Billedannotation
Billedannoteringstjenester
Overlad dine AI -træningsdata med Shaips billedannoteringstjenester til computervision
Forestil dig dit annoterede billeddatasæt i pipeline uden flaskehalse. Lad os vise dig hvordan!
Fremhævede klienter
Træn AI-modeller med superpræcise Image Annotation & Image Tagging Services
Alle avancerede computersystemer baseret på computersyn kræver lufttætte træningsdata for nøjagtige resultater. Uanset hvilken branche eller markedssegment du er interesseret i, leverer dit AI-drevne produkt ikke ønskelige resultater, hvis du ikke træner det rigtigt. Det er nøjagtigt, hvor billedmærkning kommer ind. Dette er en uundgåelig proces, der gør din AIs resultater mere nøjagtige, relevante og biasfrie ved at kommentere eller tagge alle elementerne i et billede.
I et billede af en restaurant vil dit maskinlæringsmodul lære, hvad borde, tallerkener, mad, bestik, vand og mere er og præcist differentiere hver i billeder, når den begynder at træne med de rigtige data. For at det kan ske, skal tusinder af objekter i et billede mærkes omhyggeligt af eksperter. Hos Shaip har vi branchepionerer, der har arbejdet med billedmærkning i årtier. Fra konventionelle billeder til meget niche medicinske data kan vi kommentere dem alle.
Billedkommentarværktøj
Vi har et af de mest avancerede billedmærkningsværktøjer eller billedannoteringsværktøjer på markedet, der gør billedmærkning præcis og superfunktionel. Derudover gør det også dynamisk skalerbarhed mulig. Uanset om dit projekt kræver komplekse datasæt, har en begrænset tid til markedsføring eller knivskarpe annoteringsmandater, kan vi levere med vores proprietære billedmærkningsplatform.
Imidlertid dikterer ikke alle projekter implementeringen af den samme billedmærkningsteknik. Hvert projekt er unikt med hensyn til dets krav og anvendelse, og kun sagsspecifikke teknikker fungerer for de mest nøjagtige resultater.
Image Annotation Virksomheder, såsom Shaip, anvender forskellige mærkningsteknikker efter omhyggeligt at have studeret projektets omfang og krav. Afhængigt af dit maskinindlæringsprojekt vil vi arbejde på en eller en kombination af disse billedkommenteringsteknikker:
Typer af billedkommentarer
Billedannoteringsteknikker - Vi mestrer
De forskellige typer annotationer er som følger
Afgrænsningskasser
Den mest almindeligt anvendte billedmærkningsteknik i computersyn er afgrænsningsboks -annotering. I denne teknik trækkes kasser manuelt over billedelementer for let identifikation
3D Cuboids
Svarende til afgrænsningsfeltet, men forskellen er, kommentatorer, tegner 3D-kubider over objekter for at specificere 3 vigtige attributter for et objekt - længde, dybde og bredde.
Semantisk segmentering
I denne teknik er hver pixel i et billede kommenteret med information og adskilt i forskellige segmenter, du har brug for din computersynsalgoritme for at genkende.
Kommentar til polygon
I denne teknik er uregelmæssige objekter markeret ved at plotte punkter på hvert toppunkt på målobjektet. Det gør det muligt at kommentere alle objektets nøjagtige kanter, uanset dens form
Vartegn-kommentar
I denne teknik skal etiketteren mærke nøglepunkter på bestemte placeringer. Sådanne mærker bruges ofte, hvor anatomiske elementer er mærket til ansigts- og følelsesdetektering
Linjesegmentering
I denne teknik tegner kommentatorer lige linjer for at klassificere elementet som et bestemt objekt. Det hjælper med at etablere grænser, definere ruter eller stier osv.
Billedkommenteringsproces
Gennemsigtighed er kernen i vores samarbejde. Vores strenge drifts- og flydende kommunikationsmekanismer sikrer et givende samarbejde.
