Kép megjegyzés

Képmegjelölési szolgáltatások

Töltse fel AI képzési adatait a Shaip Image Annotation Services for Computer Vision szolgáltatásával

Kép annotációja

Képzelje el, hogy a megjegyzésekkel ellátott képadatkészlet a folyamatban van szűk keresztmetszetek nélkül. Mutatjuk, hogyan!

Kiemelt ügyfelek

Tanítson AI-modelleket szuperpontos képfeliratozási és képcímkézési szolgáltatásokkal

Minden számítógépes látáson alapuló fejlett számítástechnikai rendszerhez aranystandard képzési adatokra van szükség a pontos eredmények érdekében. Függetlenül attól, hogy melyik iparágban vagy piaci szegmensben dolgozik, mesterséges intelligencia által vezérelt terméke nem hoz kívánatos eredményeket, ha nem képezi megfelelően. Pontosan itt jön be a képcímkézés. Ez egy elkerülhetetlen folyamat, amely az AI eredményeit pontosabbá, relevánsabbá és elfogulatlanabbá teszi azáltal, hogy megjegyzi vagy címkézi a kép összes elemét.

Egy étterem képében a gépi tanulási modulja megtanulná, hogy mi az asztal, tányér, étel, evőeszköz, víz és egyebek, és pontosan megkülönböztetné a képeket, amint elkezdi az edzést a megfelelő adatokkal. Ahhoz, hogy ez megtörténhessen, a képen több ezer objektumot kell aprólékosan megjelölnie a szakértőknek. A Shaip-nál olyan iparági úttörők vannak, akik évtizedek óta dolgoznak a képek feliratozásán. A hagyományos képektől a rendkívül szűk orvosi adatokig megjegyzéseket fűzhetünk mindegyikhez.

Képmegjegyzés eszköz

Rendelkezünk az egyik legfejlettebb képcímkéző eszközzel vagy képannotációs eszközzel a piacon, amely precízvé és szuperfunkcionálissá teszi a képcímkézést. Emellett dinamikus skálázhatóságot is lehetővé tesz. Függetlenül attól, hogy projektje összetett adatkészleteket igényel, korlátozott ideig tart a piacra kerülés, vagy borotvaéles annotációs megbízásokról van szó, saját fejlesztésű képcímkéző platformunkkal tudjuk teljesíteni.

Azonban nem minden projekt szabja meg ugyanazt a képcímkézési technikát. Minden projekt egyedi a követelményei és a felhasználási esete szempontjából, és csak az esetspecifikus technikák működnek a legpontosabb eredmények érdekében.

Image Annotation A vállalatok, például a Shaip, különféle címkézési technikákat alkalmaznak, miután alaposan tanulmányozták a projekt hatókörét és követelményeit. Gépi tanulási projektjétől függően a képek annotációs technikáinak egyikén vagy kombinációján dolgozunk:

Kép -megjegyzési technikák - Mi elsajátítjuk

A különböző típusú megjegyzések a következők

Határolókeret – képannotáció

Határoló dobozok

A számítógépes látásban a leggyakrabban használt képcímkézési technika a határoló doboz feliratozása. Ebben a technikában a kézi elemek fölé manuálisan rajzolnak dobozokat az egyszerű azonosítás érdekében

3D téglatestek - kép annotáció

3D kockák

Hasonló a határoló mezőhöz, de a különbség az, hogy a jegyzetek 3D-s kockákat rajzolnak az objektumok fölé, hogy megadják az objektum 3 fontos attribútumát - hossz, mélység és szélesség.

Képannotáció szemantikai annotáció

Szemantikus szegmentálás

Ebben a technikában a kép minden pixelét feljegyzik információkkal, és különböző szegmensekre osztják szét, amelyek felismeréséhez a számítógépes látás algoritmusára van szükség.

Sokszög annotáció

Sokszög megjegyzés

Ebben a technikában a szabálytalan objektumokat úgy jelöljük meg, hogy pontokat rajzolunk a célobjektum minden csúcsára. Lehetővé teszi az objektum összes pontos élének feljegyzését, alakjától függetlenül

Képannotáció mérföldkő annotáció

Nevezetes jegyzet

Ebben a technikában a címkézőnek meg kell jelölnie a kulcspontokat a megadott helyeken. Ilyen címkéket gyakran használnak, ahol anatómiai elemeket címkéznek fel az arc és érzelem detektálására

Vonalszegmentálás – képannotáció

Vonalszegmens

Ebben a technikában az annotátorok egyenes vonalakat húznak, hogy az adott elemet egy adott objektumnak minősítsék. Segít meghatározni a határokat, meghatározni az útvonalakat vagy utakat stb.

