Adnotarea imaginii
Servicii de adnotare a imaginilor
Îmbunătățiți datele de antrenament AI cu serviciile Shaip de adnotare a imaginilor pentru computer Vision
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:
Tehnici de adnotare a imaginilor – Stăpânim
Diferitele tipuri de adnotări sunt după cum urmează
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.
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
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
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
Platforma patentata ofera beneficii:
- Platformă end-to-end bazată pe web
- Calitate impecabilă
- TAT mai rapid
- Livrare fără întreruperi
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
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
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
Pentru recunoașterea gesturilor, funcții ADAS, Nivel și autonomie 5
Drone
Pentru cartografierea drumurilor, detectarea fisurilor și ODAI (Imagini aeriene de detectare a obiectelor)
Retail
Pentru gestionarea stocurilor, 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
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
Stabilirea prețurilor:
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
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
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
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.
Resurse recomandate
Ghidul cumpărătorului
Adnotare și etichetare imagini pentru computer Vision
Viziunea computerizată înseamnă a înțelege lumea vizuală pentru a instrui aplicațiile de viziune computerizată. Succesul său se rezumă complet la ceea ce numim adnotare de imagine – procesul fundamental din spatele tehnologiei care face ca mașinile să ia decizii inteligente și este exact ceea ce suntem pe cale să discutăm și să explorăm.
ofertele
Catalog de date computer viziune
Există o mare varietate de aplicații comune pentru Computer Vision în proiectele AI. Vă oferim cantități mari de imagini și date video de înaltă calitate, pregătite pentru modelele dvs. de viziune computerizată, care se potrivesc bugetului dvs. și care pot fi scalate pe măsură ce creșteți.
ofertele
Colectarea de date relevante pentru imagini pentru a aduce AI la viață
Un model de învățare automată (ML) este la fel de bun ca datele sale de antrenament; prin urmare, ne concentrăm pe a vă oferi cele mai bune seturi de date de imagine pentru modelele dumneavoastră ML. Instrumentul nostru de colectare a datelor de imagine va face ca proiectele dumneavoastră de viziune computerizată să funcționeze în lumea reală.
Obțineți servicii profesionale, scalabile și de încredere de adnotare a imaginilor. Programați un apel astăzi...
Întrebări frecvente (FAQ)
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)
- Retail 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