Servicii de adnotare a imaginilor de înaltă precizie pentru inteligența artificială la scară largă
Shaip oferă servicii precise și scalabile de adnotare și etichetare a imaginilor pentru a ajuta echipele de inteligență artificială să construiască modele de viziune computerizată fiabile. Adnotatorii noștri instruiți, platforma avansată de adnotare, verificările de calitate și fluxurile de lucru gestionate pentru livrare ajută întreprinderile să pregătească mai rapid date de antrenament vizual de înaltă calitate.
Servicii de etichetare a imaginilor de nivel enterprise în care puteți avea încredere
Shaip oferă servicii de adnotare a imaginilor la nivel de întreprindere, concepute pentru a ajuta echipele de inteligență artificială să construiască cu încredere modele de viziune computerizată mai bune. Adnotatorii noștri instruiți, fluxurile de lucru gestionate și procesele de control al calității asigură că fiecare set de date de imagini este etichetat cu acuratețe, consecvență și context. Indiferent dacă trebuie să scalați volumul de adnotări, să îmbunătățiți performanța modelului sau să externalizați etichetarea datelor vizuale, Shaip oferă asistență fiabilă pentru adnotarea imaginilor, adaptată nevoilor dvs. de instruire în domeniul inteligenței artificiale.
- Peste 500 de contribuitori verificați la nivel global
- SLA cu precizie de peste 99% — Sau re-adnotăm gratuit
- Conform cu HIPAA și GDPR — Fiecare proiect, în mod implicit
- POC rapid — Validați calitatea înainte de a vă angaja
- Protecție prin acord de confidențialitate — Datele dumneavoastră rămân într-un mediu controlat
Tehnici de adnotare a imaginilor pentru date de antrenament de înaltă calitate în domeniul vederii computerizate
Shaip acceptă multiple tehnici de adnotare a imaginilor pentru a ajuta echipele de inteligență artificială și învățare automată să pregătească seturi de date vizuale precise pentru modelele de viziune computerizată. De la casete de delimitare și paralelipipedice până la segmentare și adnotarea reperelor, experții noștri aplică metoda de etichetare potrivită în funcție de obiectivele modelului dvs., complexitatea imaginii și cerințele de calitate.
Cutii de delimitare
Cea mai frecvent utilizată tehnică de etichetare a imaginilor în viziunea computerizată este adnotarea casetei de delimitare. În această tehnică, casetele sunt desenate manual peste elementele imaginii pentru o identificare ușoară
Cuboizi 3D
Similar cu caseta de delimitare, dar diferența este că adnotatorii desenează cuboizi 3D peste obiecte pentru a specifica 3 atribute importante ale unui obiect - lungime, adâncime și lățime.
Segmentarea semantică
În această tehnică, fiecare pixel dintr-o imagine este adnotat cu informații și separat în diferite segmente pe care trebuie să le recunoască algoritmul de viziune computerizată.
Adnotare poligon
În această tehnică, obiectele neregulate sunt marcate prin trasarea punctelor pe fiecare vârf al obiectului țintă. Permite adnotarea tuturor marginilor exacte ale obiectului, indiferent de forma acestuia
Adnotare de reper
În această tehnică, etichetatorul trebuie să eticheteze punctele cheie în locații specificate. Astfel de etichete sunt utilizate în mod obișnuit acolo unde elementele anatomice sunt etichetate pentru detectarea facială și a emoțiilor
Segmentarea liniilor
În această tehnică, adnotatorii desenează linii drepte pentru a clasifica acel element ca un anumit obiect. Ajută la stabilirea granițelor, definirea rutelor sau căilor etc.
Adnotare scheletică
Adnotatoarele conectează articulații și părți cheie ale corpului pentru a cartografia structura scheletică, ajutând modelele de inteligență artificială să înțeleagă poziția, mișcarea și postura oamenilor sau animalelor pentru sarcini de recunoaștere a acțiunilor.
Adnotare LiDAR
Datele norului de puncte 3D de la senzorii LiDAR sunt etichetate pentru a identifica și clasifica obiecte din lumea reală cu precizie de adâncime — esențială pentru percepția vehiculelor autonome și a roboticii.
Adnotare punct cheie
Puncte precise sunt plasate în locații specifice ale unui obiect pentru a-i capta forma, orientarea și poziția — permițând inteligenței artificiale să înțeleagă detalii structurale fine în diverse cazuri de utilizare.
Procesul de adnotare a imaginilor
Transparența se află în centrul colaborării noastre. Mecanismele noastre stricte de operare și comunicare fluidă asigură o colaborare plină de satisfacții.
Cazuri de utilizare a adnotării imaginilor în diverse industrii
Adnotarea imaginilor ajută modelele de inteligență artificială și viziune computerizată să înțeleagă datele vizuale în medii de afaceri din lumea reală. Shaip oferă suport pentru proiecte de etichetare a imaginilor pentru industriile care au nevoie de detectarea precisă a obiectelor, înțelegerea scenelor, recunoașterea defectelor, evaluarea daunelor și inspecție vizuală automată.
