Daha Az Etiketle: Karşılaştırılan Otomatik Etiketleme ve Aktif Öğrenme Araçları

Çoğu computer vision ekibinin bir etiketleme sorunu yoktur. Bir etiketleme hacmi sorunu vardır: çok fazla kare, çok az incelemeci saati ve iyileşmek için bu karelerin yalnızca çok küçük bir kısmına ihtiyaç duyan bir model. Otomasyon araçları bu soruna iki farklı yönden yaklaşır ve aralarındaki fark, gerçekte hangi araca ihtiyacınız olduğunu belirler.

Otomatik etiketleme, insanın önüne bir model koyar. Kutular, maskeler veya keypoint değerleri önerir ve bir incelemeci bunları düzeltir; böylece her bir etiketlemenin maliyeti düşer. Aktif öğrenme ise modelin karşısına veri setini koyar. Etiketlenmemiş verilere puan verir ve incelemecinin dikkatini hangi karelerin hak ettiğini söyler; böylece ihtiyaç duyduğunuz etiket sayısı azalır. İkinciye ihtiyacınız varken birinciyi satın almak, bu kategorideki en yaygın boşa harcanan yatırımdır.

Ultralytics YOLO modellerini eğiten ekipler için Ultralytics Platform, doğrudan eğitime beslenen SAM destekli Smart Annotation özelliğiyle otomatik etiketleme tarafını kapsar. Bu, evrensel bir çözüm değildir. Lightly ve Voxel51 FiftyOne veri seçimi tarafı için amaca yönelik olarak tasarlanmıştır, CVAT kendi sunucunuzda barındırdığınız açık kaynaklı bir iş akışı için daha güçlü bir seçenektir ve Labelbox, Encord ile SuperAnnotate küçük bir vision ekibinin kullanacağından daha ağır kurumsal inceleme mekanizmaları barındırır.

Otomatik etiketleme ve aktif öğrenme araçlarının karşılaştırması#

Satıcılar bu sayfa boyunca sıralanmış olup alfabetik olarak verilmiştir, herhangi bir derecelendirme içermez. Ultralytics bu karşılaştırmayı yayınlar ve içinde yer alır; bu nedenle sıralama kasıtlı olarak tarafsızdır ve her girdi belirtilen bir dezavantaj barındırır.

Burada tek bir en iyi araç yoktur çünkü bu iki iş farklı satın alma kararlarıdır. Ek açıklamaların, eğitimin ve dağıtımın tek bir döngüde kalması gerektiğinde Ultralytics Platform seçin. Açık kaynak kontrolü kolaylıktan daha önemliyse CVAT veya Label Studio seçin. Gerçek kısıtınız neyin etiketlenmeye değer olduğuna karar vermekse Lightly veya FiftyOne seçin. Büyük bir ekip genelinde inceleme yönetişimi gerçek sorunsa yönetilen kurumsal bir platform seçin.

Otomatik etiketleme ile aktif öğrenme karşılaştırması#

Bunlar birlikte satılır ancak farklı darboğazları çözer. Kendi sorununuzu önce adlandırmak bir tedarik döngüsünden tasarruf etmenizi sağlar.

Otomatik etiketleme, bir etiket üretme maliyetini düşürür. Bir model görselleriniz üzerinde çalışır, açıklamalar önerir ve bir insan bunları kabul eder, düzenler veya reddeder. Kazanım gerçektir ancak sınırlıdır: yine de her kareye dokunursunuz ve modelin hataları incelemecinin iş yükü haline gelir. Modelin halihazırda iyi iş çıkardığı sınıflarda düzeltme hızlıdır. Belirsiz, gizlenmiş ve nadir durumlarda (modeli gerçekten iyileştirenler) öneriler en kötüsüdür ve düzeltme en yavaştır.

Aktif öğrenme, gereken etiket sayısını azaltır. Sistem, etiketlenmemiş havuzunuzu embedding işleminden geçirir veya puanlar ve kareleri modele ne kadar çok şey öğreteceklerine göre sıralar: yüksek belirsizlik, halihazırda sahip olduklarınıza düşük benzerlik veya model sürümleri arasındaki anlaşmazlık. Havuzun küçük bir kısmını etiketlersiniz ve doğruluğun çoğunu elde edersiniz.

Pratik çıkarım:

• İncelemeciler hepsini etiketlemek zorunda oldukları kareler içinde boğuluyorsa otomatik etiketlemeye ihtiyacınız var demektir.
• Asla etiketleyemeyeceğiniz kadar çok görüntünüz varsa ve bunu seçmek için mantıklı bir yolunuz yoksa active learning ihtiyacınız var demektir.
• Her iki sorununuz da varsa ikisine de ihtiyacınız vardır ve bunlar genellikle iki farklı üründür.

