Bildanmärkning

Bildannoteringstjänster

Ladda dina AI -utbildningsdata med Shaips bildannoteringstjänster för datorsyn

Bildannoteringstjänster

Föreställ dig din kommenterade bilddatauppsättning i pipeline utan flaskhalsar. Låt oss visa dig hur!

Utvalda klienter

Träna AI-modeller med superprecisa Image Annotation & Image Tagging Services

Alla avancerade datorsystem baserade på datorsyn kräver lufttäta träningsdata för exakta resultat. Oavsett vilken bransch eller marknadssegment du är intresserad av kommer din AI-driven produkt inte att ge önskade resultat om du inte tränar den rätt. Det är precis där bildmärkning kommer in. Detta är en oundviklig process som gör din AI: s resultat mer exakta, relevanta och förspänningsfria genom att kommentera eller märka alla element i en bild.

I en bild av en restaurang skulle din maskininlärningsmodul lära sig vad bord, tallrikar, mat, bestick, vatten och mer är och exakt skilja varje bild när den börjar träna med rätt data. För att det ska hända måste tusentals objekt i en bild märkas noggrant av experter. På Shaip har vi branschpionjärer som har arbetat med bildmärkning i decennier. Från konventionella bilder till mycket nischade medicinska data, vi kan kommentera dem alla.

Bildanteckningsverktyg

Vi har ett av de mest avancerade verktygen för bildmärkning eller bildkommentarer på marknaden som gör bildmärkning exakt och superfunktionell. Dessutom gör det också dynamisk skalbarhet möjlig. Oavsett om ditt projekt kräver komplexa datauppsättningar, har en begränsad tid till marknaden eller knivskarpa anteckningsmandat, kan vi leverera med vår egenutvecklade plattform för bildmärkning.

Men inte alla projekt dikterar implementeringen av samma bildmärkningsteknik. Varje projekt är unikt när det gäller krav och användningsfall och endast fallspecifika tekniker fungerar för de mest exakta resultaten.

Bildanteckningsföretag, som Shaip, använder olika märkningstekniker efter att ha studerat projektets omfattning och krav noggrant. Beroende på ditt maskininlärningsprojekt skulle vi arbeta med en eller en kombination av dessa tekniker för bildanmärkning:

Typer av bildanteckningar

Bildannoteringstekniker - Vi behärskar

De olika typerna av kommentarer är följande

Avgränsningsruta - bildanmärkning

Avgränsande lådor

Den vanligaste bildmärkningstekniken i datorsyn är begränsningsruta -annotering. I denna teknik dras lådor manuellt över bildelement för enkel identifiering

3D Cuboids - Bildnotering

3D Cuboids

Liknar avgränsningsrutan men skillnaden är att kommentatorer drar 3D-kubider över objekt för att ange 3 viktiga attribut för ett objekt - längd, djup och bredd.

Bildanteckning Semantisk kommentar

Semantisk segmentering

I denna teknik antecknas varje pixel i en bild med information och delas in i olika segment som du behöver din datorvisionsalgoritm för att känna igen.

Anteckning om polygon

Anteckning om polygon

I den här tekniken markeras oregelbundna objekt genom att plotta punkter på varje toppunkt för målobjektet. Det gör att alla objektets exakta kanter kan antecknas, oavsett dess form

Bildkommentar Landmärke Annotering

Landmärkesannotering

I denna teknik måste märkaren märka nyckelpunkter på angivna platser. Sådana etiketter används ofta där anatomiska element är märkta för ansikts- och känslodetektering

Linjesegmentering - Bildanmärkning

Linjesegmentering

I denna teknik drar kommentatorer raka linjer för att klassificera det elementet som ett visst objekt. Det hjälper till att skapa gränser, definiera rutter eller vägar etc.

Bildannoteringsprocess

Öppenhet ligger i kärnan i vårt samarbete. Våra strikta drifts- och flytande kommunikationsmekanismer garanterar ett givande samarbete.

Bildannoteringsprocess

Vår förmåga

Personer

Personer

Dedikerade och utbildade team:

  • 30,000+ medarbetare för datainsamling, märkning och kvalitetssäkring
  • Godkänd projektledningsteam
  • Erfaren produktutvecklingsteam
  • Talent Pool Sourcing & Onboarding Team

Processen

Processen

Högsta processeffektivitet säkerställs med:

  • Robust 6 Sigma Stage-Gate-process
  • Ett dedikerat team med 6 Sigma-svarta bälten - Viktiga processägare och kvalitetskrav
  • Kontinuerlig förbättring och återkopplingsslinga

plattform

plattform

Den patenterade plattformen erbjuder fördelar:

  • Webbaserad end-to-end-plattform
  • Oklanderlig kvalitet
  • Snabbare TAT
  • Sömlös leverans

vertikaler

Vi kommenterar och märker en mängd bilder för olika branscher
Datorsyn blir dynamiskt universell med massor av nyare användningsfall som dyker upp varje dag. Det är det enda sättet företag får en fördel på marknaden. Därför utökar vi våra högkvalitativa bildmärkningstjänster till krav från olika branscher. Vi tillgodoser branscher som:

Autonoma fordon

Autonoma fordon

För gestigenkänning, ADAS-funktioner, nivå och 5 autonomi

Drönare

Drönare

För vägkartläggning, sprickdetektering och ODAI (Object Detection Aerial Imagery)

Detaljhandeln

Detaljhandeln

För lagerhantering, supply chain management, gestigenkänning och mer

Ar / Vr

AR / VR

För semantisk förståelse, ansiktsigenkänning, avancerad objektspårning och mer

Lantbruk

Lantbruk

För upptäckt av ogräs och sjukdomar och identifiering av grödor

Mode & amp; E-handel - bildmärkning

Mode och e-handel

För bildkategorisering, bildsegmentering, bildklassificering, objektidentifiering och klassning med flera etiketter

Du har äntligen hittat rätt Image Annotation Company

Expert arbetskraft

Vår pool av experter som är skickliga i märkning kan skaffa korrekta och effektivt kommenterade foton och bilder.

