Servizi di annotazione di immagini ad alta precisione per l'intelligenza artificiale su scala aziendale
Shaip offre servizi di annotazione ed etichettatura di immagini accurati e scalabili per aiutare i team di intelligenza artificiale a creare modelli di visione artificiale affidabili. I nostri annotatori qualificati, la piattaforma di annotazione avanzata, i controlli di qualità e i flussi di lavoro di consegna gestiti consentono alle aziende di preparare dati di addestramento visivi di alta qualità in tempi più rapidi.
Servizi di etichettatura delle immagini di livello aziendale di cui ti puoi fidare.
Shaip offre servizi di annotazione di immagini di livello enterprise, progettati per aiutare i team di IA a creare modelli di visione artificiale più efficaci e sicuri. I nostri annotatori qualificati, i flussi di lavoro gestiti e i processi di controllo qualità garantiscono che ogni set di dati di immagini sia etichettato con precisione, coerenza e contesto. Che tu debba aumentare il volume di annotazioni, migliorare le prestazioni del modello o esternalizzare l'etichettatura dei dati visivi, Shaip offre un supporto affidabile per l'annotazione delle immagini, personalizzato in base alle tue esigenze di addestramento dell'IA.
- Oltre 500 collaboratori globali verificati
- Garantiamo un'accuratezza superiore al 99% — In caso contrario, effettueremo una nuova annotazione gratuitamente.
- Conforme a HIPAA e GDPR — Ogni progetto, per impostazione predefinita
- Prova di concetto rapida: valida la qualità prima di impegnarti
- Protezione tramite accordo di non divulgazione (NDA): i tuoi dati rimangono in un ambiente controllato.
Tecniche di annotazione delle immagini per dati di addestramento di alta qualità per la visione artificiale
Shaip supporta diverse tecniche di annotazione delle immagini per aiutare i team di IA e apprendimento automatico a preparare set di dati visivi accurati per i modelli di visione artificiale. Dai riquadri di delimitazione e cuboidi alla segmentazione e all'annotazione dei punti di riferimento, i nostri esperti applicano il metodo di etichettatura più appropriato in base agli obiettivi del modello, alla complessità dell'immagine e ai requisiti di qualità.
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.
Annotazione scheletrica
Gli annotatori collegano articolazioni e parti del corpo fondamentali per mappare la struttura scheletrica, aiutando i modelli di intelligenza artificiale a comprendere la postura, il movimento e la posizione di esseri umani o animali per le attività di riconoscimento delle azioni.
Annotazione LiDAR
I dati delle nuvole di punti 3D provenienti dai sensori LiDAR vengono etichettati per identificare e classificare gli oggetti del mondo reale con precisione di profondità, un aspetto fondamentale per la percezione dei veicoli autonomi e della robotica.
Annotazione dei punti chiave
Punti precisi vengono posizionati in punti specifici di un oggetto per catturarne la forma, l'orientamento e la posizione, consentendo all'IA di comprendere i dettagli strutturali più minuti in diversi scenari di utilizzo.
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.
Casi d'uso dell'annotazione delle immagini in diversi settori
L'annotazione delle immagini aiuta i modelli di intelligenza artificiale e di visione artificiale a comprendere i dati visivi in ambienti aziendali reali. Shaip supporta progetti di etichettatura delle immagini per settori che necessitano di rilevamento accurato degli oggetti, comprensione della scena, riconoscimento dei difetti, valutazione dei danni e ispezione visiva automatizzata.
Automotive
Addestrare modelli di visione artificiale per rilevare veicoli, pedoni, corsie, segnali stradali, segnaletica orizzontale e ostacoli per la guida autonoma, i sistemi avanzati di assistenza alla guida (ADAS), l'assistenza al parcheggio, il monitoraggio del conducente e la valutazione dei danni ai veicoli.
