Annotazione di immagine
Servizi di annotazione delle immagini
Potenzia i tuoi dati di formazione sull'IA con i servizi di annotazione delle immagini di Shaip per la visione artificiale
Immagina il tuo set di dati immagine annotato in pipeline senza i colli di bottiglia. Lascia che ti mostriamo come!
Clienti in primo piano
Addestra modelli di intelligenza artificiale con servizi di annotazione delle immagini e tagging delle immagini estremamente precisi
Tutti i sistemi informatici avanzati basati sulla visione artificiale richiedono dati di addestramento ermetici per risultati accurati. Indipendentemente dal settore o dal segmento di mercato in cui ti trovi, il tuo prodotto basato sull'intelligenza artificiale non darà risultati desiderabili se non lo addestri correttamente. È proprio qui che entra in gioco l'etichettatura delle immagini. Questo è un processo inevitabile che rende i risultati della tua IA più accurati, pertinenti e privi di bias annotando o contrassegnando tutti gli elementi in un'immagine.
Nell'immagine di un ristorante, il tuo modulo di apprendimento automatico apprende cosa sono tavoli, piatti, cibo, posate, acqua e altro e li differenzia con precisione nelle immagini una volta che inizia l'allenamento con i dati giusti. Perché ciò accada, migliaia di oggetti in un'immagine devono essere etichettati meticolosamente da esperti. In Shaip abbiamo pionieri del settore che lavorano da decenni sull'etichettatura delle immagini. Dalle immagini convenzionali ai dati medici altamente di nicchia, possiamo annotarli tutti.
Strumento di annotazione delle immagini
Disponiamo di uno degli strumenti di etichettatura delle immagini o degli strumenti di annotazione delle immagini più avanzati sul mercato che rende l'etichettatura delle immagini precisa e super funzionale. Inoltre, rende anche possibile la scalabilità dinamica. Indipendentemente dal fatto che il tuo progetto richieda set di dati complessi, abbia un tempo di commercializzazione limitato o obblighi di annotazione estremamente nitidi, possiamo fornire con la nostra piattaforma proprietaria di etichettatura delle immagini.
Tuttavia, non tutti i progetti impongono l'implementazione della stessa tecnica di etichettatura delle immagini. Ogni progetto è unico in termini di requisiti e caso d'uso e solo le tecniche specifiche del caso funzionano per i risultati più accurati.
Le aziende di annotazione delle immagini, come Shaip, implementano diverse tecniche di etichettatura dopo aver studiato attentamente l'ambito e i requisiti del progetto. A seconda del tuo progetto di machine learning, lavoreremo su una o una combinazione di queste tecniche di annotazione delle immagini:
Tipi di annotazione dell'immagine
Tecniche di annotazione delle immagini: padroneggiamo
I vari tipi di annotazione sono i seguenti
Scatole di delimitazione
La tecnica di etichettatura delle immagini più comunemente utilizzata nella visione artificiale è l'annotazione del riquadro di delimitazione. In questa tecnica, le scatole vengono disegnate manualmente sugli elementi dell'immagine per una facile identificazione
Cuboidi 3D
Simile al riquadro di delimitazione, ma la differenza è che gli annotatori disegnano cuboidi 3D sugli oggetti per specificare 3 attributi importanti di un oggetto: lunghezza, profondità e larghezza.
Segmentazione semantica
In questa tecnica, ogni pixel in un'immagine viene annotato con informazioni e separato in segmenti diversi che devi riconoscere dal tuo algoritmo di visione artificiale.
Annotazione poligonale
In questa tecnica, gli oggetti irregolari sono contrassegnati tracciando punti su ciascun vertice dell'oggetto target. Consente di annotare tutti i bordi esatti dell'oggetto, indipendentemente dalla sua forma
Annotazione punto di riferimento
In questa tecnica, l'etichettatore deve etichettare i punti chiave in posizioni specificate. Tali etichette sono comunemente utilizzate quando gli elementi anatomici sono etichettati per il rilevamento del viso e delle emozioni
Segmentazione della linea
In questa tecnica, gli annotatori disegnano linee rette per classificare quell'elemento come un particolare oggetto. Aiuta a stabilire confini, definire percorsi o percorsi, ecc.
Processo di annotazione dell'immagine
La trasparenza è al centro della nostra collaborazione. I nostri rigorosi meccanismi operativi e di comunicazione fluida garantiscono una collaborazione gratificante.