Fokusera på tillväxt

Vårt team hjälper dig att förbereda bilddata för utbildning av AI-motorer, vilket sparar värdefull tid och resurser.

skalbarhet

Vårt team av medarbetare rymmer ytterligare volym samtidigt som kvaliteten på dataproduktionen bibehålls.

Konkurrenskraftig
Priser

Som experter på utbildning och ledning av team ser vi till att projekt levereras inom den fastställda budgeten.

Multi-Source / Cross-Industry-funktioner

Teamet analyserar data från flera källor och kan producera AI-träningsdata effektivt och i volymer i alla branscher.

Håll dig före tävlingen

Det breda spektrumet av bilddata ger AI stora mängder information som behövs för att träna snabbare.

Erbjudna tjänster

Expert insamling av bilddata är inte all-hands-on-deck för omfattande AI-inställningar. På Shaip kan du till och med överväga följande tjänster för att göra modeller betydligt mer utbredda än vanligt:

Textnotering

Textnotering
Tjänster

Vi är specialiserade på att göra textdataträning redo genom att kommentera uttömmande datamängder, använda enhetsannotering, textklassificering, sentimentannotering och andra relevanta verktyg.

Ljudanteckning

Ljudanteckning
Tjänster

Märkning av ljudkällor, tal och röstspecifika datamängder via relevanta verktyg som taligenkänning, högtalardiarisering, känslomässig igenkänning är något vi specialiserar oss på.

Videonotering

Videonotering
Tjänster

Shaip erbjuder avancerade videomärkningstjänster för utbildning av Computer Vision-modeller. Syftet här är att göra datamängder användbara med verktyg som mönsterigenkänning, objektdetektering och mer.

Få professionella, skalbara och pålitliga bildannoteringstjänster. Boka ett samtal idag ...

Bildannotering är processen att kommentera en bild med förutbestämda etiketter för att ge datorvisionsmodellen information om vad som visas i bilden med hjälp av experter från mänskliga experter. Kort sagt handlar det om att lägga till metadata i en dataset, vilket gör specifika objekt igenkännliga för AI-motorer. Märkning av objekt i bilder gör det informativt och meningsfullt för maskininlärningsalgoritmer att tolka märkta data och bli utbildade för att lösa verkliga utmaningar.

För system som är beroende av datorvision är det grundläggande bildmärkning / anteckning. Det är på grund av denna process som en autonom bil kan skilja mellan en brevlåda och en fotgängare, det röda ljuset och det gröna ljuset och mer; för att fatta lämpliga körbeslut. För att ett bildigenkänningssystem ska vara kraftfullt måste det bearbeta miljontals bilder för att exakt förstå olika objekt i ett segment som det är avsett att implementeras för.

Bildannotering tränar AI- och ML -modeller för datorsyn genom att underlätta utbildning som rör objekt- och gränsdetektering och bildsegmentering.

De olika teknikerna för bildanmärkning består av:

  • Avgränsande lådor 
  • 3D Cuboids
  • Semantisk segmentering
  • Polygonal kommentar
  • Bildkategorisering
  • Landmärkesannotering
  • Linjesegmentering

Manuell bildannotering är en bra strategi för utbildning av oövervakade ML -modeller och algoritmer när det gäller datorsyn, eftersom dessa modeller inte kan upptäcka, hitta och identifiera bilder på egen hand. Manuell märkning handlar också om att beskriva bildregionerna, textmässigt. Automatisk kommentar är avsedd för mer intelligenta och förutbildade inställningar med fokus på språklig indexering och automatisk metadata-tilldelning.

Manuell bildmärkning är, trots att den är långsammare, bättre rustad för att hantera projektvariabilitet och skalbara behov.

Ett bildannoteringsverktyg är en resurs som använder en balans av datorassisterad ansträngning och manuell ansträngning för att märka bilder innan de matas in i modellerna

Du kan kommentera en bild genom att utsätta den för ett brett spektrum av tekniker som gränslådor, kuboider, polygonannotering, linjesegmentering, landmärkesannotering och mer. När tekniken väl sitter med bilden kan samma matas in i systemet.

De möjliga branschen är:

  • Autonom fordon för gestigenkänning, ADAS-funktioner, nivå och 5 autonomi
  • Drönare för kartläggning av vägar, sprickdetektering och ODAI (Object Detection Aerial Imagery)
  • Detaljhandeln för lager- och hyllhantering, hantering av försörjningskedjan, gestigenkänning och mer
  • AR / VR för semantisk förståelse, ansiktsigenkänning, avancerad objektspårning och mer
  • Lantbruk för upptäckt av ogräs och sjukdomar och identifiering av grödor
  • Och Mode och e-handel för bildkategorisering, objektdetektering och klassificering av flera etiketter