Beeldaantekening

Dienste vir beeldaantekeninge

Laai u AI -opleidingsdata op met Shaip se beeldaantekeningdienste vir rekenaarvisie

Dienste vir beeldaantekeninge

Stel jou voor jou geannoteerde beelddatastel in pyplyn sonder die knelpunte. Kom ons wys jou hoe!

Voorgestelde kliënte

Leer AI-modelle op met super-presiese beeldaantekeninge en beeldmerkingsdienste

Alle gevorderde rekenaarstelsels gebaseer op rekenaarvisie benodig lugdigte opleidingsdata vir akkurate resultate. Ongeag in watter industrie of marksegment u hou, u AI-gedrewe produk sal nie gewenste resultate lewer as u dit nie reg oplei nie. Dit is presies waar beeldetikettering voorkom. Dit is 'n onvermydelike proses wat die resultate van u KI meer akkuraat, relevant en bevooroordeeld maak deur al die elemente in 'n afbeelding te annoteer of te merk.

In 'n beeld van 'n restaurant, leer u masjienleermodule wat tafels, borde, kos, eetgerei, water en meer is, en onderskei hulle presies in beelde sodra hulle met die regte data begin oefen. Om dit te laat gebeur, moet duisende voorwerpe in 'n beeld noukeurig deur kundiges geëtiketteer word. By Shaip het ons pioniers in die bedryf wat al dekades lank besig is met beeldetikettering. Van konvensionele beelde tot mediese gegewens met baie nis, ons kan dit almal aanteken.

Hulpmiddel vir beeldaantekeninge

Ons het een van die mees gevorderde beeldetiketteringsinstrumente of beeldaantekeninginstrumente in die mark wat beeldetikettering presies en superfunksioneel maak. Boonop maak dit ook dinamiese skaalbaarheid moontlik. Maak nie saak of jou projek komplekse datastelle vereis, 'n beperkte tyd het om te bemark, of vlymskerp annotasiemandate nie, ons kan lewer met ons eie beeldetiketteringsplatform.

Nie alle projekte bepaal egter die implementering van dieselfde beeldetikettegniek nie. Elke projek is uniek ten opsigte van sy vereistes en gebruiksgevalle, en slegs saak-spesifieke tegnieke werk vir die akkuraatste uitkomste.

Beeldaantekeningondernemings, soos Shaip, gebruik uiteenlopende etiketteringstegnieke nadat hulle die omvang en vereistes van die projek noukeurig bestudeer het. Afhangend van u masjienleerprojek, sal ons aan een of 'n kombinasie van hierdie beeldaantekeningstegnieke werk:

Tipes beeldnotas

Beeldaantekeningstegnieke - ons bemeester

Die verskillende tipes aantekeninge is soos volg

Bounding Box - Beeldaantekening

Bindende bokse

Die mees gebruikte tegniek vir beeldetikettering in rekenaarvisie is die aantekening van die boks. In hierdie tegniek word bokse met die hand oor beeldelemente getrek om dit maklik te identifiseer

3D Cuboids - beeldaantekening

3D kuboïede

Soortgelyk aan die randkas, maar die verskil is: aantekenaars teken 3D-kubusse oor voorwerpe om 3 belangrike eienskappe van 'n voorwerp te spesifiseer - lengte, diepte en breedte.

Beeldaantekening Semantiese aantekening

Semantiese segmentering

In hierdie tegniek word elke pixel in 'n afbeelding met inligting geannoteer en in verskillende segmente geskei wat u rekenaarvisie-algoritme moet herken.

Veelhoek-aantekening

Veelhoek-aantekening

In hierdie tegniek word onreëlmatige voorwerpe aangedui deur punte op elke hoekpunt van die teikenvoorwerp te teken. Dit laat toe dat al die voorwerpe se presiese rande geannoteer word, ongeag die vorm daarvan

Beeldaantekening Landmerk -aantekening

Landmerk-aantekening

In hierdie tegniek moet die etiketteerder sleutelpunte op spesifieke plekke benoem. Sulke etikette word algemeen gebruik waar anatomiese elemente gemerk word vir gesig- en emosie-opsporing

Lynsegmentasie - beeldaantekening

Lynsegmentasie

In hierdie tegniek trek aantekeninge reguit lyne om daardie element as 'n bepaalde voorwerp te klassifiseer. Dit help om grense te vestig, roetes of paaie te definieer, ens.

