Kép megjegyzés

Képmegjelölési szolgáltatások

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

Képmegjelölési szolgáltatások

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 doboz - Kép megjegyzése

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-s kockák - Kép kommentár

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.

Kép kommentálása Szemantikus kommentár

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

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

Képjegyzet Landmark Annotation

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 - Kép kommentár

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.

Kép kommentálása folyamat

Képességünk

Emberek

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

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 az ADAS funkciói, a szint és az 5. 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 & amp; 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
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

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

Hangjegyzet
Szolgáltatások

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

Videó kommentárja

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.

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 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