Videoannotierungstool

Das Tool ermöglicht Forschern das Labeln von Objekten in Video-Frames mithilfe von Bounding Boxes, Polygonen oder Polylinien, mit Unterstützung für Frame-Verfolgung und Kurzzeit-Propagation. Es läuft offline auf lokalen Daten, was Privatsphäre und Reproduzierbarkeit sicherstellt. Die Open-Source-Natur ermöglicht benutzerdefinierte Exporter und Plugin-Erweiterungen, reduziert Vendor-Lock-in.
Konzeptionell importiert der Benutzer ein Video, definiert ein Labeling-Schema und annotiert Frames über eine editierbare Leinwand, die räumliche Annotationen und zeitliche Verknüpfungen festhält. Annotationen können in gängige Datensätze wie COCO, YOLO oder Pascal VOC exportiert werden, was eine nahtlose Integration in ML-Pipelines ermöglicht. Der Fokus liegt auf Datenintegrität durch eindeutige IDs, Koordinatenvalidierung und formatkonforme Ausgaben.
Zielgruppen: KI-Forscher, Data-Labeling-Teams, Robotik-Ingenieure und Videoanalytik-Praktiker, die transparente Werkzeuge, reproduzierbare Ergebnisse und Datenhoheit benötigen. Der einzigartige Wert liegt im Open-Source-Kern, erweiterbaren Exportern, Offline-Betrieb und Unterstützung für Multi-Type-Annotationen mit Frame-Verfolgung. Kernfunktionen enthalten robustes Schema-Management, mehrere Annotationstypen, Qualitätsprüfungen und Standard-Exports. Typische Anwendungsfälle umfassen Überwachungskennzeichnung, Datensatz-Erstellung für autonome Systeme und Medienanalyse-Experimente.
Anwendungsfälle umfassen Initial-Labeling, iteratives Modelltraining und Dataset-Audits, bei denen Nachvollziehbarkeit und Reproduzierbarkeit essenziell sind.