La nostra capacità
Persone
Team dedicati e formati:
- Oltre 30,000 collaboratori per raccolta dati, etichettatura e QA
- Team di gestione del progetto con credenziali
- Team di sviluppo prodotto esperto
- Talent Pool Sourcing & Onboarding Team
Processo
La massima efficienza del processo è assicurata da:
- Robusto processo Stage-Gate 6 Sigma
- Un team dedicato di cinture nere 6 Sigma: titolari di processi chiave e conformità alla qualità
- Miglioramento continuo e ciclo di feedback
Piattaforma
La piattaforma brevettata offre vantaggi:
- Piattaforma end-to-end basata sul web
- Qualità impeccabile
- TAT . più veloce
- Consegna senza soluzione di continuità
Persone
Team dedicati e formati:
- Oltre 30,000 collaboratori per la creazione di dati, l'etichettatura e il controllo qualità
- Team di gestione del progetto con credenziali
- Team di sviluppo prodotto esperto
- Talent Pool Sourcing & Onboarding Team
Processo
La massima efficienza del processo è assicurata da:
- Robusto processo Stage-Gate 6 Sigma
- Un team dedicato di cinture nere 6 Sigma: titolari di processi chiave e conformità alla qualità
- Miglioramento continuo e ciclo di feedback
Piattaforma
La piattaforma brevettata offre vantaggi:
- Piattaforma end-to-end basata sul web
- Qualità impeccabile
- TAT . più veloce
- Consegna senza soluzione di continuità
Verticali
Annotiamo ed etichettiamo una varietà di immagini per diversi settori
La visione artificiale sta diventando dinamicamente universale con tonnellate di nuovi casi d'uso che spuntano ogni singolo giorno. È l'unico modo in cui le aziende ottengono un vantaggio nel mercato. Ecco perché estendiamo i nostri servizi di etichettatura di immagini di alta qualità ai requisiti di diversi settori. Ci rivolgiamo a settori quali:
Veicoli autonomi
Per il riconoscimento dei gesti, funzionalità ADAS, Livello e autonomia 5
Droni
Per la mappatura stradale, il rilevamento delle crepe e ODAI (Object Detection Aerial Imagery)
Retail
Per la gestione dell'inventario, la gestione della catena di approvvigionamento, il riconoscimento dei gesti e altro ancora
AR / VR
Per la comprensione semantica, il riconoscimento facciale, il tracciamento avanzato degli oggetti e altro ancora
Agricoltura
Per il rilevamento di erbe infestanti e malattie e l'identificazione delle colture
Moda e commercio elettronico
Per la categorizzazione delle immagini, la segmentazione delle immagini, la classificazione delle immagini, il rilevamento degli oggetti e la classificazione multi-etichetta
Hai finalmente trovato l'azienda di annotazione immagine giusta
Forza lavoro esperta
Il nostro pool di esperti esperti nell'etichettatura può ottenere foto e immagini accurate ed efficacemente annotate.
Concentrati sulla crescita
Il nostro team ti aiuta a preparare i dati delle immagini per addestrare i motori di intelligenza artificiale, risparmiando tempo e risorse preziose.
Scalabilità
Il nostro team di collaboratori può ospitare un volume aggiuntivo mantenendo la qualità dell'output dei dati.
Competitivo
Prezzi
In qualità di esperti nella formazione e nella gestione dei team, ci assicuriamo che i progetti vengano consegnati entro il budget definito.
Capacità multi-sorgente/intersettoriale
Il team analizza i dati da più fonti ed è in grado di produrre dati di formazione sull'IA in modo efficiente e in volumi in tutti i settori.
Stai al passo con la concorrenza
L'ampia gamma di dati di immagine fornisce all'IA abbondanti quantità di informazioni necessarie per allenarsi più velocemente.
Servizi offerti
La raccolta di dati di immagini da parte di esperti non è pratica per le configurazioni AI complete. Da Shaip, puoi anche considerare i seguenti servizi per rendere i modelli molto più diffusi del solito:
Annotazione di testo
Servizi
Siamo specializzati nel preparare l'addestramento dei dati testuali annotando set di dati esaustivi, utilizzando l'annotazione di entità, la classificazione del testo, l'annotazione del sentiment e altri strumenti pertinenti.
Annotazione audio
Servizi
L'etichettatura di sorgenti audio, voce e set di dati specifici della voce tramite strumenti pertinenti come il riconoscimento vocale, la diarizzazione degli oratori e il riconoscimento delle emozioni è qualcosa in cui siamo specializzati.
Annotazione video
Servizi
Shaip offre servizi di etichettatura video di fascia alta per la formazione di modelli di Computer Vision. L'obiettivo qui è rendere i set di dati utilizzabili con strumenti come il riconoscimento di schemi, il rilevamento di oggetti e altro ancora.
