Anotació de la imatge

Serveis d'anotació d'imatges

Potencia les teves dades d'entrenament d'IA amb els serveis d'anotació d'imatges per a la visió per ordinador de Shaip

Anotació d'imatge

Imagineu el vostre conjunt de dades d'imatges anotades en pipeline sense colls d'ampolla. Deixa'ns mostrar-te com!

Clients destacats

Entrena models d'IA amb serveis d'anotació i etiquetatge d'imatges molt precisos

Tots els sistemes informàtics avançats basats en visió per ordinador requereixen dades d'entrenament hermètics per obtenir resultats precisos. Independentment de quin sector o segment de mercat us trobeu, el vostre producte basat en IA no donarà resultats desitjables si no l'entreneu bé. Aquí és exactament on entra en joc l'etiquetatge d'imatges. Aquest és un procés inevitable que fa que els resultats de la vostra IA siguin més precisos, rellevants i lliures de biaix mitjançant l'anotació o l'etiquetatge de tots els elements d'una imatge.

En una imatge d'un restaurant, el vostre mòdul d'aprenentatge automàtic aprendria què són les taules, els plats, els aliments, els coberts, l'aigua i més i els diferenciaria amb precisió en imatges un cop comenci a entrenar amb les dades adequades. Perquè això passi, milers d'objectes d'una imatge han de ser etiquetats meticulosament pels experts. A Shaip, tenim pioners del sector que porten dècades treballant en l'etiquetatge d'imatges. Des d'imatges convencionals fins a dades mèdiques de gran nínxol, podem anotar-les totes.

Eina d'anotació d'imatges

Tenim una de les eines d'etiquetatge d'imatges o eines d'anotació d'imatges més avançades del mercat que fa que l'etiquetatge d'imatges sigui precís i superfuncional. A més, també fa possible l'escalabilitat dinàmica. No importa si el vostre projecte requereix conjunts de dades complexos, té un temps limitat de comercialització o mandats d'anotació nítids, podem oferir-los amb la nostra plataforma d'etiquetatge d'imatges patentada.

Tanmateix, no tots els projectes dicten la implementació de la mateixa tècnica d'etiquetatge d'imatges. Cada projecte és únic pel que fa als seus requisits i cas d'ús i només les tècniques específiques del cas funcionen per obtenir els resultats més precisos.

Les empreses d'anotació d'imatges, com ara Shaip, implementen diverses tècniques d'etiquetatge després d'estudiar acuradament l'abast i els requisits del projecte. Depenent del vostre projecte d'aprenentatge automàtic, treballaríem en una o una combinació d'aquestes tècniques d'anotació d'imatges:

Tècniques d'anotació d'imatges - Dominem

Els diferents tipus d'anotació són els següents

Quadre delimitador - anotació d'imatge

Caixes delimitadores

La tècnica d'etiquetatge d'imatges més utilitzada en visió per ordinador és l'anotació de quadres delimitadors. En aquesta tècnica, les caixes es dibuixen manualment sobre elements d'imatge per identificar-les fàcilment

Cuboides 3D: anotació d'imatge

Cuboides 3D

Similar al quadre delimitador, però la diferència és que els anotadors dibuixen cuboides 3D sobre objectes per especificar 3 atributs importants d'un objecte: longitud, profunditat i amplada.

Anotació d'imatge anotació semàntica

Segmentació semàntica

En aquesta tècnica, cada píxel d'una imatge s'anota amb informació i es divideix en diferents segments que cal que reconegui el vostre algorisme de visió per ordinador.

Anotació de polígons

Anotació del polígon

En aquesta tècnica, els objectes irregulars es marquen traçant punts a cada vèrtex de l'objecte objectiu. Permet anotar totes les vores exactes de l'objecte, independentment de la seva forma

Anotació d'imatge Anotació de referència

Anotació de referència

En aquesta tècnica, l'etiquetador ha d'etiquetar punts clau en llocs especificats. Aquestes etiquetes s'utilitzen habitualment quan s'etiqueten elements anatòmics per a la detecció facial i d'emocions

Segmentació de línies - anotació d'imatge

Segmentació de línies

En aquesta tècnica, els anotadors dibuixen línies rectes per classificar aquest element com un objecte particular. Ajuda a establir límits, definir rutes o camins, etc.

