Bildekommentar
Bildekommentartjenester
Overlad AI-treningsdataene dine med Shaips Image Annotation Services for Computer Vision
Se for deg det kommenterte bildedatasettet ditt i pipeline uten flaskehalsene. La oss vise deg hvordan!
Utvalgte klienter
Tren AI-modeller med supernøyaktige bildekommentarer og bildemerkingstjenester
Alle avanserte datasystemer basert på datasyn krever lufttette treningsdata for nøyaktige resultater. Uavhengig av hvilken bransje eller markedssegment du er i, vil det AI-drevne produktet ditt ikke gi ønskede resultater hvis du ikke trener det riktig. Det er akkurat der bildemerking kommer inn. Dette er en uunngåelig prosess som gjør AI-resultatene dine mer nøyaktige, relevante og feilfrie ved å kommentere eller merke alle elementene i et bilde.
I et bilde av en restaurant vil maskinlæringsmodulen din lære hva bord, tallerkener, mat, bestikk, vann og mer er, og differensiere hver enkelt i bilder når den begynner å trene med de riktige dataene. For at det skal skje, må tusenvis av objekter i et bilde merkes omhyggelig av eksperter. Hos Shaip har vi bransjepionerer som har jobbet med bildemerking i flere tiår. Fra konvensjonelle bilder til medisinske data med høy nisje, vi kan kommentere dem alle.
Bildekommentarverktøy
Vi har et av de mest avanserte bildemerkingsverktøyene eller bildemerkingsverktøyene på markedet som gjør bildemerking presis og superfunksjonell. Dessuten gjør det også dynamisk skalerbarhet mulig. Uansett om prosjektet ditt krever komplekse datasett, har en begrenset tid til markedsføring eller sylskarpe annoteringsmandater, kan vi levere med vår proprietære bildemerkingsplattform.
Imidlertid dikterer ikke alle prosjekter implementering av samme bildemerkingsteknikk. Hvert prosjekt er unikt når det gjelder krav og brukstilfeller, og bare case-spesifikke teknikker fungerer for de mest nøyaktige resultatene.
Bildekommentarselskaper, som Shaip, bruker forskjellige merketeknikker etter å ha nøye studert prosjektets omfang og krav. Avhengig av maskinlæringsprosjektet ditt vil vi jobbe med én eller en kombinasjon av disse bildekommentarteknikkene:
Typer bildekommentarer
Teknikker for bildekommentarer – vi mestrer
De ulike typene merknader er som følger
Avgrensende bokser
Den mest brukte bildemerkingsteknikken i datasyn er markeringsbokskommentarer. I denne teknikken tegnes bokser manuelt over bildeelementer for enkel identifikasjon
3D Cuboids
Ligner på avgrensningsramme, men forskjellen er at annotatorer tegner 3D-kuboider over objekter for å spesifisere 3 viktige attributter for et objekt - lengde, dybde og bredde.
Semantisk segmentering
I denne teknikken blir hver piksel i et bilde kommentert med informasjon og delt inn i forskjellige segmenter du trenger datasynsalgoritmen for å gjenkjenne.
Polygonkommentar
I denne teknikken er uregelmessige objekter markert ved å plotte punkter på hvert toppunkt av målobjektet. Den lar alle objektets eksakte kanter kommenteres, uavhengig av formen
Merkemerke
I denne teknikken må merkemaskinen merke nøkkelpunkter på spesifiserte steder. Slike etiketter brukes ofte der anatomiske elementer er merket for ansikts- og følelsesdeteksjon
Linjesegmentering
I denne teknikken tegner annotatorer rette linjer for å klassifisere det elementet som et bestemt objekt. Det hjelper med å etablere grenser, definere ruter eller stier, etc.
Bildekommentarprosess
Åpenhet er kjernen i vårt samarbeid. Våre strenge drifts- og flytende kommunikasjonsmekanismer sikrer et givende samarbeid.
