Anotace obrázku

Služby anotací obrázků

Obohaťte svá data o školení AI pomocí služeb Shaip's Image Annotation Services pro počítačové vidění

Služby anotací obrázků

Představte si svou anotovanou obrazovou datovou sadu v potrubí bez překážek. Ukážeme vám, jak na to!

Vybraní klienti

Trénujte modely AI pomocí velmi přesných služeb komentování obrázků a označování obrázků

Všechny pokročilé výpočetní systémy založené na počítačovém vidění vyžadují pro přesné výsledky vzduchotěsné údaje o tréninku. Bez ohledu na to, ve kterém odvětví nebo segmentu trhu se nacházíte, váš produkt založený na umělé inteligenci nepřinese žádoucí výsledky, pokud jej nevycvičíte správně. To je přesně místo, kde přichází označení obrázků. Jedná se o nevyhnutelný proces, díky němuž jsou výsledky vaší AI přesnější, relevantnější a bez zkreslení tím, že anotujete nebo označujete všechny prvky v obrázku.

Na obrázku restaurace by váš modul strojového učení zjistil, co jsou to tabulky, talíře, jídlo, příbory, voda a další, a přesně to rozeznal na obrázcích, jakmile začne trénovat se správnými daty. Aby se to stalo, odborníci musí pečlivě označit tisíce předmětů na obrázku. Ve společnosti Shaip máme průkopníky v oboru, kteří pracují na označování obrázků po celá desetiletí. Od běžných snímků až po vysoce specializovaná lékařská data můžeme všechny anotovat.

Nástroj pro anotaci obrázků

Máme jeden z nejpokročilejších nástrojů pro označování obrázků nebo nástrojů pro anotaci obrázků na trhu, díky kterému je označování obrázků přesné a superfunkční. Kromě toho také umožňuje dynamickou škálovatelnost. Bez ohledu na to, zda váš projekt vyžaduje komplexní datové sady, má omezený čas na uvedení na trh, nebo má přesné anotační mandáty, můžeme vám poskytnout naši vlastní platformu pro označování obrázků.

Ne všechny projekty však diktují implementaci stejné techniky označování obrázků. Každý projekt je jedinečný, pokud jde o jeho požadavky a případ použití, a pro nejpřesnější výsledky fungují pouze techniky specifické pro daný případ.

Image Annotation Companies, jako například Shaip, po pečlivém prostudování rozsahu a požadavků projektu zavádí různé techniky označování. V závislosti na vašem projektu strojového učení bychom pracovali na jedné nebo na kombinaci těchto technik anotace obrázků:

Typy anotací obrázků

Techniky anotace obrázku - ovládáme

Různé typy anotací jsou následující

Ohraničovací rámeček - anotace obrázku

Ohraničující boxy

Nejčastěji používanou technikou označování obrázků v počítačovém vidění je anotace ohraničovacího rámečku. U této techniky jsou krabice ručně kresleny přes obrazové prvky pro snadnou identifikaci

3D kvádry - anotace obrázku

3D kvádry

Podobně jako ohraničující rámeček, ale rozdíl je, anotátoři, kreslit 3D kvádry nad objekty a specifikovat 3 důležité atributy objektu - délku, hloubku a šířku.

Anotace obrázku sémantická anotace

Sémantická segmentace

V této technice je každý pixel v obrázku opatřen poznámkami s informacemi a rozděleny do různých segmentů, které potřebujete k rozpoznání algoritmu počítačového vidění.

Anotace mnohoúhelníku

Polygonová anotace

V této technice jsou nepravidelné objekty označeny vykreslením bodů na každém vrcholu cílového objektu. Umožňuje anotovat všechny přesné hrany objektu bez ohledu na jeho tvar

Anotace obrázku poznámka orientační bod

Anotace mezníku

V této technice musí popisovač označit klíčové body na určených místech. Takové štítky se běžně používají tam, kde jsou označeny anatomické prvky pro detekci obličeje a emocí

Čárová segmentace - anotace obrázku

Segmentace čáry

V této technice kreslí anotátoři přímky, aby klasifikovali daný prvek jako konkrétní objekt. Pomáhá stanovit hranice, definovat trasy nebo cesty atd.

