Kép megjegyzés
Képmegjelölési szolgáltatások
Töltse fel AI képzési adatait a Shaip Image Annotation Services for Computer Vision szolgáltatásával
Képzelje el a megjegyzésekkel ellátott képadatkészletét a szűk keresztmetszetek nélkül. Mutatjuk, hogyan!
Kiemelt ügyfelek
Tanítson AI-modelleket szuperpontos képfeliratozási és képcímkézési szolgáltatásokkal
Minden számítógépes látáson alapuló fejlett számítástechnikai rendszer légmentesen eltartott képzési adatokat igényel a pontos eredmények érdekében. Függetlenül attól, hogy melyik iparágba vagy piaci szegmensbe tartozik, a mesterséges intelligencia által vezérelt terméke nem hoz kívánatos eredményeket, ha nem megfelelően képzi. 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:
A kép kommentárjának típusai
Kép -megjegyzési technikák - Mi elsajátítjuk
A különböző típusú megjegyzések a következők
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 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.
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 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
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
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
Dedikált és kiképzett csapatok:
- Több mint 30,000 munkatárs adatgyűjtéshez, címkézéshez és minőségbiztosításhoz
- Hitelesített projektmenedzsment csapat
- Tapasztalt termékfejlesztő csapat
- Tehetséggondozási és beszállítói csapat
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
A szabadalmaztatott platform előnyöket kínál:
- Webalapú végpontok közötti platform
- Kifogástalan minőség
- Gyorsabb TAT
- Zökkenőmentes szállítás
Emberek
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
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
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
A gesztusfelismeréshez az ADAS funkciói, a szint és az 5. autonómia
Drónok
Úttérképezéshez, repedésészleléshez és ODAI (Object Detection Aerial Imagery)
Kiskereskedelem
Készletkezeléshez, ellátási lánc menedzsmenthez, gesztusfelismeréshez és egyebekhez
AR / VR
A szemantikai megértéshez, az arcfelismeréshez, a fejlett tárgykövetéshez és még sok máshoz
Mezőgazdaság
Gyomok és betegségek felderítésére és a növények azonosítására
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
Árazás
A képzés és a csapatok irányításának szakértőjeként biztosítjuk, hogy a projekteket a meghatározott költségvetés keretein belül teljesítsék.
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:
Szövegjegyzet
Szolgáltatások
Szakterületünk a szöveges adatokkal kapcsolatos képzések készítése a kimerítő adathalmazok jegyzetelésével, az entitások megjegyzéseinek, szöveges besorolásának, érzelmi megjegyzéseknek és más releváns eszközöknek a használatával.
Hangjegyzet
Szolgáltatások
Szakterületünk az audioforrások, beszéd- és hangspecifikus adatkészletek megcímkézése a megfelelő eszközökkel, mint például a beszédfelismerés, a hangszórói naplózás, az érzelemfelismerés.
Videó kommentárja
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.
Ajánlott források
Vásárlói útmutató
Képi megjegyzések és címkézés a Computer Vision számára
A számítógépes látás lényege a vizuális világ értelmezése a számítógépes látásalkalmazások képzése érdekében. Sikere teljesen abból áll, amit kép annotációnak nevezünk - ez az alapvető folyamat a technológia mögött, amely intelligens döntéseket hoz a gépekre, és pontosan ezt akarjuk megvitatni és felfedezni.
Ajánlat
Computer Vision adatkatalógus
Az AI-projektekben sokféle általános alkalmazás létezik a Computer Vision számára. Hatalmas mennyiségű kiváló minőségű kép- és videoadatot kínálunk számítógépes látásmodelljeihez, amelyek megfelelnek az Ön költségvetésének, és a növekedés során méretezhetők.
Ajánlat
Releváns képadatgyűjtés az AI életre keltéséhez
A gépi tanulási (ML) modell olyan jó, mint a betanítási adatai; ezért arra összpontosítunk, hogy a legjobb képadatkészleteket biztosítsuk ML modelljeihez. Képadatgyűjtő eszközünk segítségével számítógépes látásprojektjei a való világban is működni fognak.
Szerezzen professzionális, méretezhető és megbízható képfeliratkozási szolgáltatásokat. Időpont egyeztetés még ma…
Gyakran feltett kérdések (GYIK)
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 kézi feliratozás jó stratégia a felügyelet nélküli ML modellek és algoritmusok képzésére a számítógépes látás tekintetében, mivel ezek a modellek önmagukban nem képesek képeket észlelni, megtalálni és azonosítani. Ezenkívül a kézi címkézés a képrégiók szöveges leírására vonatkozik. Az automatikus feliratozás intelligensebb és előre betanított beállításokhoz készült, a nyelvi indexelésre és az automatikus metaadat-hozzárendelésre összpontosítva.
Ezenkívül a kézi képcímkézés, annak ellenére, hogy lassabb, jobban fel van szerelve a projektek változékonyságának és skálázható igényeinek kezelésére.
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