Usługi adnotacji obrazów o wysokiej precyzji dla sztucznej inteligencji na skalę przedsiębiorstwa
Shaip oferuje dokładne, skalowalne usługi adnotacji i etykietowania obrazów, pomagając zespołom AI w budowaniu niezawodnych modeli wizji komputerowej. Nasi przeszkoleni adnotatorzy, zaawansowana platforma adnotacji, kontrole jakości i zarządzane przepływy pracy pomagają przedsiębiorstwom szybciej przygotowywać wysokiej jakości wizualne dane szkoleniowe.
Usługi etykietowania obrazowego klasy korporacyjnej, którym możesz zaufać
Shaip oferuje usługi adnotacji obrazów klasy korporacyjnej, zaprojektowane z myślą o wspieraniu zespołów AI w budowaniu lepszych modeli rozpoznawania obrazu. Nasi przeszkoleni adnotatorzy, zarządzane przepływy pracy i procesy kontroli jakości gwarantują, że każdy zbiór danych obrazów jest oznaczony z zachowaniem dokładności, spójności i kontekstu. Niezależnie od tego, czy potrzebujesz skalować objętość adnotacji, poprawić wydajność modelu, czy zlecić opisywanie danych wizualnych firmie zewnętrznej, Shaip zapewnia niezawodne wsparcie w zakresie adnotacji obrazów dopasowane do Twoich potrzeb w zakresie szkolenia AI.
- Ponad 500 tys. sprawdzonych współpracowników z całego świata
- Gwarancja jakości SLA na poziomie ponad 99% — lub wykonujemy ponowne adnotacje bezpłatnie
- Zgodność z HIPAA i RODO — każdy projekt domyślnie
- Szybki dowód koncepcji — sprawdź jakość przed podjęciem decyzji
- Ochrona NDA — Twoje dane pozostają w kontrolowanym środowisku
Techniki adnotacji obrazów dla wysokiej jakości danych szkoleniowych z zakresu widzenia komputerowego
Shaip obsługuje wiele technik adnotacji obrazów, pomagając zespołom AI i uczenia maszynowego w przygotowywaniu dokładnych zbiorów danych wizualnych dla modeli widzenia komputerowego. Od prostokątów ograniczających i prostopadłościanów, po segmentację i adnotację punktów orientacyjnych, nasi eksperci stosują odpowiednią metodę etykietowania w oparciu o cele modelu, złożoność obrazu i wymagania jakościowe.
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.
Adnotacja szkieletowa
Adnotatory łączą kluczowe stawy i części ciała, aby odwzorować strukturę szkieletu, pomagając modelom AI zrozumieć postawę, ruch i postawę człowieka lub zwierzęcia na potrzeby zadań związanych z rozpoznawaniem czynności.
Adnotacja LiDAR
Dane z chmury punktów 3D pochodzące z czujników LiDAR są oznaczane w celu identyfikowania i klasyfikowania obiektów ze świata rzeczywistego z precyzją określania głębokości — co ma kluczowe znaczenie dla percepcji pojazdów autonomicznych i robotyki.
Adnotacja do kluczowych punktów
Precyzyjne punkty umieszczane są w określonych miejscach obiektu, aby uchwycić jego kształt, orientację i położenie — umożliwiając sztucznej inteligencji zrozumienie szczegółowych cech konstrukcyjnych w różnych przypadkach użycia.
Proces adnotacji obrazu
Przejrzystość leży u podstaw naszej współpracy. Nasze rygorystyczne mechanizmy operacyjne i płynnej komunikacji zapewniają satysfakcjonującą współpracę.
Przypadki użycia adnotacji obrazów w różnych branżach
Adnotacje obrazów pomagają modelom sztucznej inteligencji i wizji komputerowej zrozumieć dane wizualne w rzeczywistych środowiskach biznesowych. Shaip wspiera projekty etykietowania obrazów w branżach wymagających precyzyjnego wykrywania obiektów, rozumienia sceny, rozpoznawania defektów, oceny uszkodzeń i automatycznej inspekcji wizualnej.
Motoryzacja
Szkolenie modeli widzenia komputerowego w zakresie wykrywania pojazdów, pieszych, pasów ruchu, znaków drogowych, oznakowania dróg i przeszkód na potrzeby autonomicznej jazdy, systemów ADAS, wspomagania parkowania, monitorowania kierowców i oceny uszkodzeń pojazdów.
Handel detaliczny i e-commerce
Popraw wyszukiwanie produktów, dokładność katalogu, wyszukiwanie wizualne, rozpoznawanie zapasów, monitorowanie półek, tagowanie produktów, moderowanie obrazów i spersonalizowane doświadczenia zakupowe dzięki dokładnie opisanym produktom i zdjęciom sklepu.