Procés d'anotació d'imatges

La transparència és el nucli de la nostra col·laboració. Els nostres estrictes mecanismes de funcionament i de comunicació fluids garanteixen una col·laboració gratificant.

La nostra capacitat

Personal

Personal

Equips dedicats i formats:

  • Més de 30,000 col·laboradors per a la creació de dades, l'etiquetatge i el control de qualitat
  • Equip de gestió de projectes acreditat
  • Equip de desenvolupament de productes amb experiència
  • Equip de captació i incorporació del grup de talent
procés

procés

La màxima eficiència del procés està assegurada amb:

  • Procés robust 6 Sigma Stage-Gate
  • Un equip dedicat de cinturons negres 6 Sigma: propietaris clau del procés i compliment de la qualitat
  • Millora contínua i bucle de retroalimentació
plataforma

plataforma

La plataforma patentada ofereix avantatges:

  • Plataforma web d'extrem a extrem
  • Qualitat impecable
  • TAT més ràpid
  • Lliurament perfecte

Verticals

Anotem i etiquetem una varietat d'imatges per a diferents indústries
La visió per ordinador s'està tornant universal de manera dinàmica amb tones de casos d'ús més nous que apareixen cada dia. És l'única manera que les empreses aconsegueixen un avantatge al mercat. És per això que estenem els nostres serveis d'etiquetatge d'imatges d'alta qualitat als requisits de diferents indústries. Atenem sectors com ara:

Vehicles autònoms

Vehicles autònoms

Per al reconeixement de gestos, funcions ADAS, nivell i autonomia 5

avions no tripulats

avions no tripulats

Per a mapes de carreteres, detecció d'esquerdes i ODAI (Imatge aèria de detecció d'objectes)

Venda al Detall

Venda al Detall

Per a la gestió d'inventaris, la gestió de la cadena de subministrament, el reconeixement de gestos i molt més

Ar/vr

AR / VR

Per a la comprensió semàntica, el reconeixement facial, el seguiment avançat d'objectes i molt més

agricultura

agricultura

Per a la detecció de males herbes i malalties i identificació de cultius

Moda i comerç electrònic: etiquetatge d'imatges

Moda i comerç electrònic

Per a la categorització d'imatges, segmentació d'imatges, classificació d'imatges, detecció d'objectes i classificació multietiqueta

Finalment heu trobat l'empresa d'anotació d'imatges adequada

Força de treball experta

El nostre grup d'experts que són experts en l'etiquetatge poden obtenir fotos i imatges anotades de manera precisa i eficaç.

Centra't en el creixement

El nostre equip us ajuda a preparar dades d'imatge per entrenar motors d'IA, estalviant temps i recursos valuosos.

Escalabilitat

El nostre equip de col·laboradors pot acomodar volum addicional mantenint la qualitat de la sortida de dades.

Competitiu
Preus

Com a experts en formació i gestió d'equips, ens assegurem que els projectes es lliuren dins del pressupost definit.

Capacitats multifont/intersectorials

L'equip analitza dades de múltiples fonts i és capaç de produir dades d'entrenament en IA de manera eficient i en volums a totes les indústries.

Mantingueu-vos al capdavant de la competició

L'àmplia gamma de dades d'imatge proporciona a la IA una gran quantitat d'informació necessària per entrenar més ràpidament.

Serveis oferts

La recollida de dades d'imatges d'experts no és pràctica per a configuracions completes d'IA. A Shaip, fins i tot podeu considerar els serveis següents per fer que els models siguin més estesos de l'habitual:

Anotació de text

Anotació de text
Serveis

Estem especialitzats a preparar l'entrenament de dades textuals anotant conjunts de dades exhaustius, utilitzant anotacions d'entitats, classificació de text, anotacions de sentiments i altres eines rellevants.