Faydalı bir sıra, önce aktif öğrenme ile seçim yapmak, ardından yalnızca seçilenleri otomatik etiketlemektir. Tüm havuz üzerinde otomasyon çalıştırmak; modeli değiştirmeyecek olan kareler için işlem gücü ve inceleme süresi harcar.

CVAT#

Nedir? Görüntüler, video ve 3D veriler için olgun bir açık kaynaklı etiketleme aracı; kendi sunucunuzda barındırılabilir veya bulut tabanlı olarak kullanılabilir.

En uygun olduğu durum: Etiketlemenin nerede çalışacağı ve ne kadara mal olacağı üzerinde tam kontrol isteyen ekipler.

Otomasyon nasıl çalışır? Otomatik etiketleme, etkileşimli segmentasyon için SAM dahil olmak üzere CVAT ile birlikte sunulan modelleri çağırır ve incelemeciler açmadan önce görevleri önceden etiketler.

Güçlü yönleri: Lisans maliyeti olmayan yetenekli bir etiketleme arayüzü, interpolasyon içeren ciddi video desteği ve verilerinizi elinde tutan bir satıcının olmaması.

Dezavantajları: Dağıtım, model sunumu ve inceleme iş akışı tasarımı sizin sorumluluğunuzdadır. Otomasyon, arkasına koyduğunuz modeller kadar iyidir.

Encord#

Nedir? Video, DICOM ve nokta bulutları dahil olmak üzere karmaşık görsel verileri hedefleyen bir etiketleme ve veri yönetimi platformu.

En uygun olduğu durum: Kare kare çalışmanın imkansız olduğu uzun video dizilerine veya tıbbi görüntülemeye sahip ekipler.

Otomasyon nasıl çalışır? Otomatik etiketleme ve nesne takibi, oluşturulan etiketler üzerinde bir inceleme aşamasıyla birlikte açıklamaları kareler boyunca yayar.

Güçlü yönleri: Gerçek anlamda güçlü video ve tıp formatı işleme ile yalnızca verimliliği saymak yerine etiket sorunlarını ortaya çıkaran kaliteli araçlar.

Dezavantajları: Küçük bir tespit projesinin hak ettiğinden daha fazla platform ve daha fazla başlangıç eğitimi.

Label Studio#

Nedir? Kurumsal bir sürümle birlikte vision, metin, ses ve diğer veri türlerini kapsayan açık kaynaklı bir etiketleme çerçevesi.

En uygun olduğu durum: Modaliteler arasında tek bir etiketleme katmanını standardize eden ekipler.

Otomasyon nasıl çalışır? Yazdığınız ve barındırdığınız bir ML arka ucu ön etiketlemeleri döndürür; böylece etiketleme yapan model tamamen sizin seçiminizdir.

Güçlü yönleri: Arayüz ve otomasyon üzerinde maksimum esneklik ve hangi modelin ön etiketleme yapacağı konusunda hiçbir kısıtlama olmaması.

Dezavantajları: Otomasyon bir özellik değil, bir çerçevedir. Birinin arka ucu oluşturması, sunması ve bakımıyla ilgilenmesi gerekir.

Labelbox#

Nedir? Güçlü bir inceleme ve kalite katmanına sahip, birden çok veri türünü kapsayan kurumsal bir veri etiketleme platformu.

En uygun olduğu durum: Tek bir yönetişim süreci altında görselleri diğer modalitelerle birlikte etiketleyen kuruluşlar.

Otomasyon nasıl çalışır? Model destekli etiketleme, tahminleri düzenlenebilir ön etiketler olarak içe aktarır ve model çalıştırmaları, aynı veri setinde tahminleri gerçek etiketlerle karşılaştırmanıza olanak tanır.

Güçlü yönleri: Olgun inceleme iş akışları, ayrıntılı kalite kontrolü ve etiketleyici başına performans görünürlüğü.

Dezavantajları: Çok modlu kurumsal bir programa uygun olan kapsam, yalnızca vision odaklı bir ekibin ihtiyaç duyduğu yapılandırmayı artırır.

Lightly#

Nedir? Etiketlenmemiş hangi verilerin etiketlenmeye değer olduğuna karar vermek için embedding kullanan bir veri seçimi platformu.

En uygun olduğu durum: Özellikle sürekli kayıt yapan kameralardan veya filolardan gelen, etiketleyebileceklerinden çok daha fazla görüntüye sahip ekipler.

