Kostenlos / Open SourceComputer Vision für die physische Welt entwickeln, trainieren und bereitstellen

Labelbox verzeichnet 762.803 monatliche Besuche mit -22,8 % Wachstum gegenüber dem Vormonat und einem Preismodell „Preise auf Anfrage“. PoseTracker API verzeichnet 559 monatliche Besuche mit -66,2 % Wachstum und einem Preismodell „Freemium, Preise auf Anfrage“.
Pose-Schätzung auf dem Gerät für Fitness-, Reha- und Workout-Apps
| Dimension / Kennzahl | ![]() | |
|---|---|---|
| Offizielle Domain | labelbox.com | posetracker.com |
| Preismodell | Preise auf Anfrage | Freemium, Preise auf Anfrage |
| Monatliche Besuche | 762.803 (762.803) | 559 (559) |
| MoM-Traffic-Delta |
|---|
| -225.168 (-22,8 %) |
| -1094 (-66,2 %) |
| Primärmarkt und Anteil | 🇺🇸 Vereinigte Staaten (21,9 %) | 🇲🇽 Mexiko (60,6 %) |
|---|
| Direkte Besuche / Monat | 370.024 | 221 |
|---|
| Nutzerbewertung | 4,4 | 4,4 |
|---|
| Unterstützte Plattformen | Website | Website |
|---|

Die Umgebungen, auf denen Frontier-KI trainiert — und die Agenten für die Routinearbeit
Strukturierte Annotation, Datenkuration, Model Evaluation und Human-in-the-Loop-Review über Vision-, Sprach- und generative Aufgaben hinweg als Grundlage für Trainings- und Eval-Daten.
Recursion-Agenten starten selbstständig durch Builds, Alerts, Commits, Checkpoints und Zeitpläne und arbeiten im Hintergrund, bis die Aufgabe erledigt und prüfbar ist.
Spezialisten-Agenten decken Software Engineering, Reliability, Security, ML Research, Evals, R&D, Produkt und Finance ab — von flaky-Test-Fixes bis zu Postmortem-Entwürfen.
Jeder Agentenlauf wird benotet, und benotete Sessions hinterlassen Memories, Notizen und Skills, die die nächste Session vor dem Handeln liest.
Pose-Schätzung auf dem Gerät für Fitness-, Reha- und Workout-Apps
17 COCO-Keypoints werden direkt auf dem Handy oder im Browser gestreamt, ohne API-Schlüssel und ohne Video-Upload.
Ein optionaler API-Schlüssel liefert Wiederholungszahlen, Gelenkwinkel und eine Bewegungs-Formbewertung für Übungen wie Kniebeugen und Liegestütze.
Eine Engine, drei Integrationswege: natives React Native (Expo Go), Browser-JavaScript und WebView- bzw. iframe-Einbettung.
Fertige Werkzeuge: Rückwärts-Flexibilitätstest, Flexibilitätsanalyse mit automatischer Winkelerkennung und Pose-Vergleich mit Referenzposition.
Kostenlos / Open SourceComputer Vision für die physische Welt entwickeln, trainieren und bereitstellen

Echtzeit-Bild- und Video-APIs, agentisches DAM und Kreativ-Automatisierung in einer Plattform

Kostenlos / Open SourceEchtzeit-Vision-Modelle und eine komplette Plattform zum Trainieren, Annotieren und Deployen


SpezialisiertSetzt stark auf verwaltete Human-in-the-Loop-Arbeitskräfte für die Datenvalidierung und bietet weniger Self-Service-technische Tools als Labelbox.
Bietet Enterprise-Grade-Labeling und Modellbewertung im großen Stil, erfordert jedoch oft höhere Budgetvorgaben als Labelbox.

Bietet robuste multimodale Annotation und Workflow-Automatisierung mit etwas intuitiveren Datenkuration-Pipelines für Computer-Vision-Teams.

SpezialisiertVerfolge, evaluiere und liefere KI-Modelle und Agenten in einer verbundenen Umgebung.

Spezialisiert sich auf fortgeschrittene Computer-Vision- und Physical-AI-Datenpipelines, hat jedoch einen engeren Fokus als die allgemeine Text- und Bildannotation.

Eine universelle API für über 500 KI-Modelle und 1.000 Agenten-Tools

Kostenlos / Open SourceBietet eine flexible Open-Source-Alternative für benutzerdefinierte Datenannotation, erfordert jedoch Self-Hosting und manuelle Infrastrukturpflege.

Edge-KI-Beschleuniger und Vision-Prozessoren für eingebettete Intelligenz

SpezialisiertFocuses strictly on LLM evaluation, testing, and observability rather than raw data annotation and training dataset curation.
Kostenlos / Open SourceComputer Vision für die physische Welt entwickeln, trainieren und bereitstellen
Kostenlos / Open SourceEchtzeit-Vision-Modelle und eine komplette Plattform zum Trainieren, Annotieren und Deployen
SpezialisiertSetzt stark auf verwaltete Human-in-the-Loop-Arbeitskräfte für die Datenvalidierung und bietet weniger Self-Service-technische Tools als Labelbox.
Bietet Enterprise-Grade-Labeling und Modellbewertung im großen Stil, erfordert jedoch oft höhere Budgetvorgaben als Labelbox.
Bietet robuste multimodale Annotation und Workflow-Automatisierung mit etwas intuitiveren Datenkuration-Pipelines für Computer-Vision-Teams.
SpezialisiertVerfolge, evaluiere und liefere KI-Modelle und Agenten in einer verbundenen Umgebung.
Spezialisiert sich auf fortgeschrittene Computer-Vision- und Physical-AI-Datenpipelines, hat jedoch einen engeren Fokus als die allgemeine Text- und Bildannotation.
Kostenlos / Open SourceBietet eine flexible Open-Source-Alternative für benutzerdefinierte Datenannotation, erfordert jedoch Self-Hosting und manuelle Infrastrukturpflege.
SpezialisiertFocuses strictly on LLM evaluation, testing, and observability rather than raw data annotation and training dataset curation.