Daha Az Etiketleme: Otomatik Etiketleme ve Aktif Öğrenme Araçlarının Karşılaştırması

Çoğu bilgisayarlı görü ekibinin etiketleme sorunu yoktur. Etiketleme hacmi sorunu vardır: çok fazla kare, inceleme için çok az saat ve gelişmesi için bu karelerin yalnızca bir bölümüne ihtiyaç duyan bir model. Otomasyon araçları bu soruna iki yönden yaklaşır; aralarındaki fark, gerçekten hangi araca ihtiyacın olduğunu belirler. Ultralytics Platform, SAM tabanlı Smart Annotation'ı Ultralytics YOLO eğitimiyle tek bir iş akışında birleştirerek otomatik etiketleme yaklaşımını sunar.

Otomatik etiketleme, modeli insanın önüne koyar. Model kutular, maskeler veya anahtar noktalar önerir; incelemeyi yapan kişi bunları düzeltir ve böylece her etiketin maliyeti düşer. Aktif öğrenme, modeli veri kümesinin önüne koyar. Etiketsiz verileri puanlayıp hangi karelerin incelemeye değer olduğunu belirler; böylece ihtiyaç duyduğun etiket sayısı azalır. İkincisine ihtiyacın varken ilkini satın almak, bu kategoride en sık karşılaşılan boşa harcanmış satın alımdır.

Smart Annotation; algılama, segmentasyon ve yönlendirilmiş kutu görevleri için maskeler ve kutular önerir. Poz ve sınıflandırma veri kümeleri hâlâ elle etiketlenir; bu noktayı görev dağılımına göre kontrol etmekte fayda var. Herkese uyan evrensel bir çözüm değildir. Lightly ve Voxel51 FiftyOne, verilerin seçilmesi aşaması için özel olarak tasarlanmıştır; kendi sunucunda barındırılan açık kaynaklı iş akışı için CVAT daha güçlü bir seçenektir. Labelbox, Encord ve SuperAnnotate ise küçük bir görüntü işleme ekibinin kullanacağından daha kapsamlı kurumsal inceleme araçları sunar.

Otomatik etiketleme ve aktif öğrenme araçlarının karşılaştırması#

Satıcılar bu sayfa boyunca sıralamaya tabi tutulmadan alfabetik olarak listelenmiştir. Ultralytics bu karşılaştırmayı yayımlar ve karşılaştırmada yer alır; bu nedenle sıralama özellikle tarafsız tutulmuş ve her girişte belirtilen bir ödünleşim sunulmuştur.

Burada tek bir en iyi araç yok; çünkü bu iki iş farklı satın alma kararları gerektirir. Açıklama, eğitim ve dağıtımın tek bir döngüde kalmasını istiyorsan Ultralytics Platform'u seç. Açık kaynak üzerinde denetim, kullanım kolaylığından daha önemliyse CVAT veya Label Studio'yu seç. Gerçek kısıtın hangi verilerin etiketlenmeye değer olduğuna karar vermekse Lightly veya FiftyOne'ı seç. Asıl sorun büyük bir ekip genelinde inceleme yönetişimiyse yönetilen bir kurumsal platform seç.

Otomatik etiketleme ve aktif öğrenme#

Bu çözümler birlikte satılıyor ama farklı darboğazları çözüyor. Önce kendi ihtiyacını belirlemek, bir satın alma döngüsünden tasarruf etmeni sağlar.

Otomatik etiketleme, etiket üretme maliyetini düşürür. Bir model görsellerini işler, açıklama önerileri sunar ve bir insan bunları kabul eder, düzenler veya reddeder. Kazanç gerçektir ama sınırlıdır: her kareyi yine de incelemen gerekir ve modelin hataları incelemeyi yapan kişinin iş yüküne dönüşür. Modelin zaten iyi işlediği sınıflarda düzeltme hızlıdır. Modeli gerçekten geliştiren belirsiz, örtülü ve nadir örneklerde ise öneriler en kötü, düzeltme en yavaş hâlindedir.

Aktif öğrenme, gereken etiket sayısını azaltır. Sistem, etiketsiz havuzunu gömme vektörleriyle temsil eder veya puanlar ve kareleri modele ne kadar katkı sağlayacaklarına göre sıralar: yüksek belirsizlik, elindekilere düşük benzerlik veya model sürümleri arasında uyuşmazlık. Havuzun yalnızca bir kısmını etiketleyerek doğruluğun büyük bölümünü elde edersin.