Automotive
Antrenați modele de viziune computerizată pentru a detecta vehicule, pietoni, benzi de circulație, semne de circulație, marcaje rutiere și obstacole pentru conducere autonomă, sisteme ADAS, asistență la parcare, monitorizare a șoferului și evaluare a daunelor vehiculelor.
Comerțul cu amănuntul și comerțul electronic
Îmbunătățiți descoperirea produselor, acuratețea catalogului, căutarea vizuală, recunoașterea inventarului, monitorizarea rafturilor, etichetarea produselor, moderarea imaginilor și experiențele de cumpărături personalizate cu imagini ale produselor și magazinelor etichetate cu precizie.
Securitate și supraveghere
Permiteți sistemelor de inteligență artificială să identifice persoane, obiecte, activități neobișnuite, obiecte abandonate, mișcare în zone restricționate, densitatea mulțimii, numere de înmatriculare și amenințări perimetrale prin adnotarea precisă a imaginilor.
Producție
Sprijiniți inspecția automată a calității, detectarea defectelor, identificarea pieselor, monitorizarea liniei de asamblare, verificarea ambalajelor, verificări ale siguranței echipamentelor și detectarea deteriorării suprafeței folosind date vizuale etichetate.
Finanțe și asigurări
Accelerați revizuirea cererilor de despăgubire și evaluarea riscurilor cu adnotarea imaginilor pentru daunele vehiculelor, daunele materiale, verificarea activelor, detectarea fraudelor cu documente/imagini și analiza vizuală automată a dovezilor.
Robotica
Antrenați roboți să recunoască obiecte, să înțeleagă scene, să evite obstacolele, să apuce obiecte, să navigheze în medii, să cartografieze spații și să interacționeze în siguranță cu oameni și obiecte folosind seturi de date de imagini adnotate.
Capacitatea noastră
oameni
Echipe dedicate și pregătite:
- Peste 30,000 de colaboratori pentru crearea datelor, etichetare și asigurare a calității
- Echipa de management de proiect acreditată
- Echipa de dezvoltare a produselor cu experiență
- Echipa Talent Pool Sourcing & Onboarding
Etape
Cea mai mare eficiență a procesului este asigurată cu:
- Proces robust 6 Sigma Stage-Gate
- O echipă dedicată de centuri negre 6 Sigma – proprietari cheie de proces și conformitate cu calitatea
- Îmbunătățire continuă și buclă de feedback
Platformă
Platforma patentata ofera beneficii:
- Platformă end-to-end bazată pe web
- Calitate impecabilă
- TAT mai rapid
- Livrare fără întreruperi
Ați găsit în sfârșit compania de adnotare imagine potrivită
POC-uri rapide
Fără luni de procesare. Livrăm rapid o dovadă de concept cu date adnotate eșantion - astfel încât să puteți valida calitatea înainte de a vă angaja la scară completă.
Conformitate și securitate pe primul loc
Conformitate cu HIPAA, GDPR, ISO, SOC 2 încorporată în fiecare proiect. Platformă securizată patentată, acord de confidențialitate încă din prima zi și criptare atât în repaus, cât și în tranzit.
Expertiză specifică domeniului
Medici pentru date medicale. Avocați pentru documente juridice. Lingviști pentru vorbire în dialecte. Expertul potrivit pentru fiecare sarcină - nu o mulțime generică.
Parteneriate tehnologice puternice
Integrări profunde cu AWS, Azure, GCP și platformele MLOps de top. Conectați-vă direct la stiva existentă — Labelbox, SageMaker, Databricks și multe altele.
Calitatea datelor la nivel de întreprindere
Metodologie 6 Sigma, QA în mai multe etape, black belt-uri dedicate și verificări ale acordului între anotatori. Acord de nivel de serviciu (SLA) cu precizie de peste 99% — sau re-anotăm gratuit.
Forță de muncă globală flexibilă
Peste 1,000 de anotatori în diferite fusuri orare, limbi și domenii. Scalați de la 10 la 10 milioane de etichete la cerere — fără costuri suplimentare legate de personal.
pentru Manșon Gastric
Seturi de date de recunoaștere facială standard pentru antrenamentul modelelor de inteligență artificială
Shaip a furnizat seturi de date faciale provenite din surse etice, diverse din punct de vedere demografic, pentru a ajuta un conglomerat tehnologic global să accelereze dezvoltarea modelelor de inteligență artificială fără cicluri lungi de colectare a datelor.
Problemă : Construirea de seturi de date faciale la scară largă, conforme cu confidențialitatea, pentru diverse etnii, vârste și condiții
Soluție : Peste 300,000 de imagini și peste 2,000 de videoclipuri din 6 seturi de date selectate, cu adnotări detaliate despre poziții, emoții și iluminare
Rezultat : Antrenament mai rapid al modelului AI, cu prejudecăți reduse și conformitate deplină la nivel global cu confidențialitatea datelor.
Proiect de adnotare LiDAR pentru vehicule autonome SmartCity
SmartCity a încheiat un parteneriat cu Shaip pentru a adnota datele LiDAR multi-senzori și cele obținute prin camere, pentru implementarea în siguranță a vehiculelor autonome în medii urbane complexe.
