивается этими тремя. Несмотря на то что я не могу назвать себя экспертом, такой объём работы позволяет мне поделиться опытом и рассказать, какие инструменты лучше подходят для разных сценариев. Я сравнил эти платформы, выполняя одну и ту же задачу в одинаковых условиях с одним набором данных. **Разметка данных: ключевой этап в разработке модели компьютерного зрения** Разметка данных — это важный, хотя и монотонный процесс в создании модели компьютерного зрения. Выбор инструмента для разметки влияет не только на удобство работы аннотаторов, но и на скорость итераций, точность границ объектов, согласованность классов и, в конечном итоге, на качество модели. Правильный выбор позволяет минимизировать ошибки на начальном этапе, ускорить цикл обучения, оптимизировать бюджет проекта и улучшить качество метрик модели. При выборе платформы для разметки необходимо учитывать несколько ключевых факторов: 1. **Гибкость:** * возможность настройки интерфейса под конкретные задачи (bounding box, полигон, сегментация, keypoints и т. д.); * поддержка нестандартных типов данных (видео, 3D, мультиканальные изображения); * возможность интеграции пользовательских скриптов и плагинов. 2. **Скорость аннотирования:** * использование модели для предварительной разметки (active learning, pre-labeling); * удобство интерфейса и горячих клавиш; * командная работа и распределение задач. 3. **Контроль качества:** * валидация, повторная аннотация, сравнение аннотаторов; * инструменты для проверки и возврата задач; * логирование событий, бэкапы и версионирование аннотаций. 4. **Безопасность и хранение данных:** * выбор между локальным (self-hosted) и облачным (SaaS) вариантом; * разграничение прав доступа (просмотр, аннотация, ревью, администрирование). 5. **Стоимость:** * прямые затраты (лицензии, кредиты, подписки); * косвенные затраты (развёртывание, обучение команды, поддержка инфраструктуры); * масштабируемость по мере роста датасета.