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Riassunto Generato dall'IA
Generato dall'IA. Basato su recensioni di utenti reali.
  • Gli utenti segnalano che Labelbox eccelle nella sua Facilità di Configurazione con un punteggio di 9.0, rendendolo facile da usare per le piccole imprese. Al contrario, SuperAnnotate brilla con un punteggio più alto di 9.6, indicando un processo di configurazione più snello che gli utenti trovano ancora più intuitivo.
  • I recensori menzionano che SuperAnnotate offre una Qualità del Supporto superiore con un punteggio di 9.9, evidenziando il suo servizio clienti reattivo e le risorse complete. Labelbox, sebbene ancora forte con 9.1, non raggiunge il livello di supporto che SuperAnnotate fornisce.
  • Gli utenti di G2 indicano che la Qualità dei Dati di SuperAnnotate è eccezionale, con un punteggio di 9.8, attribuito alle sue robuste funzionalità di convalida dei dati. Labelbox, con un punteggio di 9.3, è efficace ma manca di alcuni degli strumenti avanzati di qualità dei dati che SuperAnnotate offre.
  • Gli utenti su G2 riportano che le funzionalità di Automazione di SuperAnnotate, in particolare nel Instradamento Automatico dell'Etichettatura (9.6), migliorano significativamente l'efficienza del flusso di lavoro. Il punteggio di Labelbox di 8.3 suggerisce che potrebbe richiedere più interventi manuali, il che può rallentare i processi.
  • I recensori menzionano che le capacità di Segmentazione delle Immagini di SuperAnnotate sono valutate a 9.7, fornendo strumenti avanzati per un'analisi dettagliata delle immagini. Labelbox, con un punteggio di 8.9, offre solide funzionalità di segmentazione ma manca della profondità e precisione che gli utenti di SuperAnnotate apprezzano.
  • Gli utenti dicono che l'Efficienza dell'Addestramento del Modello di SuperAnnotate è una caratteristica eccezionale, permettendo iterazioni più rapide e migliori intuizioni sulle prestazioni. Labelbox, sebbene efficace, non fornisce lo stesso livello di efficienza nell'addestramento del modello, il che può influire sui tempi dei progetti.

Labelbox vs SuperAnnotate

Quando hanno valutato le due soluzioni, i revisori hanno trovato SuperAnnotate più facile da usare, configurare e amministrare. I revisori hanno anche preferito fare affari con SuperAnnotate in generale.

