Video-annotatietool

Het tool laat onderzoekers objecten in videoframes labelen met bounding boxes, polygonen of polylijnen, met ondersteuning voor frame-gebaseerde tracking en korte term propagation. Het draait offline op lokale data, wat privacy en reproduceerbaarheid waarborgt. De open-source aard maakt aangepaste exporters en plugin-uitbreidingen mogelijk, waardoor vendor-lock-in afneemt.
Conceptueel: gebruikers importeren een video, definiëren een labeling-schema en annoteren frames via een bewerkbaar canvas dat ruimtelijke annotaties en temporele associaties opslaat. Annotaties kunnen worden geëxporteerd naar standaarddatasets zoals COCO, YOLO of Pascal VOC, wat naadloze integratie in ML-pijplijnen mogelijk maakt. Nadruk ligt op data-integriteit door unieke IDs, coördinatenvalidatie en formaatconforme uitvoer.
Wie baat erbij heeft: AI-onderzoekers, data-labeling-teams, robotica-ingenieurs en videanalyse-praktijkers die transparante tooling, reproduceerbare resultaten en controle over data nodig hebben. Unieke waarde ligt in de open-source kern, uitbreidbare exporters, offline werking en ondersteuning voor multi-type annotaties met tracking over frames. Kernfuncties omvatten robuust schema-beheer, meerdere annotatietypen, kwaliteitscontroles en standaard-exports. Typische gebruiksscenario's omvatten bewakingslabeling, dataset-creatie voor autonome systemen en media-analyse-experimenten.
Use cases omvatten initiële labeling, iteratieve modeltraining en dataset-audits, waar traceerbaarheid en reproduceerbaarheid essentieel zijn.