Adnotarea imaginii

Servicii de adnotare a imaginilor

Îmbunătățiți datele de antrenament AI cu serviciile Shaip de adnotare a imaginilor pentru computer Vision

Servicii de adnotare imagini

Imaginați-vă setul de date cu imagini adnotate în conductă, fără blocaje. Hai să-ți arătăm cum!

Clienți prezentați

Antrenați modele AI cu servicii super-precise de adnotare și etichetare a imaginilor

Toate sistemele de calcul avansate bazate pe viziune computerizată necesită date de antrenament etanșe pentru rezultate precise. Indiferent de industria sau segmentul de piață în care vă aflați, produsul dvs. bazat pe inteligență artificială nu va da rezultate dorite dacă nu îl instruiți corect. Exact aici intervine etichetarea imaginilor. Acesta este un proces inevitabil care face rezultatele tale AI mai precise, relevante și lipsite de părtinire prin adnotarea sau etichetarea tuturor elementelor dintr-o imagine.

Într-o imagine a unui restaurant, modulul de învățare automată ar învăța ce sunt mesele, farfuriile, alimentele, tacâmurile, apa și multe altele și ar diferenția cu precizie fiecare în imagini odată ce începe antrenamentul cu datele potrivite. Pentru ca acest lucru să se întâmple, mii de obiecte dintr-o imagine trebuie să fie etichetate meticulos de către experți. La Shaip, avem pionieri din industrie care lucrează la etichetarea imaginilor de zeci de ani. De la imagini convenționale până la date medicale de mare nișă, le putem adnota pe toate.

Instrument de adnotare a imaginilor

Avem unul dintre cele mai avansate instrumente de etichetare a imaginilor sau instrumente de adnotare a imaginilor de pe piață, care face etichetarea imaginilor precisă și super-funcțională. În plus, face posibilă și scalabilitatea dinamică. Indiferent dacă proiectul dvs. necesită seturi de date complexe, are un timp limitat de comercializare sau mandate de adnotare foarte clare, putem livra cu platforma noastră proprietară de etichetare a imaginilor.

Cu toate acestea, nu toate proiectele dictează implementarea aceleiași tehnici de etichetare a imaginilor. Fiecare proiect este unic în ceea ce privește cerințele și cazul de utilizare și numai tehnicile specifice cazului funcționează pentru cele mai precise rezultate.

Companiile de adnotare imagine, cum ar fi Shaip, implementează diverse tehnici de etichetare după ce au studiat cu atenție domeniul și cerințele proiectului. În funcție de proiectul dvs. de învățare automată, vom lucra la una sau la o combinație a acestor tehnici de adnotare a imaginilor:

Tipuri de adnotare de imagine

Tehnici de adnotare a imaginilor – Stăpânim

Diferitele tipuri de adnotări sunt după cum urmează

Caseta de delimitare - adnotare imagine

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 - adnotare imagine

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.

Adnotare imagine adnotare semantică

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

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 imagine Adnotare reper

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 - adnotare imagine

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.

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.

Capacitatea noastră

oameni

oameni

Echipe dedicate și pregătite:

  • Peste 30,000 de colaboratori pentru colectarea datelor, etichetare și QA
  • Echipa de management de proiect acreditată
  • Echipa de dezvoltare a produselor cu experiență
  • Echipa Talent Pool Sourcing & Onboarding

Proces

Proces

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

Platformă

Platforma patentata ofera beneficii:

  • Platformă end-to-end bazată pe web
  • Calitate impecabilă
  • TAT mai rapid
  • Livrare fără întreruperi

verticale

Adnotăm și etichetăm o varietate de imagini pentru diferite industrii
Viziunea computerizată devine dinamic universală, cu o mulțime de cazuri de utilizare mai noi care apar în fiecare zi. Este singurul mod în care companiile obțin un avantaj pe piață. De aceea, extindem serviciile noastre de etichetare a imaginilor de înaltă calitate la cerințele din diverse industrii. Ne ocupăm de industrii precum:

Vehicule autonome

Vehicule autonome

Pentru recunoașterea gesturilor, funcții ADAS, Nivel și autonomie 5

Drone

Drone

Pentru cartografierea drumurilor, detectarea fisurilor și ODAI (Imagini aeriene de detectare a obiectelor)

Cu amănuntul

Cu amănuntul

Pentru gestionarea stocurilor, managementul lanțului de aprovizionare, recunoașterea gesturilor și multe altele

Ar/vr

AR / VR

Pentru înțelegere semantică, recunoaștere facială, urmărire avansată a obiectelor și multe altele

Agricultură

Agricultură

Pentru detectarea buruienilor și bolilor și identificarea culturilor

Moda și comerț electronic - etichetare imagini

Modă și comerț electronic

Pentru categorizarea imaginilor, segmentarea imaginilor, clasificarea imaginilor, detectarea obiectelor și clasificarea cu mai multe etichete

Ați găsit în sfârșit compania de adnotare imagine potrivită

Forță de muncă expertă

Grupul nostru de experți care sunt competenți în etichetare poate procura fotografii și imagini precise și adnotate eficient.