  • I revisori hanno ritenuto che SuperAnnotate soddisfi meglio le esigenze della loro azienda rispetto a Labelbox.
  • Quando si confronta la qualità del supporto continuo del prodotto, i revisori hanno ritenuto che SuperAnnotate sia l'opzione preferita.
  • Per gli aggiornamenti delle funzionalità e le roadmap, i nostri revisori hanno preferito la direzione di SuperAnnotate rispetto a Labelbox.
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Valutazioni
Soddisfa i requisiti
9.0
41
9.6
117
Facilità d'uso
9.0
41
9.6
122
Facilità di installazione
9.0
21
9.6
82
Facilità di amministrazione
9.0
5
9.6
46
Qualità del supporto
9.0
39
9.6
119
the product è stato un buon partner negli affari?
8.7
5
9.7
47
Direzione del prodotto (% positivo)
9.0
35
9.5
103
Caratteristiche per Categoria
Dati insufficienti
9.4
16
Distribuzione
Dati insufficienti
9.8
10
Dati insufficienti
9.2
11
Dati insufficienti
9.3
9
Dati insufficienti
9.7
10
Dati insufficienti
9.5
10
Distribuzione
Dati insufficienti
9.4
11
Dati insufficienti
9.5
11
Dati insufficienti
9.5
10
Dati insufficienti
9.4
11
Dati insufficienti
9.3
12
Gestione
Dati insufficienti
9.3
9
Dati insufficienti
9.0
10
Dati insufficienti
9.2
8
Dati insufficienti
9.6
8
Operazioni
Dati insufficienti
9.3
9
Dati insufficienti
9.2
8
Dati insufficienti
9.2
8
Gestione
Dati insufficienti
9.6
8
Dati insufficienti
9.4
8
Dati insufficienti
9.3
7
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Piattaforme di Data Science e Machine LearningNascondi 25 CaratteristicheMostra 25 Caratteristiche
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Sistema
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Sviluppo del Modello
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Sviluppo del modello
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Servizi di Machine/Deep Learning
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Servizi di Machine/Deep Learning
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Distribuzione
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Agentic AI - Piattaforme di Scienza dei Dati e Apprendimento Automatico
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Qualità
9.1
27
9.7
77
8.9
27
9.6
77
9.1
28
9.6
75
8.6
26
9.7
71
Automazione
8.5
25
9.3
58
8.3
24
9.5
48
Annotazione dell'immagine
8.7
26
9.3
71
8.5
25
9.4
68
8.7
24
9.3
60
8.8
24
9.5
62
Annotazione del linguaggio naturale
8.9
23
9.4
47
8.3
22
9.2
40
8.7
20
9.6
44
Annotazione del discorso
8.3
19
9.2
41
7.8
19
9.1
39
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Strumenti di Apprendimento Attivo per l'Addestramento e l'Ottimizzazione del Modello
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Gestione dei Dati e Annotazione - Strumenti di Apprendimento Attivo
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Prestazioni del Modello e Analisi - Strumenti di Apprendimento Attivo
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)Nascondi 15 CaratteristicheMostra 15 Caratteristiche
Dati insufficienti
9.5
15
Ingegneria dei Prompt - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
9.6
13
Dati insufficienti
9.6
13
Ottimizzazione dell'Inferenza - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
9.4
12
Giardino dei Modelli - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
9.6
13
Addestramento personalizzato - Operazionalizzazione di Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
9.5
13
Sviluppo di Applicazioni - Operazionalizzazione di Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
9.4
13
Distribuzione del Modello - Operazionalizzazione di Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
9.5
11
Dati insufficienti
9.4
13
Guardrails - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
9.5
13
Dati insufficienti
9.6
12
Monitoraggio del Modello - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
9.4
12
Dati insufficienti
9.5
11
Sicurezza - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
9.5
11
Dati insufficienti
9.4
11
Gateway e Router - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
9.4
12
Categorie
Categorie
Categorie condivise
Labelbox
Labelbox
SuperAnnotate
SuperAnnotate
Labelbox e SuperAnnotate sono categorizzati comeEtichettatura dei dati e Piattaforme MLOps
Recensioni
Dimensione dell'Azienda dei Recensori
Labelbox
Labelbox
Piccola impresa(50 o meno dip.)
46.8%
Mid-Market(51-1000 dip.)
38.3%
Enterprise(> 1000 dip.)
14.9%
SuperAnnotate
SuperAnnotate
Piccola impresa(50 o meno dip.)
63.8%
Mid-Market(51-1000 dip.)
25.8%
Enterprise(> 1000 dip.)
10.4%
Settore dei Recensori
Labelbox
Labelbox
Software per computer
31.9%
Tecnologia dell'informazione e servizi
14.9%
Ricerca
4.3%
Ospitalità
4.3%
E-Learning
4.3%
Altro
40.4%
SuperAnnotate
SuperAnnotate
Tecnologia dell'informazione e servizi
23.9%
Software per computer
16.0%
Ricerca
6.7%
Istruzione Superiore
4.9%
Salute, Benessere e Fitness
3.7%
Altro
44.8%
Alternative
Labelbox
Alternative a Labelbox
Dataloop
Dataloop
Aggiungi Dataloop
Encord
Encord
Aggiungi Encord
V7 Darwin
V7 Darwin
Aggiungi V7 Darwin
Vertex AI
Vertex AI
Aggiungi Vertex AI
SuperAnnotate
Alternative a SuperAnnotate
V7 Darwin
V7 Darwin
Aggiungi V7 Darwin
Dataloop
Dataloop
Aggiungi Dataloop
Encord
Encord
Aggiungi Encord
Vertex AI
Vertex AI
Aggiungi Vertex AI
Discussioni
Labelbox
Discussioni su Labelbox
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2 Commenti
Natasha B.
NB
Hi! You can try it for free here https://app.labelbox.com/signup. Leggi di più
Monty il Mangusta che piange
Labelbox non ha più discussioni con risposte
SuperAnnotate
Discussioni su SuperAnnotate
What is SuperAnnotate?
1 Commento
Mikayel M.
MM
SuperAnnotate è una piattaforma completa per annotare, versionare e gestire i dati di verità a terra per la tua IA.Leggi di più
What is your experience with SuperAnnotate for data annotation, and what would you like to see improved?
1 Commento
Staci T.
ST
Sono stato invitato a testare le mie competenze per alcuni progetti con Superannotate nell'ultimo anno o giù di lì, ognuno dei quali ha portato la...Leggi di più
Monty il Mangusta che piange
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