Vendita al dettaglio ed e-commerce
Migliora la scoperta dei prodotti, l'accuratezza del catalogo, la ricerca visiva, il riconoscimento dell'inventario, il monitoraggio degli scaffali, l'etichettatura dei prodotti, la moderazione delle immagini e l'esperienza di acquisto personalizzata grazie a immagini di prodotti e negozi etichettate con precisione.
Sicurezza e sorveglianza
Consenti ai sistemi di intelligenza artificiale di identificare persone, oggetti, attività insolite, oggetti abbandonati, movimenti in aree riservate, densità di folla, targhe e minacce perimetrali attraverso un'accurata annotazione delle immagini.
Produzione
Supporto per l'ispezione automatizzata della qualità, il rilevamento dei difetti, l'identificazione dei componenti, il monitoraggio della linea di assemblaggio, la verifica dell'imballaggio, i controlli di sicurezza delle apparecchiature e il rilevamento dei danni superficiali tramite dati visivi etichettati.
Finanza e Assicurazioni
Accelera la revisione dei sinistri e la valutazione del rischio con l'annotazione delle immagini per danni ai veicoli, danni alla proprietà, verifica dei beni, rilevamento di frodi su documenti/immagini e analisi automatizzata delle prove visive.
Robotica
Addestrare i robot a riconoscere oggetti, comprendere scene, evitare ostacoli, afferrare oggetti, navigare negli ambienti, mappare gli spazi e interagire in modo sicuro con persone e oggetti utilizzando set di dati di immagini annotate.
La nostra capacità
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
Hai finalmente trovato l'azienda di annotazione immagine giusta
POC veloci
Niente lunghi periodi di onboarding. Forniamo rapidamente una prova di concetto con dati di esempio annotati, in modo che possiate verificarne la qualità prima di procedere su vasta scala.
Conformità e sicurezza al primo posto
Conformità a HIPAA, GDPR, ISO e SOC 2 integrata in ogni progetto. Piattaforma sicura brevettata, accordo di non divulgazione (NDA) fin dal primo giorno e crittografia dei dati a riposo e in transito.
Competenza specifica del dominio
Medici per i dati medici. Avvocati per i documenti legali. Linguisti per la pronuncia dialettale. L'esperto giusto per ogni compito, non un gruppo di persone generiche.
Solide partnership tecnologiche
Integrazioni profonde con AWS, Azure, GCP e le principali piattaforme MLOps. Integrati direttamente con il tuo stack esistente: Labelbox, SageMaker, Databricks e molti altri.
Qualità dei dati di livello aziendale
Metodologia Six Sigma, controllo qualità a più fasi, esperti Black Belt dedicati e verifiche di concordanza tra gli annotatori. SLA con accuratezza superiore al 99% — altrimenti riannotiamo gratuitamente.
Forza lavoro globale flessibile
Oltre 1,000 annotatori in diversi fusi orari, lingue e settori. Scalabilità da 10 a 10 milioni di etichette su richiesta, senza necessità di assumere nuovo personale.
Storie di Successo
Set di dati di riconoscimento facciale pronti all'uso per l'addestramento di modelli di intelligenza artificiale
Shaip ha fornito set di dati facciali di provenienza etica e demograficamente diversificati per aiutare un conglomerato tecnologico globale ad accelerare lo sviluppo di modelli di intelligenza artificiale senza lunghi cicli di raccolta dati.
ProblemaCreare set di dati facciali su larga scala, conformi alle normative sulla privacy, che coprano diverse etnie, età e condizioni.
SoluzioneOltre 300,000 immagini e oltre 2,000 video in 6 set di dati selezionati, con annotazioni dettagliate su posa, emozioni e illuminazione.
RisultatoAddestramento più rapido dei modelli di intelligenza artificiale con riduzione dei pregiudizi e piena conformità globale alla normativa sulla privacy.
Progetto di annotazione LiDAR per veicoli autonomi SmartCity
SmartCity ha collaborato con Shaip per annotare i dati LiDAR e delle telecamere provenienti da diversi sensori, al fine di garantire la sicurezza dell'impiego di veicoli autonomi in ambienti urbani complessi.