Otomasyon nasıl çalışır? Veriler embedding işleminden geçirilir, ardından çeşitlilik, belirsizlik veya önem verdiğiniz durumlara benzerliğe göre seçilir ve seçilen alt küme hangi etiketleme aracını kullanıyorsanız ona gönderilir.

Güçlü yönleri: Binlerce neredeyse aynı karenin maliyet eklediği ancak hiçbir bilgi katmadığı video verilerindeki fazlalık sorunuyla doğrudan mücadele eder.

Dezavantajları: Odak noktası etiketlemeden ziyade seçimdir; bu nedenle genellikle bir etiketleme aracıyla eşleştirilir. Ancak mevcut Apache-2.0 sürümü olan LightlyStudio etiketlemeyi de içerecek şekilde genişlemiştir, bu nedenle yalnızca seçim odaklı olduğunu varsaymak yerine mevcut kapsamı kontrol edin.

Roboflow#

Nedir? Geliştirici liderliğindeki ekipler tarafından yaygın olarak kullanılan; veri seti yönetimi, etiketleme, eğitim ve dağıtımı kapsayan bir computer vision platformu.

En uygun olduğu durum: Bulut tabanlı bir vision iş akışı isteyen ve kendi veri seti kurallarını benimsemekte rahat olan ekipler.

Otomasyon nasıl çalışır? Model destekli etiketleme, bir temel modelden veya projede halihazırda eğittiğiniz bir modelden açıklamalar önerir; böylece modeliniz geliştikçe öneriler de iyileşir.

Güçlü yönleri: İyi belgelenmiş bir etiketleme arayüzü, güçlü veri seti sürümlemesi ve sınıf listesi oluşturmayı hızlı hale getiren büyük bir kamu veri seti ekosistemi.

Dezavantajları: Platformun daha fazla kısmını kullandığınızda değer katlanır; bu nedenle yalnızca bir etiketleme katmanı isteyen ekipler ihtiyaç duyduklarından fazlasını satın alıyor olabilir.

SuperAnnotate#

Nedir? Yönetilen etiketleme hizmetlerine erişimle eşleştirilmiş bir etiketleme platformu.

En uygun olduğu durum: Kısıtı etiketleme yazılımı kadar etiketleme kapasitesi de olan ekipler.

Otomasyon nasıl çalışır? Otomasyon özellikleri, insan denetimi için mevcut olan yönetilen incelemecilerle birlikte bir proje içinde etiketleri önceden etiketler ve yayar.

Güçlü yönleri: Her ikisi etrafında da kurumsal proje yönetimiyle, hem araçlar hem de personel için tek bir satıcı.

Dezavantajları: Yazılım ve hizmet gereksinimlerinin ayrı ayrı kapsamlandırılması gerekir, aksi takdirde yönlendiremeyeceğiniz bir kapasite satın alırsınız.

Ultralytics Platformu#

Nedir? Ultralytics Platform, veri seti etiketlemesini model eğitimi ve dağıtımıyla birbirine bağlar. Ham görseller veya mevcut etiketler sisteme girer, Smart Annotation etiketleri önerir, incelemeciler bunları düzeltir ve veri seti, ayrı bir eğitim sistemine taşınmadan bir Ultralytics YOLO modeli eğitir.

En uygun olduğu durum: Etiket-eğit-incele döngüsünün tek bir yerde kalmasını isteyerek Ultralytics YOLO ile tespit, segmentasyon, sınıflandırma, pose veya oriented-box modelleri oluşturan ekipler.

Otomasyon nasıl çalışır? Smart Annotation; bir tıklama ve birkaç iyileştirme noktasından maskeler, bounding box ve oriented box oluşturmak için Meta'nın Segment Anything modeli olan SAM'i kullanır ve incelemeciler sonucu manuel olarak düzenler. Etkileşimli hızın maske hassasiyetinden daha önemli olduğu durumlarda daha hafif SAM 2.1 varyantları seçilebilirken, varsayılan olarak SAM 3 kullanılır. Tespit, segmentasyon, semantik segmentasyon ve oriented box'ları kapsar; pose ve sınıflandırma veri setleri manuel olarak etiketlenir, ancak manuel geçişi hızlandırmak için pose özelliğinde insan, el, köpek, yüz ve kutu iskelet şablonları bulunur.

pretrained YOLO models ile de ön etiketleme yapar; bu daha ilgi çekici mekanizmadır. Eğitim aynı platformda yer aldığından, kendi ince ayar yapılmış modeliniz sonraki tur için ön etiketleyici haline gelir. Döngü, dışa aktarma adımı olmaksızın kapanır: sahip olduklarınızla eğitin, modelin nerede hata yaptığını görün ve bunu etiketleme için geri gönderin. Bu, bu kılavuzda daha sonra açıklanan ve kendiniz bağlamak zorunda kalmadan kullanılabilen birleştirici etkidir.