Vores evne
Mennesker
Dedikerede og uddannede hold:
- 30,000+ samarbejdspartnere til dataindsamling, mærkning og kvalitetssikring
- Godkendt projektledelsesteam
- Erfaren produktudviklingsteam
- Talent Pool Sourcing & Onboarding Team
Proces
Højeste proceseffektivitet sikres med:
- Robust 6 Sigma Stage-Gate-proces
- Et dedikeret team med 6 Sigma-sorte bælter - Nøgleprocessejere og overholdelse af kvalitet
- Løbende forbedring og feedback
perron
Den patenterede platform giver fordele:
- Web-baseret ende-til-ende platform
- Upåklagelig kvalitet
- Hurtigere TAT
- Problemfri levering
Mennesker
Dedikerede og uddannede hold:
- 30,000+ samarbejdspartnere til oprettelse af data, mærkning og kvalitetssikring
- Godkendt projektledelsesteam
- Erfaren produktudviklingsteam
- Talent Pool Sourcing & Onboarding Team
Proces
Højeste proceseffektivitet sikres med:
- Robust 6 Sigma Stage-Gate-proces
- Et dedikeret team med 6 Sigma-sorte bælter - Nøgleprocessejere og overholdelse af kvalitet
- Løbende forbedring og feedback
perron
Den patenterede platform giver fordele:
- Web-baseret ende-til-ende platform
- Upåklagelig kvalitet
- Hurtigere TAT
- Problemfri levering
vertikaler
Vi kommenterer og mærker en række billeder til forskellige brancher
Computersyn bliver dynamisk universelt med masser af nyere brugssager, der dukker op hver eneste dag. Det er den eneste måde, hvorpå virksomheder får en fordel på markedet. Derfor udvider vi vores højkvalitets billedmærkningstjenester til krav fra forskellige brancher. Vi henvender os til brancher som:
Autonome køretøjer
Til gestegenkendelse, ADAS-funktioner, niveau og 5 autonomi
Drones
Til vejkortlægning, revnedetektering og ODAI (Object Detection Aerial Imagery)
Retail
Til lagerstyring, supply chain management, bevægelsesgenkendelse og mere
AR / VR
Til semantisk forståelse, ansigtsgenkendelse, avanceret objektsporing og mere
Landbrug
Til påvisning af ukrudt og sygdom og identifikation af afgrøder
Mode og e-handel
Til billedkategorisering, billedsegmentering, billedklassificering, objektdetektion og multi-label klassificering
Du har endelig fundet det rigtige Image Annotation Company
Ekspert arbejdsstyrke
Vores pulje af eksperter, der er dygtige til mærkning, kan fremskaffe nøjagtige og effektivt kommenterede fotos og billeder.
Fokus på vækst
Vores team hjælper dig med at forberede billeddata til træning af AI-motorer, hvilket sparer værdifuld tid og ressourcer.
Skalerbarhed
Vores team af samarbejdspartnere kan rumme ekstra volumen, samtidig med at kvaliteten af dataoutput opretholdes.
Konkurrencedygtige
Priser
Som eksperter i uddannelse og ledelse af teams sikrer vi, at projekter leveres inden for det definerede budget.
Multikilde / tværindustrielle muligheder
Holdet analyserer data fra flere kilder og er i stand til at producere AI-træningsdata effektivt og i mængder på tværs af alle brancher.
Hold dig foran konkurrencen
Det brede spektrum af billeddata giver AI rigelige mængder information, der er nødvendig for at træne hurtigere.
Tjenester tilbydes
Ekspertindsamling af billeddata er ikke praktisk til omfattende AI-opsætninger. Hos Shaip kan du endda overveje følgende tjenester for at gøre modeller langt mere udbredte end normalt:
Tekstkommentar
Tjenester
Vi har specialiseret os i at gøre tekstdatatræning klar ved at kommentere udtømmende datasæt ved hjælp af enhedsanmærkning, tekstklassificering, stemningsannotering og andre relevante værktøjer.
Lydkommentar
Tjenester
Mærkning af lydkilder, tale- og stemmespecifikke datasæt via relevante værktøjer som talegenkendelse, højttalerdiarisering, følelsesgenkendelse er noget, vi specialiserer os i.
Video-kommentar
Tjenester
Shaip tilbyder avancerede videomærkningstjenester til træning af Computer Vision-modeller. Målet her er at gøre datasæt anvendelige med værktøjer som mønstergenkendelse, objektdetektering og mere.
