Високоточні сервіси анотації зображень для штучного інтелекту корпоративного масштабу
Shaip надає точні, масштабовані послуги з анотування та маркування зображень, щоб допомогти командам зі штучного інтелекту створювати надійні моделі комп'ютерного зору. Наші навчені анотатори, вдосконалена платформа для анотацій, перевірки якості та керовані робочі процеси доставки допомагають підприємствам швидше готувати високоякісні дані для візуального навчання.
Послуги з маркування зображень корпоративного рівня, яким ви можете довіряти
Shaip надає послуги з анотування зображень корпоративного рівня, розроблені, щоб допомогти командам зі штучного інтелекту впевнено створювати кращі моделі комп'ютерного зору. Наші навчені анотатори, керовані робочі процеси та процеси контролю якості гарантують, що кожен набір даних зображень марковано з точністю, узгодженістю та контекстом. Незалежно від того, чи потрібно вам масштабувати обсяг анотацій, покращити продуктивність моделі чи передати маркування візуальних даних на аутсорсинг, Shaip забезпечує надійну підтримку анотацій зображень, адаптовану до ваших потреб у навчанні роботі зі штучним інтелектом.
- понад 500 тис. перевірених світових учасників
- Угода про рівень обслуговування (SLA) з точністю понад 99% — або ми повторно додаємо анотації безкоштовно
- Відповідність HIPAA та GDPR — кожен проєкт, за замовчуванням
- Швидкий POC — Перевірте якість, перш ніж брати на себе зобов’язання
- Захищено угодою про нерозголошення — ваші дані залишаються в контрольованому середовищі
Методи анотації зображень для високоякісних даних навчання комп'ютерного зору
Shaip підтримує різні методи анотації зображень, щоб допомогти командам зі штучного інтелекту та машинного навчання підготувати точні візуальні набори даних для моделей комп'ютерного зору. Від обмежувальних рамок та прямокутних паралелепіпедів до сегментації та анотації орієнтирів, наші експерти застосовують правильний метод маркування на основі цілей вашої моделі, складності зображення та вимог до якості.
Обмежувальні коробки
Найпоширенішим методом маркування зображень у комп’ютерному баченні є анотація обмежувальної рамки. У цій техніці квадрати вручну малюються поверх елементів зображення для легкої ідентифікації
3D кубоїди
Подібно до обмежувального прямокутника, але відмінність полягає в тому, що анотатори малюють тривимірні кубоїди над об’єктами, щоб задати 3 важливі атрибути об’єкта – довжину, глибину та ширину.
Семантична сегментація
У цій техніці кожен піксель на зображенні анотується інформацією та поділяється на різні сегменти, які потрібно розпізнати за допомогою алгоритму комп’ютерного зору.
Анотація багатокутника
У цій техніці неправильні об’єкти позначаються шляхом нанесення точок на кожну вершину цільового об’єкта. Він дозволяє коментувати всі точні краї об’єкта, незалежно від його форми
Анотація про орієнтир
У цій техніці маркувальнику потрібно позначити ключові точки в певних місцях. Такі мітки зазвичай використовуються там, де анатомічні елементи маркуються для виявлення обличчя та емоцій
Сегментація лінії
У цій техніці анотатори малюють прямі лінії, щоб класифікувати цей елемент як конкретний об’єкт. Це допомагає встановити кордони, визначити маршрути або шляхи тощо.
Скелетна анотація
Анотатори з'єднують ключові суглоби та частини тіла для відображення структури скелета, допомагаючи моделям штучного інтелекту розуміти позу, рух та поставу людини чи тварини для завдань розпізнавання дій.
ЛіДАР Анотація
Дані 3D-хмар точок, отримані з лідарних датчиків, маркуються для ідентифікації та класифікації реальних об'єктів з точністю глибини, що є критично важливим для сприйняття автономними транспортними засобами та робототехнікою.
Ключова анотація
Точні точки розміщуються на певних місцях об'єкта для фіксації його форми, орієнтації та положення, що дозволяє штучному інтелекту розуміти дрібні структурні деталі в різних випадках використання.
Процес анотації зображення
Прозорість лежить в основі нашої співпраці. Наші суворі робочі та плавні механізми комунікації забезпечують плідну співпрацю.
Варіанти використання анотацій зображень у різних галузях промисловості
Анотація зображень допомагає моделям штучного інтелекту та комп'ютерного зору розуміти візуальні дані в реальних бізнес-середовищах. Shaip підтримує проекти маркування зображень для галузей, яким потрібне точне виявлення об'єктів, розуміння сцени, розпізнавання дефектів, оцінка пошкоджень та автоматизований візуальний огляд.
