Adnotacja obrazu
Usługi adnotacji obrazu
Wzbogać swoje dane treningowe AI dzięki usługom adnotacji obrazu firmy Shaip dla widzenia komputerowego
Wyobraź sobie zestaw danych obrazów z adnotacjami w potoku bez wąskich gardeł. Pozwól, że pokażemy Ci jak!
Wyróżnieni klienci
Trenuj modele AI za pomocą superprecyzyjnych usług adnotacji i tagowania obrazów
Wszystkie zaawansowane systemy komputerowe oparte na wizji komputerowej wymagają hermetycznych danych treningowych w celu uzyskania dokładnych wyników. Niezależnie od branży lub segmentu rynku, Twój produkt oparty na sztucznej inteligencji nie przyniesie pożądanych rezultatów, jeśli nie będziesz go odpowiednio wyszkolić. Właśnie tam pojawia się etykietowanie obrazów. Jest to nieunikniony proces, który sprawia, że wyniki Twojej sztucznej inteligencji są dokładniejsze, trafniejsze i wolne od uprzedzeń poprzez dodawanie adnotacji lub tagowanie wszystkich elementów obrazu.
Na obrazie restauracji Twój moduł uczenia maszynowego dowiedziałby się, czym są stoły, talerze, jedzenie, sztućce, woda i nie tylko, i precyzyjnie rozróżnia każdy z nich na obrazach, gdy zacznie trenować z odpowiednimi danymi. Aby tak się stało, tysiące obiektów na obrazie muszą być skrupulatnie oznaczone przez ekspertów. W Shaip mamy pionierów w branży, którzy od dziesięcioleci pracują nad etykietowaniem obrazu. Od konwencjonalnych obrazów po wysoce niszowe dane medyczne, możemy je wszystkie opisywać.
Narzędzie do adnotacji obrazu
Posiadamy jedno z najbardziej zaawansowanych narzędzi do oznaczania obrazów lub narzędzi do adnotacji obrazów na rynku, które sprawia, że oznaczanie obrazów jest precyzyjne i superfunkcjonalne. Poza tym umożliwia również dynamiczną skalowalność. Bez względu na to, czy Twój projekt wymaga złożonych zestawów danych, ma ograniczony czas wprowadzenia na rynek, czy też wymagane jest ostre jak brzytwa adnotacje, możemy dostarczyć za pomocą naszej zastrzeżonej platformy do etykietowania obrazów.
Jednak nie wszystkie projekty narzucają wdrożenie tej samej techniki etykietowania obrazu. Każdy projekt jest wyjątkowy pod względem wymagań i przypadku użycia, a tylko techniki specyficzne dla danego przypadku zapewniają najdokładniejsze wyniki.
Image Adnotacje Firmy, takie jak Shaip, stosują różne techniki etykietowania po dokładnym przestudiowaniu zakresu i wymagań projektu. W zależności od projektu uczenia maszynowego pracowalibyśmy nad jedną lub kombinacją tych technik adnotacji obrazu:
Rodzaje adnotacji do obrazu
Techniki adnotacji obrazu – opanowujemy
Różne rodzaje adnotacji są następujące
Obwiednie
Najczęściej stosowaną techniką oznaczania obrazów w wizji komputerowej jest adnotacja w polu ograniczającym. W tej technice ramki są ręcznie rysowane na elementach obrazu w celu łatwej identyfikacji
Kuboidy 3D
Podobnie jak w przypadku obwiedni, ale różnica polega na tym, że adnotatory rysują prostopadłościany 3D nad obiektami, aby określić 3 ważne atrybuty obiektu – długość, głębokość i szerokość.
Segmentacja semantyczna
W tej technice każdy piksel na obrazie jest opatrzony adnotacjami z informacjami i podzielony na różne segmenty, których rozpoznanie wymaga algorytmu widzenia komputerowego.
Opis wielokąta
W tej technice nieregularne obiekty są oznaczane przez wykreślanie punktów na każdym wierzchołku obiektu docelowego. Pozwala na opisanie wszystkich dokładnych krawędzi obiektu, niezależnie od jego kształtu
Adnotacja do punktu orientacyjnego
W tej technice etykieciarka musi oznaczyć kluczowe punkty w określonych lokalizacjach. Takie etykiety są powszechnie używane tam, gdzie elementy anatomiczne są oznaczane w celu wykrywania twarzy i emocji
Segmentacja liniowa
W tej technice adnotatorzy rysują proste linie, aby sklasyfikować ten element jako konkretny obiekt. Pomaga ustalić granice, zdefiniować trasy lub ścieżki itp.
Proces adnotacji obrazu
Przejrzystość leży u podstaw naszej współpracy. Nasze rygorystyczne mechanizmy operacyjne i płynnej komunikacji zapewniają satysfakcjonującą współpracę.
