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 dataset di immagini annotate nella pipeline senza 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 di elaborazione avanzati basati sulla visione artificiale richiedono dati di training gold-standard per risultati accurati. Indipendentemente dal settore o dal segmento di mercato in cui operi, il tuo prodotto basato sull'intelligenza artificiale non produrrà risultati desiderabili se non lo addestrerai 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:
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
Chi Siamo
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, le funzionalità ADAS, l'autonomia di livello 4 e 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 di team, garantiamo 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:
Servizi di annotazione del testo
Siamo specializzati nel preparare i dati testuali all'addestramento annotando set di dati esaustivi, utilizzando l'annotazione di entità, la classificazione del testo, l'annotazione del sentimento e altri strumenti pertinenti.
Servizi di annotazione audio
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.
Servizi di annotazione video
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.
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Domande frequenti (FAQ)
1. Che cosa sono le annotazioni delle immagini?
L'annotazione delle immagini è il processo di aggiunta di etichette o tag alle immagini per renderle comprensibili per i modelli di apprendimento automatico. Aiuta le macchine a identificare e interpretare oggetti o elementi in un'immagine.
2. Perché l'annotazione delle immagini è importante per l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico?
È essenziale per addestrare i modelli di intelligenza artificiale a riconoscere ed elaborare accuratamente le informazioni visive, consentendo applicazioni come il rilevamento di oggetti, la segmentazione delle immagini e la classificazione.
3. Quali sono le diverse tecniche di annotazione delle immagini?
Le tecniche principali includono bounding box, segmentazione semantica, annotazione poligonale, cuboidi 3D, annotazione dei punti di riferimento e segmentazione lineare. Ogni metodo viene utilizzato in base al tipo di oggetto e alle esigenze del progetto.
4. Quali sono i casi d'uso industriali per l'annotazione delle immagini?
L'annotazione delle immagini viene utilizzata nei veicoli autonomi per la navigazione, nei droni per la mappatura, nella vendita al dettaglio per la gestione dell'inventario e nell'e-commerce per la categorizzazione dei prodotti e la ricerca visiva.
5. Qual è la differenza tra annotazione manuale e automatica?
L'annotazione manuale si basa sull'esperienza umana per garantire la precisione, rendendola più adatta alle attività complesse. L'annotazione automatica utilizza l'intelligenza artificiale per un'etichettatura più rapida, ma potrebbe risultare poco precisa nei progetti più complessi.
6. In che modo i dati annotati migliorano i modelli di intelligenza artificiale/apprendimento automatico?
I dati annotati aiutano i modelli di intelligenza artificiale e apprendimento automatico a riconoscere oggetti, confini e schemi, migliorando le loro prestazioni nelle attività del mondo reale.
7. Come viene garantita l'accuratezza dei dati nell'annotazione delle immagini?
Annotatori qualificati, strumenti avanzati e controlli di qualità garantiscono elevata accuratezza e coerenza nelle annotazioni.
8. È possibile personalizzare l'annotazione delle immagini?
Sì, l'annotazione può essere personalizzata per soddisfare specifiche esigenze di progetto, tra cui tecniche, tipi di dati e requisiti di settore.
9. I servizi di annotazione delle immagini sono conformi alle normative sui dati?
Sì, i servizi sono conformi agli standard sulla privacy dei dati come GDPR e CCPA, garantendo una gestione dei dati sicura ed etica.
10. Quali sono i tempi di consegna per i progetti di annotazione delle immagini?
Le tempistiche dipendono dalle dimensioni e dalla complessità del progetto, ma sono ottimizzate per garantire una consegna rapida ed efficiente.
11. In che modo l'annotazione delle immagini risolve le sfide del mondo reale?
Consente ai sistemi di intelligenza artificiale di svolgere attività come il rilevamento di oggetti e la classificazione di immagini, migliorando l'efficienza e il processo decisionale in settori come i trasporti, la vendita al dettaglio e l'assistenza sanitaria.
12. Qual è il costo dei servizi di annotazione delle immagini?
I costi variano a seconda delle dimensioni del set di dati, della complessità del progetto e della personalizzazione. Contattaci per un preventivo personalizzato.