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图像标注工具竞品分析 图像标注是机器视觉（Computer Vision）模型开发流程中的重要一环，也是十分耗时的一环。随着深度学习的兴起，企业对于图像标注工具的需求也愈演愈烈。据知名行研机构估算，2025 年全球标注工具的市场规模将达到 16 亿美元。 图像标注是指在原始图像打上标签的行为。在训练深度学习模型前，需要准备足量的，已被标注的样本用于训练。而图像标注就是样本准备中的一个步骤。图像标注类型可分为：分类（Classification）、检测（Detection）、分割（Segmentation）、姿态估计（Pose Estimation）和视频行为识别（Video Action Recognition）。 在图像标注工具中，产品功能和用户体验是两个非常重要的方面。产品功能包括支持各种输入格式、各种标注类型、各种标注形式，以及额外功能。用户体验则包括减少标注时间、提高标注效率和提高用户体验。 核心业务流程完成图片标注训练的整个工作流程，通常需要经历三个环节：数据准备、数据标注和数据进化。数据准备包含数据采集和数据预处理两个步骤。数据标注包括建立标注集、数据标注和标注审核三个步骤。数据进化包括模型训练和模型推理两个步骤。 在竞品分析中，我们选取了三款行业中较有代表性的产品：CVAT、ModelArts 和 Supervisely。这三款产品都是基于 Web 的应用，具有良好的用户体验和完善的功能。通过对这三款产品的分析，我们可以了解到图像标注工具行业的现状和未来趋势。 CVAT 是一款基于 Web 的图像标注工具，具有良好的用户体验和完善的功能。CVAT 支持各种输入格式、各种标注类型和各种标注形式，且具有额外功能，如数据采集和数据预处理。CVAT 的用户体验非常好，减少了标注时间，提高了标注效率。 ModelArts 是一款基于云计算的图像标注工具，具有良好的用户体验和完善的功能。ModelArts 支持各种输入格式、各种标注类型和各种标注形式，且具有额外功能，如自动标注和模型训练。ModelArts 的用户体验非常好，减少了标注时间，提高了标注效率。 Supervisely 是一款基于 Web 的图像标注工具，具有良好的用户体验和完善的功能。Supervisely 支持各种输入格式、各种标注类型和各种标注形式，且具有额外功能，如数据采集和数据预处理。Supervisely 的用户体验非常好，减少了标注时间，提高了标注效率。 通过对这三款产品的分析，我们可以了解到图像标注工具行业的现状和未来趋势。图像标注工具行业正在快速发展，市场需求也在不断增加。为了满足市场需求，图像标注工具需要不断创新和完善功能。