Vår evne
porsjoner
Dedikerte og trente team:
- 30,000 XNUMX+ samarbeidspartnere for datainnsamling, merking og kvalitetssikring
- Godkjent prosjektlederteam
- Erfarent produktutviklingsteam
- Talentpool-innkjøps- og onboarding-team
Prosess
Høyeste prosesseffektivitet er sikret med:
- Robust 6 Sigma Stage-Gate-prosess
- Et dedikert team av 6 Sigma svarte belter – nøkkelprosesseiere og overholdelse av kvalitet
- Kontinuerlig forbedring og tilbakemeldingssløyfe
Plattform
Den patenterte plattformen tilbyr fordeler:
- Nettbasert ende-til-ende-plattform
- Upåklagelig kvalitet
- Raskere TAT
- Sømløs levering
porsjoner
Dedikerte og trente team:
- 30,000+ samarbeidspartnere for dataskaping, merking og kvalitetssikring
- Godkjent prosjektlederteam
- Erfarent produktutviklingsteam
- Talentpool-innkjøps- og onboarding-team
Prosess
Høyeste prosesseffektivitet er sikret med:
- Robust 6 Sigma Stage-Gate-prosess
- Et dedikert team av 6 Sigma svarte belter – nøkkelprosesseiere og overholdelse av kvalitet
- Kontinuerlig forbedring og tilbakemeldingssløyfe
Plattform
Den patenterte plattformen tilbyr fordeler:
- Nettbasert ende-til-ende-plattform
- Upåklagelig kvalitet
- Raskere TAT
- Sømløs levering
vertikaler
Vi merker og merker en rekke bilder for ulike bransjer
Datasyn er dynamisk i ferd med å bli universelt med tonnevis av nyere brukssaker som dukker opp hver eneste dag. Det er den eneste måten selskaper får et forsprang i markedet. Det er derfor vi utvider våre høykvalitets bildemerkingstjenester til krav fra ulike bransjer. Vi henvender oss til bransjer som:
Autonome kjøretøy
For gestgjenkjenning, ADAS-funksjoner, nivå og 5-autonomi
Droner
For veikartlegging, sprekkdeteksjon og ODAI (Object Detection Aerial Imagery)
Detaljhandel
For lagerstyring, forsyningskjedestyring, gestgjenkjenning og mer
AR / VR
For semantisk forståelse, ansiktsgjenkjenning, avansert objektsporing og mer
Såing av bønnene
For påvisning av ugras og sykdom og avling
Mote og e-handel
For bildekategorisering, bildesegmentering, bildeklassifisering, objektdeteksjon og multi-label klassifisering
Du har endelig funnet riktig bildekommentarfirma
Ekspert arbeidsstyrke
Vårt utvalg av eksperter som er dyktige i merking kan skaffe nøyaktige og effektivt kommenterte bilder og bilder.
Fokus på vekst
Teamet vårt hjelper deg med å forberede bildedata for opplæring av AI-motorer, og sparer verdifull tid og ressurser.
skalerbarhet
Teamet vårt av samarbeidspartnere kan ta imot ekstra volum samtidig som kvaliteten på datautgangen opprettholdes.
Konkurranse
Priser
Som eksperter på opplæring og ledelse av team sikrer vi at prosjekter leveres innenfor det definerte budsjettet.
Multi-Source/ Cross-Industry evner
Teamet analyserer data fra flere kilder og er i stand til å produsere AI-treningsdata effektivt og i volum på tvers av alle bransjer.
Hold deg foran konkurransen
Det brede spekteret av bildedata gir AI store mengder informasjon som trengs for å trene raskere.
Tjenester tilbys
Innsamling av ekspertbildedata er ikke alt på dekk for omfattende AI-oppsett. Hos Shaip kan du til og med vurdere følgende tjenester for å gjøre modellene mye mer utbredt enn vanlig:
Tekstkommentar
Tjenester
Vi spesialiserer oss på å gjøre tekstdataopplæring klar ved å kommentere uttømmende datasett, bruke enhetsannotering, tekstklassifisering, sentimentkommentarer og andre relevante verktøy.
Lydkommentar
Tjenester
Merking av lydkilder, tale- og stemmespesifikke datasett via relevante verktøy som talegjenkjenning, høyttalerdiarisering, følelsesgjenkjenning er noe vi spesialiserer oss på.
Videokommentar
Tjenester
Shaip tilbyr avanserte videomerkingstjenester for opplæring av Computer Vision-modeller. Målet her er å gjøre datasett brukbare med verktøy som mønstergjenkjenning, objektgjenkjenning og mer.
