Beeldannotatietool

De tool biedt een gestructureerde workflow voor beeldannotatie voor ontwikkelaars, datawetenschappers en ML-engineers. Het ondersteunt meerdere annotatietypen (begrenzingskaders, polygonen en sleutelpuntpunten) en maakt labeling mogelijk met aangepaste klassen, attributen en betrouwbaarheidscores.
Conceptueel leveren gebruikers een afbeeldingsbron (URL of bestand) aan, kiezen een annotatietype en tekenen vormen over de afbeelding. Elke vorm slaat coördinaten op in pixels en koppelt ze aan een klasse-label. Annotaties worden opgeslagen in een projectgebonden schema en kunnen vóór export worden gevalideerd.
Uitgangen zijn machineleesbare datasets in COCO JSON, YOLO TXT en Pascal VOC XML-indelingen, plus een compacte JSON per annotatie. Exports behouden afbeeldingsmetadata, klassenmapping en coördinatenindelingen voor downstream training.
Toepassingsgevallen omvatten objectdetectie, instance-segmentatie en datasetcuratie voor GitHub-gebaseerde ML-projecten. Het ondersteunt reproduceerbare labeling-pipelines, import van bestaande annotaties en integreert met versiecontrole om standaard ML-workflows te ondersteunen.