автомобільний
Навчайте моделі комп'ютерного зору для виявлення транспортних засобів, пішоходів, смуг руху, дорожніх знаків, дорожньої розмітки та перешкод для автономного водіння, систем допомоги водієві (ADAS), допомоги при паркуванні, моніторингу водія та оцінки пошкоджень транспортних засобів.
Роздрібна торгівля та електронна комерція
Покращуйте пошук товарів, точність каталогу, візуальний пошук, розпізнавання товарних запасів, моніторинг полиць, маркування товарів, модерацію зображень та персоналізований досвід покупок за допомогою точно маркованих зображень товарів та магазинів.
Безпека та нагляд
Дозвольте системам штучного інтелекту ідентифікувати людей, об'єкти, незвичайну активність, покинуті предмети, рух у заборонених зонах, щільність натовпу, номерні знаки та загрози периметру за допомогою точних анотацій зображень.
Manufacturing
Підтримуйте автоматизовану перевірку якості, виявлення дефектів, ідентифікацію деталей, моніторинг складальної лінії, перевірку упаковки, перевірку безпеки обладнання та виявлення пошкоджень поверхні за допомогою позначених візуальних даних.
Фінанси та страхування
Пришвидшіть розгляд претензій та оцінку ризиків за допомогою анотацій зображень для виявлення пошкоджень транспортних засобів, пошкодження майна, перевірки активів, виявлення шахрайства з документами/зображеннями та автоматизованого аналізу візуальних доказів.
Робототехніка
Навчіть роботів розпізнавати об'єкти, розуміти сцени, уникати перешкод, хапати предмети, орієнтуватися в середовищі, складати карту простору та безпечно взаємодіяти з людьми та об'єктами, використовуючи анотовані набори даних зображень.
Наші можливості
Люди
Спеціальні та навчені команди:
- 30,000+ співробітників для створення даних, маркування та забезпечення якості
- Сертифікована команда управління проектами
- Досвідчена команда з розробки продуктів
- Команда пошуку та адаптації кадрів
Процес
Найвища ефективність процесу забезпечується завдяки:
- Надійний процес 6 Sigma Stage-Gate
- Спеціальна команда з 6 чорних поясів Sigma – власники ключових процесів і відповідність якості
- Постійне вдосконалення та цикл зворотнього зв’язку
платформа
Запатентована платформа пропонує такі переваги:
- Наскрізна веб-платформа
- Бездоганна якість
- Швидше TAT
- Безшовна доставка
Ви нарешті знайшли потрібну компанію для анотації зображень
Швидкі POC
Жодних місяців адаптації. Ми швидко надаємо підтвердження концепції з анотованими зразками даних, щоб ви могли перевірити якість, перш ніж переходити до повномасштабного впровадження.
Відповідність вимогам та безпека понад усе
Відповідність HIPAA, GDPR, ISO, SOC 2 вбудована в кожен проєкт. Запатентована безпечна платформа, угода про нерозголошення з першого дня та шифрування під час зберігання та передачі.
Доменна експертиза
Лікарі для медичних даних. Адвокати для юридичних документів. Лінгвісти для діалектного мовлення. Правильний експерт для кожного завдання — не шаблонний набір.
Міцне технологічне партнерство
Глибока інтеграція з AWS, Azure, GCP та провідними платформами MLOps. Підключайтеся безпосередньо до вашого існуючого стеку — Labelbox, SageMaker, Databricks та інших.
Якість даних корпоративного рівня
Методологія 6 Sigma, багатоетапний контроль якості, спеціальні чорні пояси та перевірки домовленостей між анотаторами. Угода про рівень обслуговування з точністю понад 99% — або ми повторно анотуємо безкоштовно.
Гнучка глобальна робоча сила
Понад 1,000 анотаторів у різних часових поясах, мовах та доменах. Масштабуйте від 10 000 до 10 мільйонів міток на вимогу — без додаткових витрат на персонал.
Історії успіху
Готові набори даних для розпізнавання облич для навчання моделей штучного інтелекту
Shaip надав етично отримані, демографічно різноманітні набори даних про обличчя, щоб допомогти глобальному технологічному конгломерату пришвидшити розробку моделей штучного інтелекту без тривалих циклів збору даних.
Проблема : Створення великомасштабних наборів даних про обличчя, що відповідають вимогам конфіденційності, для представників різних етнічних груп, вікових груп та станів здоров'я.
Рішення : понад 300 000 зображень та понад 2,000 відео у 6 курованих наборах даних з детальними анотаціями поз, емоцій та освітлення
Результат : Швидше навчання моделі ШІ зі зменшенням упередженості та повним дотриманням глобальної конфіденційності
Проект анотації LiDAR для автономних транспортних засобів SmartCity
SmartCity у партнерстві з Shaip додавала анотації до даних багатосенсорного лідарного сканування та камер для безпечного розгортання автономних транспортних засобів у складних міських середовищах.