Uygulamada:

• İncelemeyi yapanlar etiketlemek zorunda oldukları tüm kareler altında eziliyorsa otomatik etiketlemeye ihtiyacın var.
• Etiketleyebileceğinden çok daha fazla görüntün varsa ve hangilerini seçeceğine karar vermek için sağlam bir yöntemin yoksa aktif öğrenmeye ihtiyacın var.
• Her iki sorunun da varsa ikisine birden ihtiyacın var; bunlar genellikle iki farklı üründür.

İşe yarayan bir sıralama, önce aktif öğrenmeyle seçim yapmak, ardından yalnızca seçilenlere otomatik etiketleme uygulamaktır. Otomasyonu tüm havuzda çalıştırmak, modeli değiştirmeyecek kareler için hesaplama ve inceleme zamanı harcar.

CVAT#

Nedir? Görseller, videolar ve 3D veriler için olgun bir açık kaynaklı açıklama aracıdır; kendi sunucunda barındırabilir veya barındırılan sürümünü kullanabilirsin.

En uygun kullanım. Açıklama işleminin nerede yürütüleceği ve maliyetinin ne olacağı üzerinde tam denetim isteyen ekipler.

Otomasyon nasıl çalışır? Otomatik açıklama, etkileşimli bölümleme için SAM dâhil olmak üzere CVAT'in yanında sunulan modelleri çağırır ve incelemeyi yapanlar görevleri açmadan önce görevlere ön açıklamalar ekler.

Güçlü yönler. Lisans maliyeti olmayan yetkin bir açıklama arayüzü, enterpolasyon dâhil güçlü video desteği ve verilerini elinde tutan bir satıcının olmaması.

Ödünleşimler. Dağıtımın, model sunumunun ve inceleme iş akışının tasarımının sorumluluğu sende olur. Otomasyonun başarısı, arkasında kurup çalıştırdığın modellerin başarısı kadardır.

Encord#

Nedir? Video, DICOM ve nokta bulutları dâhil karmaşık görsel verileri hedefleyen bir açıklama ve veri yönetimi platformudur.

En uygun kullanım. Kare kare çalışma maliyetinin çok yüksek olduğu uzun video dizileri veya tıbbi görüntülerle çalışan ekipler.

Otomasyon nasıl çalışır? Otomatik açıklama ve nesne takibi, açıklamaları kareler boyunca yayar ve oluşturulan etiketler bir inceleme aşamasından geçer.

Güçlü yönler. Video ve tıbbi biçimler için gerçekten güçlü işleme becerileri ve yalnızca iş hacmini saymak yerine etiket sorunlarını ortaya çıkaran kalite araçları.

Ödünleşimler. Küçük bir nesne algılama projesinin gerektirdiğinden daha kapsamlı bir platform ve daha fazla başlangıç eğitimi.

Label Studio#

Nedir? Görüntü, metin, ses ve diğer veri türlerini kapsayan, kurumsal sürümü de bulunan açık kaynaklı bir etiketleme çerçevesidir.

En uygun kullanım. Farklı veri türlerinde tek bir etiketleme katmanını standartlaştıran ekipler.

Otomasyon nasıl çalışır? Senin yazıp barındırdığın bir ML arka ucu ön açıklamalar döndürür; dolayısıyla etiketleme yapan modeli tamamen sen seçersin.

Güçlü yönler. Arayüz ve otomasyon üzerinde en üst düzey esneklik ve ön açıklamaları hangi modelin oluşturacağı konusunda hiçbir kısıtlama olmaması.

Ödünleşimler. Otomasyon bir özellik değil, bir çerçevedir. Birinin arka ucu geliştirmesi, sunması ve bakımını yapması gerekir.

Labelbox#

Nedir? Güçlü bir inceleme ve kalite katmanı sunan, birden fazla veri türünü kapsayan kurumsal bir veri etiketleme platformudur.

En uygun kullanım. Görselleri diğer veri türleriyle birlikte tek bir yönetişim süreci kapsamında etiketleyen kuruluşlar.

Otomasyon nasıl çalışır? Model destekli etiketleme, tahminleri düzenlenebilir ön açıklamalar olarak içe aktarır; model çalıştırmaları da aynı veri kümesinde tahminleri gerçek referanslarla karşılaştırmanı sağlar.

Güçlü yönler. Olgun inceleme iş akışları, ayrıntılı kalite denetimi ve etiketleyen kişi bazında performans görünürlüğü.

Ödünleşimler. Çok modlu bir kurumsal programa uygun kapsamlılık, yalnızca görüntüyle çalışan bir ekibin ihtiyaç duymadığı yapılandırma yükünü beraberinde getirir.