Güçlü yönleri: Kapalı döngü işin asıl noktasıdır. Etiketleme ile eğitim arasında dışa aktar-dönüştür-içe aktar adımı yoktur, manuel etiketleme Ultralytics modellerinin desteklediği altı vision görevini kapsar ve belirli bir çalıştırmayı eğiten veri seti ona bağlı kalır.

Dezavantajları: Computer vision için tasarlanmıştır; bu nedenle metin veya sesi görsellerle birlikte etiketleyen ekiplerin ayrı bir araca ihtiyacı vardır. Yönetilen bir insan etiketleme iş gücü sağlamaz ve çok büyük etiketlenmemiş bir havuz için embedding tabanlı bir seçim motoru değildir. Entegrasyon avantajının da dile getirilmeye değer bir öteki yüzü vardır: iş akışınızın ne kadar büyük kısmı tek bir platformda yer alıyorsa, o kadar büyük kısmı tek bir satıcıda kalır: yukarıda Roboflow için belirtilen aynı birleştirme maliyeti. Aynı zamanda bu karşılaştırmadaki en yeni seçenektir: Ultralytics Platform Mart 2026'da piyasaya sürülmüştür; CVAT, Labelbox ve Roboflow ise arkalarında yıllara dayanan üretim geçmişine sahiptir. Geçmiş süresinin uzunluğu bir tedarik gereksinimi olduğunda, bu fark gerçektir ve değerlendirilmelidir.

V7#

Nedir? Tıbbi ve bilimsel görüntülemede en güçlü olan, ayrıntılı görüntü ve video çalışmalarına odaklanmış bir etiketleme platformu.

En uygun olduğu durum: İncelemeci ergonomisinin maliyete baskın olduğu yoğun, yüksek hassasiyetli etiketler üreten ekipler.

Otomasyon nasıl çalışır? Otomatik etiketleme, video kareleri boyunca takip ile hafif girdilerden ayrıntılı örnek açıklamaları üretir.

Güçlü yönleri: Hassasiyet odaklı araçlar ve zor segmentasyon çalışmaları için oldukça beğenilen bir arayüz.

Dezavantajları: Zorlu imgeleri hedefleyen uzmanlaşma, anlaşılır nesne tespiti için gereksiz bir ek yükür.

Voxel51 FiftyOne#

Nedir? Kurumsal bir sürümle birlikte computer vision veri setlerini ve model tahminlerini keşfetmek, küratörlüğünü yapmak ve bunlarda hata ayıklamak için açık kaynaklı bir araç takımı.

En iyi uyum. Doğruluk sorunu henüz göremedikleri bir veri sorunu olan ekipler.

Otomasyon nasıl çalışır? Tahminler ve temel gerçekler (ground truth) aynı görünümde yüklenir; böylece kayba göre sıralama yapabilir, etiket hatalarını ve kopyaları bulabilir ve yeniden etiketleme için hedeflenmiş bir dilim dışarı aktarabilirsiniz.

Güçlü yönler. Ekstra etiketlemenin asla çözemeyeceği veri seti sorunlarını (yanlış etiketler, kopyalar, sınıf dengesizliği) yüzeye çıkarma konusunda olağandışı derecede iyi.

Değiş tokuşlar (Trade-offs). Bir kürasyon ve analiz katmanı. Bir açıklama (annotation) kullanıcı arayüzü veya etiketleme hizmeti değildir.

Otomasyonun arkasındaki modeller#

Satıcılar otomasyonu bir özellik olarak pazarlar, ancak elde ettiğiniz kalite alttaki modelden gelir ve bu konudaki arama motoru sorguları bu modelleri doğrudan adlandırır.

Segment Anything (SAM). Meta'nın ipucu tabanlı (promptable) segmentasyon modeli, bir nokta veya kutu ipucundan maskeler üretir. Ultralytics Platform'unkiler de dahil olmak üzere akıllı açıklama özelliklerinin arkasındaki ağır işçidir ve nesne sınırlarını bulmada mükemmeldir. Sınıf adlarınızı bilmez. Segmentlere ayırır ve neyin ne olduğunu başka bir şeyin belirlemesi gerekir.