Nasze możliwości
Ludzie
Dedykowane i przeszkolone zespoły:
- Ponad 30,000 współpracowników w zakresie gromadzenia danych, etykietowania i kontroli jakości
- Uznany Zespół Zarządzania Projektami
- Doświadczony zespół rozwoju produktu
- Zespół ds. pozyskiwania i wdrażania puli talentów
Przetwarzanie
Najwyższą wydajność procesu zapewniają:
- Solidny proces 6 Sigma Stage-Gate
- Dedykowany zespół 6 czarnych pasów Sigma – Właściciele kluczowych procesów i zgodność z jakością
- Ciągłe doskonalenie i pętla sprzężenia zwrotnego
Platforma
Opatentowana platforma oferuje korzyści:
- Kompleksowa platforma internetowa
- Nienaganna jakość
- Szybsze TAT
- Bezproblemowa dostawa
Ludzie
Dedykowane i przeszkolone zespoły:
- Ponad 30,000 współpracowników w zakresie tworzenia danych, etykietowania i kontroli jakości Q
- Uznany Zespół Zarządzania Projektami
- Doświadczony zespół rozwoju produktu
- Zespół ds. pozyskiwania i wdrażania puli talentów
Przetwarzanie
Najwyższą wydajność procesu zapewniają:
- Solidny proces 6 Sigma Stage-Gate
- Dedykowany zespół 6 czarnych pasów Sigma – Właściciele kluczowych procesów i zgodność z jakością
- Ciągłe doskonalenie i pętla sprzężenia zwrotnego
Platforma
Opatentowana platforma oferuje korzyści:
- Kompleksowa platforma internetowa
- Nienaganna jakość
- Szybsze TAT
- Bezproblemowa dostawa
Pionowe
Dodajemy adnotacje i etykietujemy różne obrazy dla różnych branż
Wizja komputerowa dynamicznie staje się uniwersalna, a każdego dnia pojawia się mnóstwo nowszych przypadków użycia. Tylko w ten sposób firmy zyskują przewagę na rynku. Dlatego rozszerzamy nasze wysokiej jakości usługi etykietowania obrazów o wymagania różnych branż. Obsługujemy branże takie jak:
Pojazdy autonomiczne
Do rozpoznawania gestów, funkcji ADAS, autonomii poziomów i 5
Drony
Do tworzenia map drogowych, wykrywania pęknięć i ODAI (Object Detection Aerial Imagery)
Sprzedaż detaliczna
Do zarządzania zapasami, zarządzania łańcuchem dostaw, rozpoznawania gestów i nie tylko
AR / VR
Do zrozumienia semantycznego, rozpoznawania twarzy, zaawansowanego śledzenia obiektów i nie tylko
Rolnictwo
Do wykrywania chwastów i chorób oraz identyfikacji upraw
Moda i e-commerce
Do kategoryzacji obrazu, segmentacji obrazu, klasyfikacji obrazu, wykrywania obiektów i klasyfikacji wieloetykietowej
W końcu znalazłeś właściwą firmę zajmującą się adnotacjami obrazu
Specjalistyczna siła robocza
Nasz zespół ekspertów biegłych w etykietowaniu może zapewnić dokładne i skutecznie opatrzone adnotacjami zdjęcia i obrazy.
Skoncentruj się na rozwoju
Nasz zespół pomaga przygotować dane obrazu do trenowania silników AI, oszczędzając cenny czas i zasoby.
Skalowalność
Nasz zespół współpracowników może pomieścić dodatkową objętość przy zachowaniu jakości danych wyjściowych.
Konkurencyjny
Cennik
Jako eksperci w zakresie szkoleń i zarządzania zespołami zapewniamy realizację projektów w ramach określonego budżetu.
Możliwości wieloźródłowe/międzybranżowe
Zespół analizuje dane z wielu źródeł i jest w stanie wydajnie i w dużych ilościach wytwarzać dane szkoleniowe dotyczące sztucznej inteligencji we wszystkich branżach.
Wyprzedź konkurencję
Szeroka gama danych obrazu zapewnia sztucznej inteligencji mnóstwo informacji potrzebnych do szybszego trenowania.
Usługi oferowane
Zbieranie danych obrazu przez ekspertów to nie wszystko, co trzeba zrobić, jeśli chodzi o kompleksowe konfiguracje sztucznej inteligencji. W Shaip możesz nawet rozważyć następujące usługi, aby modele były bardziej rozpowszechnione niż zwykle:
Adnotacja tekstowa
Usługi
Specjalizujemy się w przygotowywaniu szkoleń dotyczących danych tekstowych poprzez dodawanie adnotacji do wyczerpujących zestawów danych, korzystanie z adnotacji encji, klasyfikacji tekstu, adnotacji tonacji i innych odpowiednich narzędzi.
Adnotacja dźwiękowa
Usługi
Specjalizujemy się w etykietowaniu źródeł dźwięku, mowy i zbiorów danych specyficznych dla głosu za pomocą odpowiednich narzędzi, takich jak rozpoznawanie mowy, dializa mówcy czy rozpoznawanie emocji.
Adnotacja wideo
Usługi
Shaip oferuje wysokiej jakości usługi etykietowania wideo do szkolenia modeli komputerowych. Celem jest uczynienie zestawów danych użytecznymi za pomocą narzędzi takich jak rozpoznawanie wzorców, wykrywanie obiektów i nie tylko.