Proces anotace obrázku

Transparentnost je jádrem naší spolupráce. Naše přísné provozní a plynulé komunikační mechanismy zajišťují obohacující spolupráci.

Naše schopnost

Lidé

Lidé

Specializované a vyškolené týmy:

  • Více než 30,000 XNUMX spolupracovníků pro sběr dat, označování a kontrolu kvality
  • Tým pověřeného řízení projektů
  • Zkušený tým vývoje produktů
  • Tým získávání a přihlašování talentů

Proces

Proces

Nejvyšší účinnost procesu je zajištěna pomocí:

  • Robustní 6stupňový proces sigma-gate
  • Specializovaný tým 6 černých pásů Sigma - klíčoví vlastníci procesů a dodržování kvality
  • Neustálé zlepšování a zpětná vazba

Plošina

Plošina

Patentovaná platforma nabízí výhody:

  • Webová platforma typu end-to-end
  • Bezvadná kvalita
  • Rychlejší TAT
  • Bezproblémové doručení

Vertikální

Anotujeme a označujeme různé obrázky pro různá průmyslová odvětví
Počítačové vidění se dynamicky stává univerzálním a každý den se objevuje spousta novějších případů použití. Je to jediný způsob, jak společnosti získají výhodu na trhu. Proto rozšiřujeme naše vysoce kvalitní služby označování obrázků na požadavky z různých průmyslových odvětví. Zajišťujeme průmyslová odvětví, jako jsou:

Autonomní vozidla

Autonomní vozidla

Pro rozpoznávání gest, funkce ADAS, úroveň a 5 autonomie

trubci

trubci

Pro mapování silnic, detekci trhlin a ODAI (letecké detekce objektů)

Maloobchod

Maloobchod

Pro správu zásob, správu dodavatelského řetězce, rozpoznávání gest a další

Ar/vr

AR / VR

Pro sémantické porozumění, rozpoznávání obličeje, pokročilé sledování objektů a další

Zemědělství

Zemědělství

Pro detekci plevelů a chorob a identifikaci plodin

Móda a elektronický obchod - image labelling

Móda a elektronický obchod

Pro kategorizaci obrázků, segmentaci obrázků, klasifikaci obrázků, detekci objektů a klasifikaci více štítků

Konečně jste našli tu správnou společnost pro anotaci obrázků

Odborná pracovní síla

Naše skupina odborníků, kteří jsou zběhlí v označování, dokáže obstarat přesné a efektivně anotované fotografie a obrázky.

Zaměřte se na růst

Náš tým vám pomůže připravit obrazová data pro výcvik motorů AI, což šetří drahocenný čas a zdroje.

Škálovatelnost

Náš tým spolupracovníků dokáže pojmout další objem při zachování kvality výstupu dat.

Konkurenční
CENY

Jako odborníci na školení a řízení týmů zajišťujeme, aby projekty byly realizovány v rámci stanoveného rozpočtu.

Vícezdrojové / meziodvětvové funkce

Tým analyzuje data z více zdrojů a je schopen efektivně a v objemech napříč všemi průmyslovými odvětvími produkovat tréninková data o AI.

Zůstaňte před konkurencí

Široká škála obrazových dat poskytuje AI velké množství informací potřebných k rychlejšímu tréninku.

Nabízené služby

Expertní sběr obrazových dat není pro komplexní nastavení AI vše v ruce. Ve společnosti Shaip můžete dokonce zvážit následující služby, díky nimž budou modely mnohem rozšířenější než obvykle:

Textová anotace

Textová anotace
Služby

Specializujeme se na přípravu školení textových dat anotováním vyčerpávajících datových sad, pomocí anotace entit, klasifikace textu, anotace sentimentu a dalších relevantních nástrojů.