Lightly#

Nedir? Hangi etiketsiz verilerin etiketlenmeye değer olduğuna karar vermek için gömme vektörlerini kullanan bir veri seçimi platformudur.

En uygun kullanım. Özellikle sürekli kayıt yapan kameralardan veya filolardan, etiketleyebileceklerinden çok daha fazla görüntüye sahip ekipler.

Otomasyon nasıl çalışır? Veriler gömme vektörleriyle temsil edilir; ardından çeşitlilik, belirsizlik veya ilgilendiğin örneklere benzerlik ölçütlerine göre seçilir ve seçilen alt küme kullandığın açıklama aracına gönderilir.

Güçlü yönler. Video verilerindeki fazlalık sorununu doğrudan ele alır: birbirine neredeyse tıpatıp benzeyen binlerce kare maliyet yaratır ama bilgi katmaz.

Ödünleşimler. Temel odağı açıklama değil seçimdir; bu yüzden genellikle bir etiketleme aracıyla birlikte kullanılır. Ancak güncel Apache-2.0 sürümü olan LightlyStudio, etiketlemeyi de kapsayacak şekilde genişledi; bu nedenle yalnızca seçim yaptığını varsaymak yerine kapsamını kontrol et.

Roboflow#

Nedir? Veri kümesi yönetimi, açıklama, eğitim ve dağıtımı kapsayan, geliştirici odaklı ekiplerin yaygın olarak kullandığı bir bilgisayarlı görü platformudur.

En uygun kullanım. Barındırılan bir görüntü işleme iş akışı isteyen ve platformun veri kümesi kurallarını benimsemeye hazır ekipler.

Otomasyon nasıl çalışır? Model destekli etiketleme, bir temel modelden veya proje üzerinde önceden eğittiğin bir modelden açıklama önerileri sunar; böylece modelin geliştikçe öneriler de iyileşir.

Güçlü yönler. İyi belgelenmiş bir açıklama arayüzü, güçlü veri kümesi sürümleme ve bir sınıf listesini hızlıca oluşturmayı sağlayan geniş bir herkese açık veri kümesi ekosistemi.

Ödünleşimler. Platformun daha fazla özelliğini kullandıkça sunduğu değer artar; bu nedenle yalnızca bir etiketleme katmanı isteyen ekipler ihtiyaçlarından fazlasını satın alıyor olabilir.

SuperAnnotate#

Nedir? Yönetilen etiketleme hizmetlerine erişimle eşleştirilmiş bir açıklama platformudur.

En uygun kullanım. Kısıtları yalnızca etiketleme yazılımı değil, etiketleme kapasitesi de olan ekipler.

Otomasyon nasıl çalışır? Otomasyon özellikleri, bir proje içinde ön açıklamalar ekler ve etiketleri yayar; insan incelemesi için de yönetilen incelemecilerden yararlanılabilir.

Güçlü yönler. Araçları ve personel hizmetini tek bir satıcıdan alma ve ikisini de kapsayan kurumsal proje yönetimi.

Ödünleşimler. Kullanamayacağın bir kapasite satın almamak için yazılım ve hizmet gereksinimlerinin kapsamı ayrı ayrı belirlenmelidir.

Ultralytics Platform: Ultralytics YOLO eğitimi için SAM Smart Annotation#

Nedir? Ultralytics Platform, veri kümesi açıklamalarını model eğitimi ve dağıtımına bağlar. Ham görseller veya mevcut etiketler platforma aktarılır, Smart Annotation açıklamalar önerir, incelemeyi yapanlar bunları düzeltir ve veri kümesi ayrı bir eğitim sistemine taşınmadan bir Ultralytics YOLO modelini eğitir.

En uygun kullanım. Etiketleme-eğitim-inceleme döngüsünü tek bir yerde tutmak isteyen ve Ultralytics YOLO ile nesne algılama, bölümleme, sınıflandırma, poz veya yönlendirilmiş kutu modelleri geliştiren ekipler.

Otomasyon nasıl çalışır? Smart Annotation, bir tıklama ve birkaç düzeltme noktasıyla maskeler, sınırlayıcı kutular ve yönlendirilmiş kutular oluşturmak için Meta'nın Segment Anything modeli SAM'i kullanır; incelemeyi yapanlar da sonucu elle düzenler. Varsayılan model SAM 3'tür; etkileşim hızı maske hassasiyetinden daha önemli olduğunda daha hafif SAM 2.1 çeşitleri seçilebilir. Nesne algılama, bölümleme, anlamsal bölümleme ve yönlendirilmiş kutuları kapsar; poz ve sınıflandırma veri kümeleri elle açıklanır. Ancak poz için elle açıklama sürecini hızlandıran kişi, el, köpek, yüz ve kutu iskelet şablonları bulunur.