Zalecane zasoby
Przewodnik kupującego
Adnotacje do obrazów i etykiety dla wizji komputerowej
Wizja komputerowa polega na nadaniu sensu światu wizualnemu w celu wyszkolenia aplikacji widzenia komputerowego. Jego sukces całkowicie sprowadza się do tego, co nazywamy adnotacją do obrazu – fundamentalnego procesu stojącego za technologią, która sprawia, że maszyny podejmują inteligentne decyzje i to jest dokładnie to, o czym będziemy dyskutować i badać.
Oferty
Katalog danych wizji komputerowej
Istnieje wiele różnych typowych zastosowań wizji komputerowej w projektach AI. Oferujemy ogromne ilości wysokiej jakości danych obrazu i wideo, gotowych dla modeli wizji komputerowych, które mieszczą się w Twoim budżecie i mogą być skalowane w miarę rozwoju.
Oferty
Odpowiednie zbieranie danych obrazu, aby ożywić sztuczną inteligencję
Model uczenia maszynowego (ML) jest tak dobry, jak jego dane szkoleniowe; dlatego skupiamy się na dostarczaniu najlepszych zestawów danych obrazu dla Twoich modeli ML. Nasze narzędzie do zbierania danych graficznych sprawi, że Twoje projekty wizji komputerowej będą działać w świecie rzeczywistym.
Uzyskaj profesjonalne, skalowalne i niezawodne usługi adnotacji do obrazów. Umów się na rozmowę już dziś…
Najczęściej zadawane pytania (FAQ)
Adnotacja obrazu to proces opisywania obrazu za pomocą z góry określonych etykiet, aby przekazać modelowi wizji komputerowej informacje o tym, co jest pokazane na obrazie, za pomocą doświadczonych adnotatorów. Krótko mówiąc, chodzi o dodawanie metadanych do zbioru danych, dzięki czemu poszczególne obiekty są rozpoznawalne dla silników AI. Oznaczanie obiektów w obrazach sprawia, że algorytmy uczenia maszynowego mogą interpretować oznakowane dane i szkolić się w rozwiązywaniu rzeczywistych wyzwań.
W przypadku systemów opartych na wizji komputerowej podstawowe znaczenie ma etykietowanie/adnotacja obrazu. To dzięki temu procesowi autonomiczny samochód może odróżnić skrzynkę pocztową od pieszego, czerwone światło od zielonego światła i nie tylko; w celu podejmowania właściwych decyzji dotyczących jazdy. Aby system rozpoznawania obrazów był potężny, musi przetwarzać miliony obrazów, aby dokładnie zrozumieć różne obiekty w segmencie, dla którego ma być zaimplementowany.
Adnotacje obrazu szkolą modele AI i ML do widzenia komputerowego, ułatwiając szkolenie dotyczące wykrywania obiektów i granic oraz segmentacji obrazu.
Różne techniki adnotacji obrazu obejmują:
- Obwiednie
- Kuboidy 3D
- Segmentacja semantyczna
- Adnotacja wielokątna
- Kategoryzacja obrazu
- Adnotacja do punktu orientacyjnego
- Segmentacja liniowa
Ręczne dodawanie adnotacji do obrazów jest dobrą strategią uczenia nienadzorowanych modeli i algorytmów ML w odniesieniu do wizji komputerowej, ponieważ modele te nie są w stanie samodzielnie wykrywać, znajdować i identyfikować obrazów. Również ręczne etykietowanie dotyczy tekstowego opisu obszarów obrazu. Automatyczne adnotacje są przeznaczone dla bardziej inteligentnych i przeszkolonych konfiguracji z naciskiem na indeksowanie językowe i automatyczne przypisywanie metadanych.
Ponadto ręczne etykietowanie obrazów, mimo że jest wolniejsze, jest lepiej przystosowane do obsługi zmienności projektów i skalowalnych potrzeb.
Narzędzie do adnotacji obrazów to zasób, który wykorzystuje równowagę między wysiłkiem wspomaganym komputerowo a wysiłkiem ręcznym do oznaczania obrazów przed wprowadzeniem ich do modeli
Możesz dodawać adnotacje do obrazu, poddając go szerokiej gamie technik, takich jak obwiedni, prostopadłościany, adnotacje wielokątów, segmentacja linii, adnotacja punktów orientacyjnych i inne. Gdy technika zostanie dopasowana do obrazu, to samo można wprowadzić do systemu.
Możliwe branżowe przypadki użycia to:
- Autonomiczny pojazdy do rozpoznawania gestów, funkcje ADAS, autonomia poziomu i 5
- Drony do map drogowych, wykrywania pęknięć i ODAI (Object Detection Aerial Imagery)
- Sprzedaż detaliczna do zarządzania zapasami i półkami, zarządzania łańcuchem dostaw, rozpoznawania gestów i nie tylko
- AR / VR do rozumienia semantycznego, rozpoznawania twarzy, zaawansowanego śledzenia obiektów i nie tylko
- Rolnictwo do wykrywania chwastów i chorób oraz identyfikacji upraw
- oraz Moda i eCommerce do kategoryzacji obrazów, wykrywania obiektów i klasyfikacji wieloetykietowej