Anotació d'àudio

Anotació d'àudio
Serveis

L'etiquetatge de fonts d'àudio, de veu i de conjunts de dades específics de veu mitjançant eines rellevants com ara el reconeixement de la parla, la diarització dels parlants i el reconeixement d'emocions és una cosa en què ens especialitzem.

Anotació de vídeo

Anotació de vídeo
Serveis

Shaip ofereix serveis d'etiquetatge de vídeo de gamma alta per a la formació de models de visió per ordinador. L'objectiu aquí és fer que els conjunts de dades es puguin utilitzar amb eines com el reconeixement de patrons, la detecció d'objectes i molt més.

Obteniu serveis d'anotació d'imatges professionals, escalables i fiables. Programa una trucada avui...

L'anotació d'imatge és el procés d'anotar una imatge amb etiquetes predeterminades per donar al model de visió per ordinador informació sobre el que es mostra a la imatge amb l'ajuda d'anotadors humans experts. En resum, es tracta d'afegir metadades a un conjunt de dades, cosa que fa que objectes específics siguin reconeixibles per als motors d'IA. L'etiquetatge d'objectes dins d'imatges fa que sigui informatiu i significatiu que els algorismes d'aprenentatge automàtic interpretin les dades etiquetades i s'entrenin per resoldre reptes de la vida real.

Per als sistemes que depenen de la visió per ordinador, el que és fonamental és l'etiquetatge/anotació d'imatges. És per aquest procés que un cotxe autònom pot diferenciar entre una bústia i un vianant, el semàfor vermell i el semàfor verd, entre d'altres; per prendre les decisions de conducció adequades. Perquè un sistema de reconeixement d'imatges sigui potent, ha de processar milions d'imatges per entendre amb precisió diferents objectes en un segment per al qual s'ha d'implementar.

L'anotació d'imatges entrena models d'IA i ML per a la visió per ordinador facilitant l'entrenament relacionat amb la detecció d'objectes i límits i la segmentació d'imatges.

Les diferents tècniques d'anotació d'imatges consisteixen en:

  • Caixes delimitadores 
  • Cuboides 3D
  • Segmentació semàntica
  • Anotació poligonal
  • Categorització d'imatges
  • Anotació de referència
  • Segmentació de línies

L'anotació manual d'imatges és una bona estratègia per entrenar models i algorismes de ML no supervisats, pel que fa a la visió per ordinador, ja que aquests models no són capaços de detectar, trobar i identificar imatges per si mateixos. A més, l'etiquetatge manual es refereix a la descripció de les regions de la imatge, textualment. L'anotació automàtica està pensada per a configuracions més intel·ligents i entrenades prèviament amb un enfocament en la indexació lingüística i l'assignació automàtica de metadades.

A més, l'etiquetatge manual d'imatges, tot i ser més lent, està millor equipat per gestionar la variabilitat del projecte i les necessitats escalables.

Una eina d'anotació d'imatges és un recurs que utilitza un equilibri d'esforç assistit per ordinador i esforç manual per etiquetar imatges abans d'introduir-les als models.

Podeu anotar una imatge sotmetent-la a una àmplia gamma de tècniques, com ara quadres delimitadors, cuboides, anotació de polígons, segmentació de línies, anotacions de referència i molt més. Un cop la tècnica s'asseu amb la imatge, la mateixa es pot introduir al sistema.

Els possibles casos d'ús de la indústria són:

  • Autònoma vehicles per al reconeixement de gestos, funcions ADAS, nivell i autonomia 5
  • avions no tripulats per a mapes de carreteres, detecció d'esquerdes i ODAI (Imatge aèria de detecció d'objectes)
  • Venda al Detall per a la gestió d'inventaris i prestatgeries, gestió de la cadena de subministrament, reconeixement de gestos i molt més
  • AR / VR per a la comprensió semàntica, el reconeixement facial, el seguiment avançat d'objectes i molt més
  • agricultura per a la detecció de males herbes i malalties i la identificació de cultius
  • i Moda i comerç electrònic per a la categorització d'imatges, detecció d'objectes i classificació multietiqueta