Beeldaantekeningproses

Deursigtigheid is die kern van ons samewerking. Ons streng bedryfs- en vloeibare kommunikasiemeganismes verseker 'n lonende samewerking.

Beeldaantekeningproses

Ons vermoë

Mense

Mense

Toegewyde en opgeleide spanne:

  • 30,000+ medewerkers vir data-insameling, etikettering en QA
  • Gesertifiseerde projekbestuurspan
  • Ervare produkontwikkelingspan
  • Talent Pool Sourcing & Onboarding Team

proses

proses

Die hoogste doeltreffendheid van die proses word verseker deur:

  • Robuuste 6 Sigma Stage-Gate-proses
  • 'N Toegewyde span van 6 Sigma swart gordels - Belangrike prosesseienaars en voldoening aan gehalte
  • Deurlopende verbetering en terugvoerlus

platform

platform

Die gepatenteerde platform bied voordele:

  • Web-gebaseerde end-to-end platform
  • Onberispelike kwaliteit
  • Vinniger TAT
  • Naadloze aflewering

verticals

Ons maak 'n verskeidenheid beelde vir verskillende nywerhede aanteken en benoem dit

Rekenaarvisie word dinamies universeel, en elke dag verskyn daar talle nuwe gevalle. Dit is die enigste manier waarop maatskappye 'n voorsprong in die mark kry. Daarom brei ons ons hoë kwaliteit beeldetiketdienste uit na vereistes van verskillende bedrywe. Ons maak voorsiening vir bedrywe soos:

Outonome voertuie

Outonome voertuie

ADAS-funksies, vlak- en 5-outonomie vir gebaarherkenning

Drones

Drones

Vir padkartering, opsporing van krake en ODAI (Object Detection Aerial Imagery)

Kleinhandel

Kleinhandel

Vir voorraadbestuur, bestuur van voorsieningskettings, herkenning van gebare, en meer

Ar / Vr

AR / VR

Vir semantiese begrip, gesigsherkenning, gevorderde voorwerpopsporing, en meer

Landbou

Landbou

Vir die opsporing van onkruid en siektes en die identifisering van gewasse

Mode en versterkers; E-handel - beeldetikettering

Mode en e-handel

Vir beeldkategorisering, beeldsegmentering, beeldklassifikasie, objekopsporing en multi-label klassifikasie

Beeldaantekening Uitkontraktering - Waarom Shaip kies

Kundige werksmag

Kundige werksmag

Ons poel kundiges wat vaardig is in etikettering kan akkurate en effektief geannoteerde foto's en beelde verkry.

Fokus op groei en innovasie

Fokus op groei

Ons span help u om beelddata voor te berei vir die opleiding van AI-enjins, wat waardevolle tyd en hulpbronne bespaar.

scalability

scalability

Ons span medewerkers kan ekstra volume akkommodeer, terwyl die kwaliteit van die data-uitset gehandhaaf word.

Mededingende pryse

Mededingende
pryse

As kundiges in opleiding en bestuur van spanne verseker ons dat projekte binne die omskrewe begroting gelewer word.

Multibron-kruisbedryfsvermoëns

Multi-bron / kruisbedryf-vermoëns

Die span ontleed data uit verskeie bronne en kan AI-opleidingsdata doeltreffend en in volumes in alle bedrywe produseer.

Bly op die hoogte van die kompetisie

Bly voor die kompetisie

Die wye spektrum van beelddata bied KI groot hoeveelhede inligting wat nodig is om vinniger te oefen.

dienste wat aangebied word

Die versameling van deskundige beelddata is nie alles in die hande vir uitgebreide AI-opstellings nie. By Shaip kan u selfs die volgende dienste oorweeg om modelle meer algemeen as gewoonlik te maak:

Teksaantekening

Teksaantekening
dienste

Ons spesialiseer daarin om tekstuele data -opleiding gereed te maak deur volledige inligtingstelle aan te teken, met behulp van entiteitsaantekening, teksklassifikasie, sentimentaantekening en ander relevante instrumente.

