Bildekommentar

Bildekommentartjenester

Overlad AI-treningsdataene dine med Shaips Image Annotation Services for Computer Vision

Tjenester for bildekommentarer

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

Avgrensningsramme - bildekommentar

Avgrensende bokser

Den mest brukte bildemerkingsteknikken i datasyn er markeringsbokskommentarer. I denne teknikken tegnes bokser manuelt over bildeelementer for enkel identifikasjon

3d cuboids - bildekommentar

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.

Bildekommentar semantisk merknad

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

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

Bildekommentar landemerkekommentar

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 - bildekommentar

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

Ansatte

Ansatte

Dedikerte og trente team:

  • 30,000 XNUMX+ samarbeidspartnere for datainnsamling, merking og kvalitetssikring
  • Godkjent prosjektlederteam
  • Erfarent produktutviklingsteam
  • Talentpool-innkjøps- og onboarding-team

Prosess

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

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

Autonome kjøretøy

For gestgjenkjenning, ADAS-funksjoner, nivå og 5-autonomi

Droner

Droner

For veikartlegging, sprekkdeteksjon og ODAI (Object Detection Aerial Imagery)

Detaljhandel

Detaljhandel

For lagerstyring, forsyningskjedestyring, gestgjenkjenning og mer

Ar/vr

AR / VR

For semantisk forståelse, ansiktsgjenkjenning, avansert objektsporing og mer

Såing av bønnene

Såing av bønnene

For påvisning av ugras og sykdom og avling

Mote og e-handel - bildemerking

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:

Tekstanmerkning

Tekstkommentar
Tjenester

Vi spesialiserer oss på å gjøre tekstdataopplæring klar ved å kommentere uttømmende datasett, bruke enhetsannotering, tekstklassifisering, sentimentkommentarer og andre relevante verktøy.

Lydkommentar

Lydkommentar
Tjenester

Merking av lydkilder, tale- og stemmespesifikke datasett via relevante verktøy som talegjenkjenning, høyttalerdiarisering, følelsesgjenkjenning er noe vi spesialiserer oss på.

Videokommentar

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.

Få profesjonelle, skalerbare og pålitelige bildekommentartjenester. Avtal en samtale i dag...

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