Bezpieczeństwo i nadzór
Umożliwiaj systemom AI identyfikację osób, obiektów, nietypowych działań, porzuconych przedmiotów, przemieszczania się w obszarach o ograniczonym dostępie, gęstości tłumu, tablic rejestracyjnych i zagrożeń na granicy obszaru poprzez dokładne adnotacje do obrazu.
Produkcja
Wsparcie automatycznej kontroli jakości, wykrywania wad, identyfikacji części, monitorowania linii montażowej, weryfikacji opakowań, kontroli bezpieczeństwa sprzętu i wykrywania uszkodzeń powierzchni przy użyciu opisanych danych wizualnych.
Finanse i ubezpieczenia
Przyspiesz przegląd roszczeń i ocenę ryzyka dzięki adnotacjom do obrazów w przypadku uszkodzeń pojazdów, szkód mienia, weryfikacji aktywów, wykrywaniu oszustw związanych z dokumentami/obrazami oraz automatycznej analizie dowodów wizualnych.
Robotyka
Naucz roboty rozpoznawać obiekty, rozumieć otoczenie, unikać przeszkód, chwytać przedmioty, poruszać się w otoczeniu, mapować przestrzenie i bezpiecznie wchodzić w interakcje z ludźmi i obiektami, korzystając z zestawów danych w postaci adnotowanych obrazów.
Nasze możliwości
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
W końcu znalazłeś właściwą firmę zajmującą się adnotacjami obrazu
Szybkie POC
Bez wielomiesięcznego onboardingu. Szybko dostarczamy proof-of-concept z przykładowymi danymi z adnotacjami — dzięki czemu możesz zweryfikować jakość przed wdrożeniem na pełną skalę.
Zgodność i bezpieczeństwo przede wszystkim
Zgodność z HIPAA, RODO, ISO i SOC 2 wbudowana w każdy projekt. Opatentowana, bezpieczna platforma, NDA od pierwszego dnia oraz szyfrowanie w stanie spoczynku i podczas transmisji.
Wiedza specjalistyczna w danej dziedzinie
Lekarze od danych medycznych. Prawnicy od dokumentów prawnych. Lingwiści od dialektów. Właściwy ekspert do każdego zadania — nie generyczny tłum.
Silne partnerstwa technologiczne
Głęboka integracja z AWS, Azure, GCP i wiodącymi platformami MLOps. Podłącz się bezpośrednio do istniejącego stosu — Labelbox, SageMaker, Databricks i innych.
Jakość danych klasy korporacyjnej
Metodologia 6 Sigma, wieloetapowa kontrola jakości, dedykowani specjaliści black belts i weryfikacja zgodności między adnotatorami. SLA na poziomie ponad 99% dokładności — w przeciwnym razie dokonamy ponownej adnotacji bezpłatnie.
Elastyczna globalna siła robocza
Ponad 1,000 adnotatorów w różnych strefach czasowych, językach i domenach. Skalowalność od 10 tys. do 10 mln etykiet na żądanie — bez konieczności zatrudniania dodatkowych osób.
Historie Sukcesu
Gotowe zestawy danych do rozpoznawania twarzy do szkolenia modeli AI
Shaip dostarczył etycznie pozyskane, zróżnicowane demograficznie zbiory danych dotyczących twarzy, aby pomóc globalnemu konglomeratowi technologicznemu przyspieszyć rozwój modelu sztucznej inteligencji bez długich cykli gromadzenia danych.
Problem : Tworzenie obszernych, zgodnych z zasadami prywatności zbiorów danych twarzy obejmujących różne grupy etniczne, grupy wiekowe i stany chorobowe
Rozwiązanie : ponad 300 000 zdjęć i ponad 2,000 filmów w 6 starannie dobranych zestawach danych ze szczegółowymi opisami pozy, emocji i oświetlenia
Wynik : szybsze szkolenie modelu sztucznej inteligencji z mniejszymi uprzedzeniami i pełną zgodnością z globalną prywatnością
Projekt adnotacji LiDAR dla autonomicznych pojazdów SmartCity
SmartCity nawiązało współpracę z Shaip w celu opracowania adnotacji danych z wieloczujnikowych czujników LiDAR i kamer na potrzeby bezpiecznego wdrażania pojazdów autonomicznych w złożonych środowiskach miejskich.
Problem : Adnotacja 15 000 klatek z wielu czujników w różnych scenariuszach miejskich w ciągu 4 miesięcy
Rozwiązanie : 50-osobowy zespół adnotacyjny korzystający z narzędzi wspomaganych przez sztuczną inteligencję wykonał ponad 450 000 adnotacji obiektów przy użyciu przepływów pracy 2D/3D
Wynik : dokładność na poziomie 99.7%, dostarczony 2 tygodnie wcześniej — skrócenie czasu rzeczywistych testów AV o 30%
Zalecane zasoby
Przewodnik kupującego
Adnotacje i etykietowanie obrazów
Wizja komputerowa uczy maszyny rozumieć świat wizualny. Jej rdzeniem jest adnotacja obrazu – kluczowy proces, który umożliwia maszynom podejmowanie inteligentnych decyzji.