Kép kommentálása folyamat

Együttműködésünk középpontjában az átláthatóság áll. Szigorú működési és folyékony kommunikációs mechanizmusaink kifizetődő együttműködést biztosítanak.

Képességünk

Emberek (People)

Emberek (People)

Dedikált és kiképzett csapatok:

  • Több mint 30,000 munkatárs az adatok létrehozásához, címkézéséhez és minőségbiztosításához
  • Hitelesített projektmenedzsment csapat
  • Tapasztalt termékfejlesztő csapat
  • Tehetséggondozási és beszállítói csapat
folyamat

folyamat

A legnagyobb hatékonyságot az alábbiak biztosítják:

  • Robusztus 6 Sigma Stage-Gate folyamat
  • 6 Sigma fekete övből álló elkötelezett csapat - A legfontosabb folyamattulajdonosok és a minőségi megfelelés
  • Folyamatos fejlesztés és visszacsatolási hurok
Emelvény

Emelvény

A szabadalmaztatott platform előnyöket kínál:

  • Webalapú végpontok közötti platform
  • Kifogástalan minőség
  • Gyorsabb TAT
  • Zökkenőmentes szállítás

Függőlegesek

Különféle iparágakhoz különféle képeket jegyzetelünk és címkézünk
A számítógépes látás dinamikusan univerzálissá válik, rengeteg újabb felhasználási eset felmerül minden nap. A vállalatok csak így szerezhetnek előnyt a piacon. Ezért kiterjesztjük kiváló minőségű képcímkézési szolgáltatásainkat a különböző iparágak követelményeire. Olyan iparágakkal foglalkozunk, mint:

Autonóm járművek

Autonóm járművek

A gesztusfelismeréshez ADAS funkciók, 4. és 5. szintű autonómia

Drónok

Drónok

Úttérképezéshez, repedésészleléshez és ODAI (Object Detection Aerial Imagery)

Kiskereskedelem

Kiskereskedelem

Készletkezeléshez, ellátási lánc menedzsmenthez, gesztusfelismeréshez és egyebekhez

Ar/vr

AR / VR

A szemantikai megértéshez, az arcfelismeréshez, a fejlett tárgykövetéshez és még sok máshoz

Mezőgazdaság

Mezőgazdaság

Gyomok és betegségek felderítésére és a növények azonosítására

Divat és e-kereskedelem – képcímkézés

Divat és e-kereskedelem

A képek kategorizálásához, a képek szegmentálásához, a képek osztályozásához, az objektumok észleléséhez és a többcímkés osztályozáshoz

Végre megtalálta a megfelelő képmagyarázó céget

Szakértő munkaerő

A címkézésben jártas szakértői csoportunk pontos és hatékonyan jegyzett fényképeket és képeket készíthet.

Összpontosítson a növekedésre

Csapatunk segít előkészíteni a képadatokat az AI motorok képzéséhez, értékes időt és erőforrásokat megtakarítva.

skálázhatóság

Együttműködő csapatunk további mennyiségeket tud befogadni, miközben megőrzi az adatkimenet minőségét.

Versenyképes
Árak

A képzés szakértőiként és a csapatok menedzselésében biztosítjuk, hogy a projektek a meghatározott költségvetésen belül valósuljanak meg.

Több forrásból álló és ágazatok közötti képességek

A csapat több forrásból származó adatokat elemez, és képes az AI-képzési adatok hatékony és mennyiségi előállítására az összes iparágban.

Maradjon a verseny előtt

A képadatok széles skálája rengeteg információval látja el az AI-t a gyorsabb edzéshez.

Szolgáltatások

A szakértő képadatgyűjtés nem minden kéznél van az átfogó AI-beállításokhoz. A Shaipnél a következő szolgáltatásokat is figyelembe veheti, hogy a szokásosnál szélesebb körben elterjessze a modelleket:

Szöveges annotáció

Szövegjegyzési szolgáltatások

Szakterületünk a szöveges adatképzés készenléte kimerítő adatkészletek annotálásával, entitásannotáció, szövegosztályozás, hangulatjegyzetek és egyéb releváns eszközök használatával.