ProblemaAnnotare 15,000 fotogrammi multisensore in diversi scenari urbani entro 4 mesi
SoluzioneUn team di annotazione composto da 50 membri, utilizzando strumenti assistiti dall'IA, ha completato oltre 450,000 annotazioni di oggetti con flussi di lavoro 2D/3D.
RisultatoPrecisione del 99.7%, consegna con 2 settimane di anticipo, riducendo del 30% i tempi di test AV reali.
Risorse consigliate
Guida all'acquirente
Annotazione ed etichettatura delle immagini
La visione artificiale insegna alle macchine a comprendere il mondo visivo. Al suo centro c'è l'annotazione delle immagini, il processo chiave che consente alle macchine di prendere decisioni intelligenti.
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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.
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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.
Clienti in primo piano
Consentire ai team di creare prodotti di intelligenza artificiale leader a livello mondiale.
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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. L'annotazione e l'etichettatura delle immagini sono la stessa cosa?
Sono strettamente correlate. L'etichettatura delle immagini solitamente assegna tag o categorie, mentre l'annotazione delle immagini può includere marcature visive dettagliate come riquadri di delimitazione, poligoni, punti di riferimento e maschere di segmentazione.
3. Perché i modelli di visione artificiale necessitano di annotazioni sulle immagini?
I modelli di visione artificiale necessitano di immagini annotate per imparare a rilevare oggetti, classificare scene, identificare schemi visivi ed eseguire previsioni accurate nel mondo reale.
4. 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.
5. Che cosa offre un fornitore di servizi di annotazione di immagini?
Un fornitore di servizi di annotazione di immagini offre linee guida per l'etichettatura, annotatori qualificati, strumenti di annotazione, controllo qualità, gestione del progetto e consegna del set di dati finale.
6. Perché le aziende dovrebbero esternalizzare l'annotazione delle immagini?
L'esternalizzazione dell'annotazione delle immagini aiuta le aziende a ridurre il lavoro manuale, ad accelerare la scalabilità, a migliorare la coerenza delle etichette e ad accedere a team di annotatori qualificati.
7. Che cos'è l'annotazione del riquadro di delimitazione?
L'annotazione con riquadri di delimitazione posiziona dei riquadri rettangolari attorno agli oggetti nelle immagini, consentendo così ai modelli di visione artificiale di apprendere la posizione e il rilevamento degli oggetti.
8. Che cos'è la segmentazione semantica?
La segmentazione semantica etichetta i pixel delle immagini per categoria, consentendo ai modelli di intelligenza artificiale di comprendere le regioni e i contorni degli oggetti a un livello di dettaglio elevato.
9. Che cos'è l'annotazione poligonale?
L'annotazione poligonale contrassegna le forme irregolari degli oggetti tracciando punti attorno ai bordi degli oggetti stessi, aiutando i modelli ad apprendere contorni più precisi.
10. Che cos'è l'annotazione dei punti di riferimento?
L'annotazione dei punti di riferimento posiziona punti chiave su elementi specifici dell'immagine, aiutando i modelli di intelligenza artificiale a riconoscere posizioni, forme e strutture degli oggetti.
11. Come garantisce Shaip l'accuratezza dell'annotazione delle immagini?
Shaip si avvale di annotatori qualificati, linee guida chiare, controlli di qualità, flussi di lavoro di revisione e meccanismi di feedback per migliorare la precisione dell'annotazione delle immagini.
12. Quanto costano i servizi di annotazione delle immagini?
Il costo dipende dalle dimensioni del set di dati, dalla tecnica di annotazione, dalla complessità, dai requisiti di qualità, dai tempi di consegna e dalle istruzioni specifiche del progetto.
13. Quanto tempo richiede un progetto di annotazione di immagini?
Le tempistiche dipendono dal volume delle immagini, dalla complessità delle annotazioni, dai requisiti di revisione e dalla pianificazione delle consegne. Un lotto pilota può aiutare a stimare le tempistiche prima di estendere il progetto.