Risorse consigliate
Guida all'acquirente
Annotazione ed etichettatura delle immagini per la visione artificiale
La visione artificiale consiste nel dare un senso al mondo visivo per addestrare le applicazioni di visione artificiale. Il suo successo si riduce completamente a ciò che chiamiamo annotazione dell'immagine, il processo fondamentale alla base della tecnologia che consente alle macchine di prendere decisioni intelligenti ed è esattamente ciò che stiamo per discutere ed esplorare.
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Catalogo dati di visione artificiale
Esiste un'ampia varietà di applicazioni comuni per la visione artificiale nei progetti di intelligenza artificiale. Ti offriamo grandi quantità di dati di immagini e video di alta qualità pronti per i tuoi modelli di visione artificiale che si adattano al tuo budget e possono essere ridimensionati man mano che cresci.
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Rilevante raccolta di dati di immagine per dare vita all'IA
Un modello di machine learning (ML) è valido quanto i suoi dati di addestramento; quindi ci concentriamo sulla fornitura dei migliori set di dati di immagini per i tuoi modelli ML. Il nostro strumento di raccolta dei dati delle immagini farà funzionare i tuoi progetti di visione artificiale nel mondo reale.
Ottieni servizi di annotazione delle immagini professionali, scalabili e affidabili. Pianifica una chiamata oggi...
Domande frequenti (FAQ)
L'annotazione dell'immagine è il processo di annotazione di un'immagine con etichette predeterminate per fornire al modello di visione artificiale informazioni su ciò che viene mostrato nell'immagine con l'aiuto di esperti annotatori umani. In breve, si tratta di aggiungere metadati a un set di dati, che rende riconoscibili oggetti specifici per i motori di intelligenza artificiale. L'assegnazione di tag agli oggetti all'interno delle immagini rende informativo e significativo per gli algoritmi di apprendimento automatico interpretare i dati etichettati e ricevere una formazione per risolvere le sfide della vita reale.
Per i sistemi che fanno affidamento sulla visione artificiale, ciò che è fondamentale è l'etichettatura/annotazione delle immagini. È grazie a questo processo che un'auto autonoma può distinguere tra una cassetta delle lettere e un pedone, il semaforo rosso e il semaforo verde e altro ancora; al fine di prendere decisioni di guida appropriate. Affinché un sistema di riconoscimento delle immagini sia potente, deve elaborare milioni di immagini per comprendere con precisione oggetti diversi in un segmento per il quale è destinato a essere implementato.
L'annotazione delle immagini allena i modelli AI e ML per la visione artificiale facilitando la formazione che riguarda il rilevamento di oggetti e confini e la segmentazione delle immagini.
Le diverse tecniche di annotazione delle immagini sono costituite da:
- Scatole di delimitazione
- Cuboidi 3D
- Segmentazione semantica
- Annotazione poligonale
- Categorizzazione delle immagini
- Annotazione punto di riferimento
- Segmentazione della linea
L'annotazione manuale delle immagini è una buona strategia per addestrare modelli e algoritmi ML non supervisionati per quanto riguarda la visione artificiale, poiché questi modelli non sono in grado di rilevare, trovare e identificare le immagini da soli. Inoltre, l'etichettatura manuale riguarda la descrizione testuale delle regioni dell'immagine. L'annotazione automatica è pensata per configurazioni più intelligenti e pre-addestrate con particolare attenzione all'indicizzazione linguistica e all'assegnazione automatica dei metadati.
Inoltre, l'etichettatura manuale delle immagini, nonostante sia più lenta, è meglio attrezzata per gestire la variabilità del progetto e le esigenze scalabili.
Uno strumento di annotazione delle immagini è una risorsa che utilizza un equilibrio tra lo sforzo assistito dal computer e lo sforzo manuale per etichettare le immagini prima di inserirle nei modelli
Puoi annotare un'immagine sottoponendola a un'ampia gamma di tecniche come riquadri di delimitazione, cuboidi, annotazione poligonale, segmentazione della linea, annotazione del punto di riferimento e altro ancora. Una volta che la tecnica si adatta all'immagine, la stessa può essere inserita nel sistema.
I possibili casi d'uso del settore sono:
- autonomo veicoli per riconoscimento gestuale, funzionalità ADAS, Livello e autonomia 5
- Droni per la mappatura stradale, il rilevamento delle crepe e ODAI (Object Detection Aerial Imagery)
- Retail per la gestione dell'inventario e degli scaffali, la gestione della catena di approvvigionamento, il riconoscimento dei gesti e altro ancora
- AR / VR per la comprensione semantica, il riconoscimento facciale, il tracciamento avanzato degli oggetti e altro ancora
- Agricoltura per il rilevamento di erbe infestanti e malattie e l'identificazione delle colture
- E altre ancora… Moda ed eCommerce per la categorizzazione delle immagini, il rilevamento di oggetti e la classificazione multi-etichetta