Hangos megjegyzés

Hangjegyzetek szolgáltatásai

Szakterületünk az audioforrások, beszéd- és hangspecifikus adatkészletek megcímkézése a megfelelő eszközökkel, mint például a beszédfelismerés, a hangszórói naplózás, az érzelemfelismerés.

Videó megjegyzés

Videomegjegyzési szolgáltatások

A Shaip csúcsminőségű videócímkézési szolgáltatásokat kínál a Computer Vision modellek oktatásához. A cél itt az, hogy az adatkészletek használhatók legyenek olyan eszközökkel, mint a mintafelismerés, az objektumfelismerés stb.

Szerezzen professzionális, méretezhető és megbízható képfeliratkozási szolgáltatásokat. Időpont egyeztetés még ma…

A kép annotálása az a folyamat, amikor egy képet előre meghatározott címkékkel jegyzünk fel, hogy a számítógépes látásmodellhez szakértői emberi annotátorok segítségével információkat nyújtsunk a képen megjelenőkről. Röviden szólva arról van szó, hogy metaadatokat kell hozzáadni egy adatkészlethez, amely felismerhetővé teszi az objektumokat az AI motorok számára. Az objektumok címkézése a képeken belül informatív és értelmezhetővé teszi a gépi tanulási algoritmusok számára a címkézett adatok értelmezését és a valós kihívások megoldására való kiképzést.

A számítógépes látásra támaszkodó rendszerek esetében alapvető a képcímkézés / annotáció. Ennek a folyamatnak köszönhető, hogy egy autonóm autó képes megkülönböztetni egy postafiókot és egy gyalogosot, a pirosat és a zöldet, és még sok mást; megfelelő vezetési döntések meghozatala érdekében. Ahhoz, hogy a képfelismerő rendszer hatékony legyen, több millió képet kell feldolgoznia, hogy pontosan megértsék a különböző objektumok azon szegmensében, amelyre szánják.

A képi feliratozás képzi az AI és ML modelleket a számítógépes látáshoz azáltal, hogy megkönnyíti az objektumok és határok észlelését és a képek szegmentálását érintő képzést.

A különböző kép annotációs technikák a következőkből állnak:

  • Határoló dobozok 
  • 3D kockák
  • Szemantikus szegmentálás
  • Sokszögű kommentár
  • Kép kategorizálása
  • Nevezetes jegyzet
  • Vonalszegmens

A kézi képannotáció emberi bevitelre támaszkodik a képek nagy pontosságú címkézéséhez, így ideális összetett, változó projektekhez. Bár lassabb és munkaigényes, jobb kontextuális megértést biztosít. Ezzel szemben az automatikus annotáció mesterséges intelligencia segítségével gyors címkézést végez metaadat-hozzárendelésen és nyelvi indexelésen keresztül, skálázhatóságot és hatékonyságot kínálva. Előfordulhat azonban, hogy hiányzik a pontosság a bonyolult vagy kétértelmű képek kezelésében. Míg a kézi annotáció kiváló alkalmazkodóképességben és pontosságban, az automatikus annotáció jobban megfelel a gyorsaságot és a költséghatékonyságot előtérbe helyező nagyszabású projektekhez.

A képfeliratozó eszköz olyan erőforrás, amely a számítógéppel támogatott erőfeszítések és a kézi erőfeszítések egyensúlyát használja fel a képek címkézéséhez, mielőtt betölti őket a modellekbe

Egy képhez megjegyzéseket fűzhet, ha olyan technikák széles skáláját alkalmazza, mint a határoló dobozok, a kockák, a sokszög -feliratozás, a vonalszegmentáció, a tájékozódási pontok megjegyzése stb. Miután a technika illeszkedik a képhez, ugyanez bevihető a rendszerbe.

A lehetséges ipari felhasználási esetek a következők:

  • Autonóm járművek a gesztusfelismeréshez, ADAS funkciók, szint és 5. autonómia
  • Drónok utak feltérképezéséhez, repedések észleléséhez és ODAI (Object Detection Aerial Imagery)
  • Kiskereskedelem a készlet- és polckezeléshez, az ellátási lánc kezeléséhez, a gesztusfelismeréshez és egyebekhez
  • AR / VR szemantikai megértéshez, arcfelismeréshez, fejlett tárgykövetéshez és még sok máshoz
  • Mezőgazdaság gyomok és betegségek felderítésére és a növények azonosítására
  • És Divat és e-kereskedelem kép kategorizálásához, objektumdetektáláshoz és többcímkés osztályozáshoz