Concentrați-vă pe creștere

Echipa noastră vă ajută să pregătiți datele de imagine pentru antrenamentul motoarelor AI, economisind timp și resurse prețioase.

scalabilitate

Echipa noastră de colaboratori poate găzdui un volum suplimentar, menținând în același timp calitatea datelor de ieșire.

Competitiv
Tarif

În calitate de experți în formare și în managementul echipelor, ne asigurăm că proiectele sunt livrate în limitele bugetului definit.

Capacități multi-surse/intersectoriale

Echipa analizează date din mai multe surse și este capabilă să producă date de instruire AI eficient și în volume în toate industriile.

Rămâneți în fața competiției

Gama largă de date de imagine oferă inteligenței artificiale cantități mari de informații necesare pentru a se antrena mai rapid.

Servicii oferite

Colectarea expertă a datelor de imagine nu este completă pentru setări AI complete. La Shaip, puteți chiar să luați în considerare următoarele servicii pentru a face modelele mult mai răspândite decât de obicei:

Adnotare text

Adnotare text
Servicii

Suntem specializați în pregătirea instruirii datelor textuale prin adnotarea unor seturi de date exhaustive, folosind adnotarea entităților, clasificarea textului, adnotarea sentimentelor și alte instrumente relevante.

Adnotare audio

Adnotare audio
Servicii

Etichetarea surselor audio, a seturilor de date specifice vorbirii și vocii prin instrumente relevante precum recunoașterea vorbirii, diarizarea vorbitorului, recunoașterea emoțiilor este ceva în care suntem specializați.

Adnotare video

Adnotare video
Servicii

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.

Obțineți servicii profesionale, scalabile și de încredere de adnotare a imaginilor. Programați un apel astăzi...

Adnotarea imaginii este procesul de adnotare a unei imagini cu etichete predeterminate pentru a oferi modelului de vizualizare computerizată informații despre ceea ce este afișat în imagine cu ajutorul adnotatorilor umani experți. Pe scurt, totul se referă la adăugarea de metadate la un set de date, ceea ce face ca obiectele specifice să fie recunoscute pentru motoarele AI. Etichetarea obiectelor din imagini face ca algoritmii de învățare automată să interpreteze datele etichetate și să fie instruiți pentru a rezolva provocările din viața reală, informativ și semnificativ.

Pentru sistemele care se bazează pe viziunea computerizată, ceea ce este fundamental este etichetarea/adnotarea imaginilor. Din cauza acestui proces, o mașină autonomă poate diferenția între o cutie poștală și un pieton, semaforul roșu și semaforul verde și multe altele; pentru a lua decizii de conducere adecvate. Pentru ca un sistem de recunoaștere a imaginilor să fie puternic, trebuie să proceseze milioane de imagini pentru a înțelege cu precizie diferite obiecte dintr-un segment pentru care este destinat să fie implementat.

Adnotarea imaginilor antrenează modele AI și ML pentru viziunea computerizată, facilitând antrenamentul care se referă la detectarea obiectelor și a granițelor și segmentarea imaginii.

Diferitele tehnici de adnotare a imaginilor constau în:

  • Cutii de delimitare 
  • Cuboizi 3D
  • Segmentarea semantică
  • Adnotare poligonală
  • Categorizarea imaginilor
  • Adnotare de reper
  • Segmentarea liniilor

Adnotarea manuală a imaginilor este o strategie bună pentru antrenarea modelelor și algoritmilor ML nesupravegheați, în ceea ce privește viziunea computerizată, deoarece aceste modele nu sunt capabile să detecteze, să găsească și să identifice imagini pe cont propriu. De asemenea, etichetarea manuală se referă la descrierea textuală a regiunilor imaginii. Adnotarea automată este destinată configurațiilor mai inteligente și mai pre-instruite, cu accent pe indexarea lingvistică și atribuirea automată a metadatelor.

De asemenea, etichetarea manuală a imaginilor, în ciuda faptului că este mai lentă, este mai bine echipată pentru a gestiona variabilitatea proiectelor și nevoile scalabile.

Un instrument de adnotare a imaginilor este o resursă care utilizează un echilibru între efort asistat de computer și efort manual pentru a eticheta imaginile înainte de a le introduce în modele.

Puteți adnota o imagine supunând-o la o gamă largă de tehnici, cum ar fi cutii de delimitare, cuboide, adnotare poligon, segmentare de linii, adnotare reper și multe altele. Odată ce tehnica corespunde imaginii, aceasta poate fi introdusă în sistem.

Cazurile de utilizare posibile în industrie sunt:

  • Autonom vehicule pentru recunoașterea gesturilor, caracteristici ADAS, autonomie Level și 5
  • Drone pentru cartografierea drumurilor, detectarea fisurilor și ODAI (Imagini aeriene de detectare a obiectelor)
  • Cu amănuntul pentru gestionarea stocurilor și a rafturilor, managementul lanțului de aprovizionare, recunoașterea gesturilor și multe altele
  • AR / VR pentru înțelegere semantică, recunoaștere facială, urmărire avansată a obiectelor și multe altele
  • Agricultură pentru detectarea buruienilor și bolilor și identificarea culturilor
  • Și Modă și comerț electronic pentru categorizarea imaginilor, detectarea obiectelor și clasificarea cu mai multe etichete