Klankaantekening

Klankaantekening
dienste

Die etikettering van klankbronne, spraak en stemspesifieke datastelle via relevante instrumente soos spraakherkenning, sprekerdiarisering, emosieherkenning is iets waarin ons spesialiseer.

Video-aantekening

Video-aantekening
dienste

Shaip bied hoë-kwaliteit video-etiketteringsdienste vir die opleiding van Computer Vision-modelle. Die doel hier is om datastelle bruikbaar te maak met instrumente soos patroonherkenning, voorwerpopsporing en meer.

Kry professionele, skaalbare en betroubare beeldaantekeningdienste. Beplan vandag nog 'n oproep ...

Beeldaantekening is die proses om 'n afbeelding met voorafbepaalde etikette te annoteer om die rekenaarvisiemodel inligting te gee oor wat in die prent getoon word met behulp van kundige menslike aantekenaars. Kortom, dit gaan daaroor om metadata by te voeg tot 'n datastel, wat spesifieke voorwerpe vir AI-enjins herkenbaar maak. Deur voorwerpe binne beelde te merk, maak dit masjienleer-algoritmes insiggewend en sinvol om die benoemde data te interpreteer en om opgelei te word om die werklike uitdagings op te los.

Vir stelsels wat afhanklik is van rekenaarvisie, is die belangrikste beeldetikettering / -aantekening. Dit is as gevolg van hierdie proses dat 'n outonome motor onderskeid kan tref tussen 'n posbus en 'n voetganger, die rooi lig en die groen lig, en meer; ten einde toepaslike bestuursbesluite te neem. Om 'n beeldherkenningstelsel kragtig te hê, moet dit miljoene beelde verwerk om verskillende voorwerpe in 'n segment waarvoor dit geïmplementeer wil word, presies te verstaan.

Beeldaantekening oefen AI- en ML -modelle vir rekenaarvisie op deur opleiding te vergemaklik wat objek- en grensopsporing en beeldsegmentering betref.

Die verskillende tegnieke vir beeldaantekeninge bestaan ​​uit:

  • Bindende bokse 
  • 3D kuboïede
  • Semantiese segmentering
  • Veelhoekige aantekening
  • Beeldkategorisering
  • Landmerk-aantekening
  • Lynsegmentasie

Handmatige beeldaantekening is 'n goeie strategie om ML -modelle en algoritmes sonder toesig op te lei ten opsigte van rekenaarvisie, aangesien hierdie modelle nie self beelde kan opspoor, vind en identifiseer nie. Ook, handmatige etikettering handel oor die beskrywing van die beeldstreke, tekstueel. Outomatiese annotasie is bedoel vir meer intelligente en vooraf opgeleide opstellings met die fokus op taalkundige indeksering en outomatiese metadata toewysing.

Die handmatige beeldetikettering, ondanks die stadiger, is ook beter toegerus om die projekveranderlikheid en skaalbare behoeftes te hanteer.

'N Beeld-aantekeninghulpmiddel is 'n bron wat 'n balans tussen rekenaargesteunde inspanning en handmatige inspanning gebruik om beelde te etiketteer voordat dit in die modelle ingevoer word

U kan 'n prent aanteken deur dit te onderwerp aan 'n wye verskeidenheid tegnieke soos grensbusse, kuboïede, veelhoekaantekening, lynsegmentasie, landmerkaantekening en meer. Sodra die tegniek by die beeld pas, kan dieselfde in die stelsel ingevoer word.

Die moontlike gevalle vir bedryfsgebruik is:

  • outonome voertuie vir gebaarherkenning, ADAS-funksies, vlak- en 5-outonomie
  • Drones vir padkartering, opsporing van barste en ODAI (Object Detection Aerial Imagery)
  • Kleinhandel vir voorraad- en rakbestuur, bestuur van die voorsieningsketting, herkenning van gebare en meer
  • AR / VR vir semantiese begrip, gesigsherkenning, gevorderde voorwerpopsporing en meer
  • Landbou vir die opsporing van onkruid en siektes en die identifisering van gewasse
  • en Mode en e-handel vir beeldkategorisering, voorwerpopsporing en multi-etiketklassifikasie