Problemă : Adnotați 15,000 de cadre multi-senzori în diverse scenarii urbane în termen de 4 luni
Soluție : O echipă de adnotare formată din 50 de membri, care utilizează instrumente asistate de inteligență artificială, a finalizat peste 450,000 de adnotări de obiecte cu fluxuri de lucru 2D/3D.
Rezultat : precizie de 99.7%, livrat cu 2 săptămâni mai devreme — reducând timpul de testare antivirus în lumea reală cu 30%
Resurse recomandate
Ghidul cumpărătorului
Adnotare și etichetare a imaginilor
Viziunea computerizată învață mașinile să înțeleagă lumea vizuală. În esența sa se află adnotarea imaginilor - procesul cheie care permite mașinilor să ia decizii inteligente.
ofertele
Servicii de adnotare video
Shaip oferă servicii de etichetare video de ultimă generație pentru antrenarea modelelor Computer Vision. Scopul aici este de a face seturile de date utilizabile cu instrumente precum recunoașterea modelelor, detectarea obiectelor și altele.
ofertele
Servicii de adnotare text
Suntem specializați în pregătirea instruirii pentru datele textuale prin adnotarea unor seturi de date exhaustive, folosind adnotarea entităților, clasificarea textului, adnotarea sentimentelor și alte instrumente relevante.
Clienți prezentați
Împuternicirea echipelor să construiască produse AI de top la nivel mondial.
Obțineți servicii profesionale, scalabile și fiabile de adnotare a imaginilor. Programați un apel astăzi...
Întrebări Frecvente (FAQ)
1. Ce este adnotarea imaginilor?
Adnotarea imaginilor este procesul de adăugare a etichetelor sau tag-urilor la imagini pentru a le face ușor de înțeles pentru modelele de învățare automată (ML). Aceasta ajută mașinile să identifice și să interpreteze obiecte sau elemente dintr-o imagine.
2. Adnotarea imaginilor și etichetarea imaginilor sunt același lucru?
Acestea sunt strâns legate. Etichetarea imaginilor atribuie de obicei etichete sau categorii, în timp ce adnotarea imaginilor poate include marcaje vizuale detaliate, cum ar fi casete de delimitare, poligoane, repere și măști de segmentare.
3. De ce au nevoie modelele de viziune computerizată de adnotare a imaginilor?
Modelele de viziune computerizată au nevoie de imagini adnotate pentru a învăța cum să detecteze obiecte, să clasifice scene, să identifice modele vizuale și să efectueze predicții precise din lumea reală.
4. Care sunt diferitele tehnici de adnotare a imaginilor?
Principalele tehnici includ casete de încadrare, segmentare semantică, adnotarea poligoanelor, paralelipipedi 3D, adnotarea reperelor și segmentarea liniilor. Fiecare metodă este utilizată în funcție de tipul de obiect și de nevoile proiectului.
5. Ce oferă un furnizor de servicii de adnotare a imaginilor?
Un furnizor de adnotări de imagini oferă îndrumări pentru etichetare, adnotatori instruiți, instrumente de adnotare, verificare a calității, management de proiect și livrare a setului de date final.
6. De ce ar trebui companiile să externalizeze adnotarea imaginilor?
Externalizarea adnotării imaginilor ajută companiile să reducă munca manuală, să se scaleze mai rapid, să îmbunătățească consecvența etichetării și să acceseze echipe de adnotare instruite.
7. Ce este adnotarea casetei de încadrare?
Adnotarea casetei de delimitare plasează casete dreptunghiulare în jurul obiectelor din imagini, astfel încât modelele de viziune computerizată să poată învăța locația și detectarea obiectelor.
8. Ce este segmentarea semantică?
Segmentarea semantică etichetează pixelii imaginii pe categorii, astfel încât modelele de inteligență artificială să poată înțelege regiunile și limitele obiectelor la un nivel detaliat.
9. Ce este adnotarea poligonului?
Adnotarea poligonului marchează formele neregulate ale obiectelor prin trasarea punctelor în jurul marginilor obiectelor, ajutând modelele să învețe limite mai precise.
10. Ce este adnotarea unui punct de reper?
Adnotarea reperelor plasează puncte cheie pe anumite caracteristici ale imaginii, ajutând modelele de inteligență artificială să recunoască pozițiile, formele și structurile obiectelor.
11. Cum asigură Shaip acuratețea adnotărilor imaginilor?
Shaip folosește adnotatori instruiți, instrucțiuni clare, verificări ale calității, fluxuri de lucru pentru revizuire și bucle de feedback pentru a îmbunătăți acuratețea adnotării imaginilor.
12. Cât costă serviciile de adnotare a imaginilor?
Costul depinde de dimensiunea setului de date, tehnica de adnotare, complexitate, cerințele de calitate, timpul de execuție și instrucțiunile specifice proiectului.
13. Cât durează un proiect de adnotare a imaginilor?
Termenele limită depind de volumul imaginilor, complexitatea adnotărilor, cerințele de revizuire și programul de livrare. Un lot pilot poate ajuta la estimarea timpului înainte de scalare.