Açık kelime dağarcığına sahip dedektörler (Open-vocabulary detectors). Grounding DINO ailesindeki modeller, bir metin ipucundan nesneleri tespit eder; bu da modelin daha önce hiç eğitilmediği bir sınıfı önceden etiketlemenize olanak tanır. Yeni bir sınıf listesini başlatmak için kullanışlıdır, kelime dağarcığınızın genel web üzerindeki hiçbir şeyle eşleşmediği alana özel parçalarda ve kusurlarda daha az güvenilirdir.

Kendi ince ayarlanmış (fine-tuned) modeliniz. İlk model var olduktan sonra, genellikle verileriniz için en iyi ön etiketleyicidir; çünkü kameralarınızı, aydınlatmanızı ve sınıflarınızı görmüştür. Döngüyü bileşik hale getiren mekanizma budur: her etiketleme turu, bir sonraki için daha iyi bir ön etiketleyici üretir.

Pratik anlamı, otomasyonun bir projenin ömrü boyunca daha iyi hale gelmesidir. Bir aracın, genel bir modelin ilk yüz görselinizi ne kadar iyi ön etiketlediğine bakılarak değerlendirilmesi, on bininci görselde ne yapacağını küçümser.

Veri setini bozmadan iş akışını çalıştırmak#

Otomasyon riski ortadan kaldırmak yerine taşır. Bir gözden geçirenin onay verdiği önceden etiketlenmiş bir kare, dikkatlice kontrol edilmiş bir kareyle aynı görünür ve bir kutu zaten çizilmiş olduğunda onayla ilgili yanılgı (confirmation bias) güçlüdür.

Otomasyonu ölçeklendirmeden önce uygulanmaya değer kontroller:

• Ön etiketleri inceleyin, onaylamayın. İnceleyenlerin bir taslağı düzelttiği yönünde beklentiler oluşturun ve inanılmaz derecede yüksek görünen kabul oranlarını denetleyin.
• Elde etiketlenmiş bir değerlendirme kümesini saklı tutun. Test setiniz değerlendirdiğiniz aynı model ailesi tarafından otomatik olarak etiketlendiyse, metrikleriniz doğruluğu değil uyumu ölçer.
• Örnekleyin ve yeniden kontrol edin. Her turda kabul edilen otomatik etiketlerin rastgele bir dilimini çekin ve sıfırdan bağımsız olarak etiketleyin. Uyuşmazlık oranı gerçek kalite sinyalinizdir.
• Otomasyonun en başarısız olduğu sınıfları izleyin. Küçük nesneler, yoğun tıkanma (occlusion) ve nadir sınıflar, tekliflerin başarısız olduğu ve sessiz hataların yoğunlaştığı yerlerdir.
• Ontolojiyi kararlı tutun veya sürümleyin. Otomasyon, eski bir sınıf tanımını sadakatle ve hızla yayar.
• Kökeni (provenance) takip edin. Hangi etiketlerin makine tarafından önerildiğini ve hangilerinin elle çizildiğini bilmek, daha sonraki bir kalite incelemesini yönetilebilir kılar.

Otomasyonun karşılığını vermeyi durdurduğu durumlar#

Otomasyon en çok yüksek hacimli, görsel olarak tutarlı ve iyi tanımlanmış sınıflara sahip verilerde kazanç sağlar. Erken fark etmeye değer üç durumda ise en az kazancı sağlar.

Birincisi gerçekten yeni sınıflardır. Mevcut hiçbir modelin parçanız, kusurunuz veya olayınız hakkında bir fikri yoksa, ön etiketleme, bir inceleyenin gerçek işi yapmadan önce temizlemesi gereken gürültü üretir. Birkaç yüz tanesini elle etiketleyin, eğitin, ardından kendi modelinizin ön etiketleme yapmasına izin verin.

İkincisi uzman yargısıdır. Zorluğun bir şeyin kusur saylıp sayılmadığına karar vermek olduğu durumlarda, darboğaz çizmek değil karar vermektir. Otomasyon, nitelikli iki denetçi arasındaki anlaşmazlığı hızlandırmaz.

Üçüncüsü ise halihazırda yeterince büyük olan bir veri setidir. Belirli bir noktadan sonra, aynı sahnelerin daha fazla etiketi doğruluğu hareket ettirmeyi durdurur ve kısıtlama veri çeşitliliği haline gelir. Bu bir seçim problemidir ve buna otomasyon etiketleme kapasitesi eklemek yalnızca gereksiz etiketleri daha hızlı üretir.