Проблема : Анотувати 15 000 мультисенсорних кадрів у різних міських сценаріях протягом 4 місяців
Рішення : Команда з 50 анотацій, що використовує інструменти на основі штучного інтелекту, виконала понад 450 000 анотацій об'єктів за допомогою 2D/3D робочих процесів.
Результат : точність 99.7%, надано на 2 тижні раніше — скорочення часу тестування антивірусних систем у реальних умовах на 30%
Рекомендовані ресурси
Посібник покупця
Анотація та маркування зображень
Комп'ютерний зір навчає машини розуміти візуальний світ. В його основі лежить анотування зображень — ключовий процес, який дозволяє машинам приймати інтелектуальні рішення.
Пропозиції
Послуги відео анотації
Shaip пропонує високоякісні послуги маркування відео для навчання моделей Computer Vision. Мета тут полягає в тому, щоб зробити набори даних доступними для використання за допомогою таких інструментів, як розпізнавання образів, виявлення об’єктів тощо.
Пропозиції
Послуги текстових анотацій
Ми спеціалізуємося на створенні текстових даних для навчання, анотуючи вичерпні набори даних, використовуючи анотації об’єктів, класифікацію тексту, анотації настроїв та інші відповідні інструменти.
Рекомендовані клієнти
Розширення можливостей команд для створення провідних у світі продуктів штучного інтелекту.
Отримайте професійні, масштабовані та надійні послуги з анотації зображень. Заплануйте дзвінок сьогодні...
Часті питання (FAQ)
1. Що таке анотація зображення?
Анотація зображень — це процес додавання міток або тегів до зображень, щоб зробити їх зрозумілими для моделей машинного навчання. Це допомагає машинам ідентифікувати та інтерпретувати об'єкти або елементи на зображенні.
2. Чи є анотація зображення та маркування зображення однаковими?
Вони тісно пов'язані. Маркування зображень зазвичай передбачає призначення тегів або категорій, тоді як анотації зображень можуть включати детальну візуальну розмітку, таку як обмежувальні рамки, полігони, орієнтири та маски сегментації.
3. Чому моделям комп'ютерного зору потрібні анотації зображень?
Моделям комп'ютерного зору потрібні анотовані зображення, щоб навчитися виявляти об'єкти, класифікувати сцени, ідентифікувати візуальні шаблони та виконувати точні прогнози щодо реального світу.
4. Які існують різні методи анотації зображень?
Основні методи включають обмежувальні рамки, семантичну сегментацію, анотацію полігонів, 3D-кубоїди, анотацію орієнтирів та лінійну сегментацію. Кожен метод використовується залежно від типу об'єкта та потреб проекту.
5. Що пропонує постачальник послуг з анотації зображень?
Постачальник послуг з анотації зображень пропонує інструкції з маркування, навчених анотаторів, інструменти для анотації, перевірку якості, управління проектами та остаточну передачу набору даних.
6. Чому компанії повинні передавати анотування зображень на аутсорсинг?
Аутсорсинг анотацій зображень допомагає компаніям скоротити ручну роботу, швидше масштабуватися, покращити узгодженість маркування та отримати доступ до навчених команд анотаторів.
7. Що таке анотація обмежувальної рамки?
Анотація обмежувальної рамки розміщує прямокутні рамки навколо об'єктів на зображеннях, щоб моделі комп'ютерного зору могли вивчати місцезнаходження та виявлення об'єктів.
8. Що таке семантична сегментація?
Семантична сегментація позначає пікселі зображення за категоріями, щоб моделі штучного інтелекту могли розуміти області та межі об'єктів на детальному рівні.
9. Що таке анотація полігонів?
Анотація полігонів позначає неправильні форми об'єктів, відображаючи точки навколо країв об'єктів, допомагаючи моделям вивчати точніші межі.
10. Що таке анотація орієнтирів?
Анотації орієнтирів розміщують ключові точки на певних особливостях зображення, допомагаючи моделям штучного інтелекту розпізнавати положення, форми та структури об'єктів.
11. Як Shaip забезпечує точність анотацій зображень?
Shaip використовує навчених анотаторів, чіткі інструкції, перевірки якості, робочі процеси перевірки та цикли зворотного зв'язку для підвищення точності анотацій зображень.
12. Скільки коштують послуги з анотації зображень?
Вартість залежить від розміру набору даних, методу анотації, складності, вимог до якості, часу виконання та інструкцій, специфічних для проекту.
13. Скільки часу триває проект з анотації зображень?
Терміни залежать від обсягу зображень, складності анотацій, вимог до рецензування та графіка доставки. Пілотна партія може допомогти оцінити терміни перед масштабуванням.