Anbefalte ressurser
Kjøperhåndbok
Bildemerking og merking for datasyn
Datasyn handler om å forstå den visuelle verdenen for å trene datasynsapplikasjoner. Suksessen koker fullstendig ned til det vi kaller bildekommentarer – den grunnleggende prosessen bak teknologien som får maskiner til å ta intelligente avgjørelser, og det er akkurat dette vi er i ferd med å diskutere og utforske.
tilbud
Datakatalog for datasyn
Det finnes et bredt utvalg av vanlige applikasjoner for Computer Vision i AI-prosjekter. Vi tilbyr deg enorme mengder bilde- og videodata av høy kvalitet som er klare for datasynsmodellene dine som passer budsjettet ditt og kan skaleres etter hvert som du vokser.
tilbud
Relevant bildedatainnsamling for å bringe AI til live
En maskinlæringsmodell (ML) er like god som dens treningsdata; derfor fokuserer vi på å gi deg de beste bildedatasettene for ML-modellene dine. Vårt bildedatainnsamlingsverktøy vil få datasynsprosjektene dine til å fungere i den virkelige verden.
Få profesjonelle, skalerbare og pålitelige bildekommentartjenester. Avtal en samtale i dag...
Ofte stilte spørsmål (FAQ)
Bildekommentarer er prosessen med å kommentere et bilde med forhåndsbestemte etiketter for å gi datasynsmodellen informasjon om hva som vises på bildet ved hjelp av ekspertmennesker. Kort sagt handler det om å legge til metadata til et datasett, noe som gjør spesifikke objekter gjenkjennelige for AI-motorer. Merking av objekter i bilder gjør det informativt og meningsfullt for maskinlæringsalgoritmer å tolke de merkede dataene, og bli opplært til å løse virkelige utfordringer.
For systemer som er avhengige av datasyn, er det grunnleggende bildemerking/kommentarer. Det er på grunn av denne prosessen at en autonom bil kan skille mellom en postkasse og en fotgjenger, det røde lyset og det grønne lyset, med mer; for å ta passende kjøreavgjørelser. For at et bildegjenkjenningssystem skal være kraftig, må det behandle millioner av bilder for å nøyaktig forstå forskjellige objekter i et segment det er ment å implementeres for.
Bildekommentarer trener AI- og ML-modeller for datasyn ved å legge til rette for opplæring som angår gjenstands- og grensedeteksjon og bildesegmentering.
De forskjellige bildekommentarteknikkene består av:
- Avgrensende bokser
- 3D Cuboids
- Semantisk segmentering
- Polygonal merknad
- Bildekategorisering
- Merkemerke
- Linjesegmentering
Manuell bildekommentar er en god strategi for å trene uovervåkede ML-modeller og algoritmer, med tanke på datasyn, siden disse modellene ikke er i stand til å oppdage, finne og identifisere bilder på egenhånd. Manuell merking gjelder også å beskrive bilderegionene, tekstmessig. Automatisk merknad er ment for mer intelligente og forhåndstrente oppsett med fokus på språklig indeksering og automatisk tildeling av metadata.
Til tross for at den er tregere, er manuell bildemerking bedre rustet til å håndtere prosjektvariasjoner og skalerbare behov.
Et bildekommentarverktøy er en ressurs som bruker en balanse mellom datamaskinassistert innsats og manuell anstrengelse for å merke bilder før de mates inn i modellene
Du kan kommentere et bilde ved å utsette det for et bredt spekter av teknikker som Bounding Boxes, Cuboids, Polygon-kommentarer, linjesegmentering, landemerke-kommentarer og mer. Når teknikken sitter med bildet, kan det samme mates inn i systemet.
De mulige brukstilfellene for industrien er:
- Autonomous kjøretøy for bevegelsesgjenkjenning, ADAS-funksjoner, nivå og 5 autonomi
- Droner for veikartlegging, sprekkdeteksjon og ODAI (Object Detection Aerial Imagery)
- Detaljhandel for lager- og hyllestyring, forsyningskjedestyring, gestgjenkjenning og mer
- AR / VR for semantisk forståelse, ansiktsgjenkjenning, avansert objektsporing og mer
- Såing av bønnene for påvisning av ugras og sykdom og avling
- Og Mote og e-handel for bildekategorisering, objektdeteksjon og multi-label klassifisering