Oferty
Usługi adnotacji wideo
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.
Oferty
Usługi adnotacji tekstu
Specjalizujemy się w przygotowywaniu szkoleń z wykorzystaniem danych tekstowych poprzez adnotację wyczerpujących zestawów danych przy użyciu adnotacji encji, klasyfikacji tekstu, adnotacji sentymentów i innych odpowiednich narzędzi.
Wyróżnieni klienci
Umożliwianie zespołom tworzenia wiodących na świecie produktów AI.
Skorzystaj z profesjonalnych, skalowalnych i niezawodnych usług adnotacji obrazów. Umów się na rozmowę już dziś...
Często Zadawane Pytania (FAQ)
1. Czym jest adnotacja obrazu?
Adnotacja obrazu to proces dodawania etykiet lub tagów do obrazów, aby uczynić je zrozumiałymi dla modeli uczenia maszynowego. Pomaga maszynom identyfikować i interpretować obiekty lub elementy na obrazie.
2. Czy adnotacje i etykiety obrazów są tym samym?
Są one ze sobą ściśle powiązane. Etykietowanie obrazów zazwyczaj polega na przypisaniu tagów lub kategorii, natomiast adnotacja do obrazu może obejmować szczegółowe znaczniki wizualne, takie jak pola ograniczające, wielokąty, punkty orientacyjne i maski segmentacji.
3. Dlaczego modele widzenia komputerowego wymagają adnotacji obrazu?
Modele widzenia komputerowego wymagają adnotowanych obrazów, aby nauczyć się wykrywać obiekty, klasyfikować sceny, identyfikować wzorce wizualne i wykonywać dokładne przewidywania w świecie rzeczywistym.
4. Jakie są różne techniki adnotacji obrazów?
Główne techniki obejmują pola ograniczające, segmentację semantyczną, adnotację wielokątów, prostopadłościany 3D, adnotację punktów orientacyjnych oraz segmentację linii. Każda metoda jest stosowana w zależności od typu obiektu i potrzeb projektu.
5. Co oferuje dostawca usług adnotacji obrazów?
Dostawca adnotacji do obrazów oferuje wytyczne dotyczące etykietowania, przeszkolonych adnotatorów, narzędzia do adnotacji, kontrolę jakości, zarządzanie projektem i dostarczenie ostatecznego zestawu danych.
6. Dlaczego firmy powinny zlecać opisywanie obrazów podmiotom zewnętrznym?
Zlecając firmom na zewnątrz adnotację obrazów, można ograniczyć pracę ręczną, zwiększyć skalę działalności, poprawić spójność etykietowania i uzyskać dostęp do przeszkolonych zespołów zajmujących się adnotacjami.
7. Czym jest adnotacja w postaci pola ograniczającego?
Adnotacja w postaci prostokątnego pola ograniczającego polega na umieszczaniu prostokątnych pól wokół obiektów na obrazach, dzięki czemu modele przetwarzania obrazu mogą uczyć się lokalizacji obiektów i ich wykrywania.
8. Czym jest segmentacja semantyczna?
Segmentacja semantyczna oznacza piksele obrazu według kategorii, dzięki czemu modele sztucznej inteligencji mogą szczegółowo zrozumieć obszary i granice obiektów.
9. Czym jest adnotacja wielokątów?
Adnotacja wielokątna oznacza nieregularne kształty obiektów poprzez nanoszenie punktów na krawędzie obiektów, pomagając modelom poznać dokładniejsze granice.
10. Czym jest adnotacja punktu orientacyjnego?
Adnotacje dotyczące punktów orientacyjnych umieszczają kluczowe punkty na określonych elementach obrazu, pomagając modelom AI rozpoznawać pozycje, kształty i strukturę obiektów.
11. W jaki sposób Shaip zapewnia dokładność adnotacji do obrazów?
Shaip korzysta z przeszkolonych adnotatorów, przejrzystych wytycznych, kontroli jakości, przepływów pracy i pętli sprzężenia zwrotnego w celu zwiększenia dokładności adnotacji obrazów.
12. Ile kosztują usługi adnotacji obrazów?
Koszt zależy od rozmiaru zbioru danych, techniki adnotacji, złożoności, wymagań jakościowych, czasu realizacji i instrukcji specyficznych dla danego projektu.
13. Ile czasu zajmuje projekt adnotacji obrazu?
Terminy zależą od objętości obrazów, złożoności adnotacji, wymagań dotyczących recenzji i harmonogramu dostaw. Partia pilotażowa może pomóc w oszacowaniu czasu przed skalowaniem.