Zvuková anotace

Zvuková anotace
Služby

Specializujeme se na označování zdrojů zvuku, řeči a datových sad specifických pro hlas pomocí příslušných nástrojů, jako je rozpoznávání řeči, diarizace řečníka, rozpoznávání emocí.

Video anotace

Video anotace
Služby

Shaip nabízí špičkové služby video etiketování pro školení modelů počítačového vidění. Cílem je, aby byly datové sady použitelné s nástroji, jako je rozpoznávání vzorů, detekce objektů a další.

Získejte profesionální, škálovatelné a spolehlivé služby komentování obrázků. Naplánujte si hovor ještě dnes…

Anotace obrazu je proces anotace obrazu s předem stanovenými štítky, které modelu počítačového vidění poskytují informace o tom, co je na obrázku zobrazeno, pomocí odborných lidských anotátorů. Stručně řečeno, jde o přidání metadat do datové sady, díky nimž jsou konkrétní objekty rozpoznatelné pro motory AI. Označování objektů v obrázcích umožňuje, aby algoritmy strojového učení byly informativní a smysluplné interpretovat označená data a aby byly vyškoleny v řešení problémů v reálném životě.

Pro systémy závislé na počítačovém vidění je zásadní označení / anotace obrazu. Díky tomuto procesu může autonomní auto rozlišovat mezi poštovní schránkou a chodcem, červeným a zeleným světlem a dalšími; za účelem správného rozhodování o řízení. Aby byl systém rozpoznávání obrázků výkonný, musí zpracovávat miliony obrázků, aby přesně porozuměl různým objektům v segmentu, pro který má být implementován.

Anotace obrazu trénuje modely AI a ML pro počítačové vidění usnadněním školení, které se týká detekce objektů a hranic a segmentace obrazu.

Různé techniky anotace obrázků se skládají z:

  • Ohraničující boxy 
  • 3D kvádry
  • Sémantická segmentace
  • Polygonální anotace
  • Kategorizace obrázků
  • Anotace mezníku
  • Segmentace čáry

Ruční anotace obrazu je dobrou strategií pro trénink modelů a algoritmů ML bez dohledu s ohledem na počítačové vidění, protože tyto modely nejsou schopny samy detekovat, vyhledávat a identifikovat obrázky. Také se týká ručního označování popisujících oblasti obrázku, textově. Automatická anotace je určena pro inteligentnější a předem vyškolená nastavení se zaměřením na lingvistické indexování a automatické přiřazování metadat.

Také ruční popisování obrázků, přestože je pomalejší, je lépe vybaveno zpracováním variability projektu a škálovatelných potřeb.

Nástroj pro anotaci obrázků je zdroj, který k vyvážení obrázků před jejich vložením do modelů využívá rovnováhu mezi počítačem podporovaným úsilím a manuální námahou.

Obrázek můžete opatřit poznámkami tak, že ho vystavíte celé řadě technik, jako jsou ohraničující rámečky, kvádry, anotace mnohoúhelníků, segmentace čar, anotace orientačních bodů a další. Jakmile technika sedí s obrázkem, totéž lze vložit do systému.

Možné případy použití v oboru jsou:

  • Autonomní vozidla pro rozpoznávání gest, funkce ADAS, úroveň a 5 autonomie
  • trubci pro mapování silnic, detekci trhlin a ODAI (letecké snímkování objektů)
  • Maloobchod pro správu zásob a regálů, správu dodavatelského řetězce, rozpoznávání gest a další
  • AR / VR pro sémantické porozumění, rozpoznávání obličeje, pokročilé sledování objektů a další
  • Zemědělství pro detekci plevelů a chorob a identifikaci plodin
  • A Móda a elektronický obchod pro kategorizaci obrázků, detekci objektů a klasifikaci více štítků