Anbefalede ressourcer
Købervejledning
Billedanmærkning og mærkning til computervision
Computersyn handler om at give mening om den visuelle verden til at træne computersynsapplikationer. Dens succes koger helt ned til det, vi kalder billednotering - den grundlæggende proces bag teknologien, der får maskiner til at træffe intelligente beslutninger, og det er netop det, vi skal diskutere og udforske.
tilbud
Computer Vision Data Katalog
Der er en lang række almindelige applikationer til Computer Vision i AI-projekter. Vi tilbyder dig enorme mængder billed- og videodata i høj kvalitet klar til dine computervisionsmodeller, der passer til dit budget og kan skaleres, efterhånden som du vokser.
tilbud
Relevant indsamling af billeddata for at bringe AI til live
En maskinlæringsmodel (ML) er lige så god som dens træningsdata; derfor fokuserer vi på at give dig de bedste billeddatasæt til dine ML-modeller. Vores billeddataindsamlingsværktøj får dine computervisionsprojekter til at fungere i den virkelige verden.
Få professionelle, skalerbare og pålidelige billedannoteringstjenester. Planlæg et opkald i dag ...
Ofte stillede spørgsmål (FAQ)
Billedkommentar er processen med at kommentere et billede med forudbestemte etiketter for at give computersynsmodellen information om, hvad der vises på billedet ved hjælp af ekspert menneskelige kommentatorer. Kort sagt handler det om at tilføje metadata til et datasæt, hvilket gør specifikke objekter genkendelige for AI-motorer. Mærkning af objekter i billeder gør det informativt og meningsfuldt for maskinindlæringsalgoritmer at fortolke de mærkede data og blive uddannet til at løse virkelige udfordringer.
For systemer, der er afhængige af computersyn, er det grundlæggende billedmærkning / kommentering. Det er på grund af denne proces, at en autonom bil kan skelne mellem en postkasse og en fodgænger, det røde lys og det grønne lys med mere; for at træffe passende kørselsbeslutninger. For at et billedgenkendelsessystem skal være effektivt, skal det behandle millioner af billeder for nøjagtigt at forstå forskellige objekter i et segment, det er beregnet til at blive implementeret til.
Billedanmærkning træner AI- og ML -modeller til computersyn ved at lette træning, der vedrører objekt- og grænsedetektering og billedsegmentering.
De forskellige billedannoteringsteknikker består af:
- Afgrænsningskasser
- 3D Cuboids
- Semantisk segmentering
- Polygonal kommentar
- Billedkategorisering
- Vartegn-kommentar
- Linjesegmentering
Manuel billedannotering er en god strategi til træning af ML -modeller og algoritmer uden opsyn, hvad angår computersyn, da disse modeller ikke er i stand til at opdage, finde og identificere billeder på egen hånd. Også manuel mærkning vedrører beskrivelse af billedområderne, tekstmæssigt. Automatisk annotering er beregnet til mere intelligente og forududdannede opsætninger med fokus på sproglig indeksering og automatisk metadata-tildeling.
Også manuel billedmærkning, på trods af at den er langsommere, er bedre rustet til at håndtere projektvariabilitet og skalerbare behov.
Et værktøj til billedannotering er en ressource, der bruger en balance mellem computerassisteret indsats og manuel anstrengelse til at mærke billeder, før de indføres i modellerne
Du kan kommentere et billede ved at udsætte det for en lang række teknikker som afgrænsningsbokse, kuboider, polygon -annotering, linjesegmentering, skelsættende annotering og mere. Når teknikken sidder med billedet, kan det samme indføres i systemet.
De mulige sager om industribrug er:
- Autonom køretøjer til bevægelsesgenkendelse, ADAS-funktioner, niveau og 5 autonomi
- Drones til vejkortlægning, revnedetektering og ODAI (Object Detection Aerial Imagery)
- Retail til lager- og hyldestyring, administration af forsyningskæden, genkendelser af bevægelser og mere
- AR / VR til semantisk forståelse, ansigtsgenkendelse, avanceret objektsporing og mere
- Landbrug til påvisning af ukrudt og sygdom og identifikation af afgrøder
- og Mode og e-handel til billedkategorisering, genkendelse af objekter og klassificering af flere etiketter