Ayrıca önceden eğitilmiş YOLO modelleri üzerinden ön açıklamalar oluşturur; daha ilginç olan yöntem budur. Eğitim aynı platformda yapıldığından, kendi ince ayarlı modelin sonraki tur için ön açıklama aracına dönüşür. Dışa aktarma adımı olmadan döngü tamamlanır: elindekilerle eğitim yap, modelin nerelerde hata yaptığını incele ve bunları açıklama için geri gönder. Bu, bu kılavuzun ilerleyen bölümlerinde anlatılan ve bileşenleri kendin birbirine bağlamadan kullanılabilen bileşik etkiyi sağlar.

Güçlü yönler. Önemli olan kapalı döngüdür. Etiketleme ve eğitim arasında dışa aktarma-dönüştürme-içe aktarma adımı yoktur, elle açıklama Ultralytics modellerinin desteklediği altı görüntü işleme görevini kapsar ve belirli bir çalıştırmayı eğiten veri kümesi bu çalıştırmayla bağlantılı kalır.

Ödünleşimler. Bilgisayarlı görü için tasarlanmıştır; bu nedenle görsellerin yanı sıra metin veya ses etiketleyen ekiplerin ayrı bir araca ihtiyacı vardır. Yönetilen bir insan etiketleme iş gücü sunmaz ve çok büyük bir etiketsiz havuz için gömme vektörlerine dayalı bir seçim motoru değildir. Entegrasyonun bir de belirtilmesi gereken ters yönü vardır: iş akışının daha büyük bölümü tek bir platformda yer aldıkça daha büyük bölümü tek bir satıcıya bağlanır; bu, yukarıda Roboflow için belirtilen aynı bağımlılık maliyetidir. Ayrıca bu karşılaştırmadaki en yeni seçenektir: Ultralytics Platform Mart 2026'da kullanıma sunulurken CVAT, Labelbox ve Roboflow'un arkasında yıllara dayanan üretim deneyimi vardır. Uzun bir geçmişe sahip olmak satın alma şartıysa bu fark gerçektir ve değerlendirilmelidir.

V7#

Nedir? Özellikle tıbbi ve bilimsel görüntülemede güçlü olan, ayrıntılı görüntü ve video çalışmalarına odaklanan bir açıklama platformudur.

En uygun kullanım. İnceleme deneyiminin maliyetten daha önemli olduğu yoğun ve yüksek hassasiyetli açıklamalar üreten ekipler.

Otomasyon nasıl çalışır? Otomatik açıklama, az miktarda girdiyle ayrıntılı örnek açıklamaları oluşturur ve video kareleri boyunca takibi destekler.

Güçlü yönler. Hassasiyete odaklanan araçlar ve zorlu bölümleme çalışmaları için saygın bir arayüz.

Ödünleşimler. Zorlu görüntüler için tasarlanmış uzmanlaşma, basit nesne algılama için gereksiz bir yüktür.

Voxel51 FiftyOne#

Nedir? Görüntü veri kümelerini ve model tahminlerini keşfetmek, düzenlemek ve hatalarını ayıklamak için kurumsal sürümü de bulunan açık kaynaklı bir araç setidir.

En uygun kullanım. Doğruluk sorunlarının kaynağı, henüz fark edemedikleri veriler olan ekipler.

Otomasyon nasıl çalışır? Tahminler ve gerçek referanslar aynı görünümde yüklenir; böylece kayba göre sıralama yapabilir, etiket hatalarını ve yinelenen örnekleri bulabilir, yeniden etiketleme için hedefli bir veri dilimini dışa aktarabilirsin.

Güçlü yönler. Daha fazla etiketlemenin çözemeyeceği veri kümesi sorunlarını (hatalı etiketler, yinelenen örnekler, sınıf dengesizliği) ortaya çıkarmada alışılmadık derecede başarılıdır.

Ödünleşimler. Bir düzenleme ve analiz katmanıdır. Açıklama arayüzü veya etiketleme hizmeti değildir.

Otomatik etiketlemenin arkasındaki modeller#

Satıcılar otomasyonu bir özellik olarak pazarlar; ancak elde ettiğin kalite, temelindeki modele bağlıdır ve bu konudaki geniş kapsamlı aramalar, söz konusu modellerin adlarını doğrudan içerir.

Segment Anything (SAM). Meta'nın istemle yönlendirilebilen bölümleme modeli, nokta veya kutu istemlerinden maskeler üretir. Ultralytics Platform'unki dâhil olmak üzere akıllı açıklama özelliklerinin arkasındaki temel modeldir ve nesne sınırlarını bulmada çok başarılıdır. Sınıf adlarını bilmez. Bölümleme yapar; bölümün ne olduğuna başka bir şey karar vermelidir.

Açık sözcük dağarcıklı nesne algılayıcılar. Grounding DINO ailesindeki modeller, metin isteminden nesneleri algılar; böylece modelin hiç eğitilmediği bir sınıfa ön açıklama ekleyebilirsin. Yeni bir sınıf listesini başlangıçta oluşturmak için yararlıdır; ancak sözcük dağarcığın herkese açık web'deki içeriklerle uyuşmadığında, alana özgü parçalar ve kusurlar için daha az güvenilirdir.

Kendi ince ayarlı modelin. İlk model hazır olduğunda, kameralarını, aydınlatma koşullarını ve sınıflarını gördüğü için genellikle verilerin için en iyi ön açıklama aracıdır. Döngüyü bileşik hâle getiren mekanizma budur: her etiketleme turu, sonraki tur için daha iyi bir ön açıklama aracı üretir.

Bunun uygulamadaki anlamı, otomasyonun proje boyunca iyileşmesidir. Genel amaçlı bir modelin ilk yüz görseline ne kadar iyi ön açıklama eklediğine bakarak aracı değerlendirmek, on bininci görselde neler yapabileceğini olduğundan az gösterir.

Veri kümesini bozmadan iş akışını yürütmek#

Otomasyon riski ortadan kaldırmaz, yalnızca başka bir yere taşır. İncelemeyi yapan kişinin onaylayıp geçtiği ön açıklamalı bir kare, özenle kontrol edilmiş bir kareyle aynı görünür; üstelik kutu zaten çizilmiş olduğunda doğrulama yanlılığı güçlüdür.

Otomasyonu ölçeklendirmeden önce uygulamaya değer denetimler:

• Ön açıklamaları onaylama, incele. İncelemeyi yapanlardan bir taslağı düzeltmelerini bekle ve gerçekçi görünmeyecek kadar yüksek kabul oranlarını denetle.
• Elle etiketlenmiş bir değerlendirme kümesini ayır. Test kümen değerlendirdiğin model ailesinin aynısıyla otomatik olarak etiketlendiyse metriklerin doğruluğu değil, uyuşmayı ölçer.
• Örnek seçip yeniden kontrol et. Her turda kabul edilen otomatik etiketlerden rastgele bir dilim al ve bunları bağımsız olarak, sıfırdan etiketle. Gerçek kalite göstergen uyuşmazlık oranıdır.
• Otomasyonun en kötü olduğu sınıfları izle. Küçük nesneler, yoğun örtülme ve nadir sınıflar, önerilerin başarısız olduğu ve fark edilmeden kalan hataların yoğunlaştığı alanlardır.
• Ontolojiyi sabit tut veya sürümle. Otomasyon, eski bir sınıf tanımını olduğu gibi ve hızla yayar.
• Köken bilgilerini izle. Hangi etiketlerin makine tarafından önerildiğini, hangilerinin elle çizildiğini bilmek, sonraki bir kalite incelemesini yönetilebilir kılar.

Otomasyonun artık fayda sağlamadığı durumlar#

Otomasyon en çok, yüksek hacimli ve görsel olarak tutarlı, sınıfları net tanımlanmış verilerde fayda sağlar. Erken fark etmeye değer üç durumda ise en az faydayı sağlar.

İlki, gerçekten yeni sınıflardır. Mevcut hiçbir model senin parçanı, kusurunu veya olayını tanımıyorsa ön açıklamalar, incelemeyi yapan kişinin asıl işe başlamadan önce temizlemesi gereken gürültüler üretir. Birkaç yüz örneği elle etiketle, model eğit ve ardından kendi modelinin ön açıklama oluşturmasını sağla.

İkincisi, uzman değerlendirmesidir. Zorluk, bir şeyin kusur sayılıp sayılmayacağına karar vermekse darboğaz çizim değil karardır. Otomasyon, iki nitelikli denetçi arasındaki görüş ayrılığını gidermez.

Üçüncüsü, zaten yeterince büyük bir veri kümesidir. Bir noktadan sonra aynı sahnelerden daha fazla etiket eklemek doğruluğu artırmaz ve kısıt veri çeşitliliğine dönüşür. Bu bir seçim sorunudur; buna otomatik etiketleme kapasitesi eklemek yalnızca gereksiz etiketleri daha hızlı üretir.