Анотація зображення

Послуги анотації зображень

Поповніть свої навчальні дані AI за допомогою служб Shaip для анотації зображень для комп’ютерного зору

Анотація зображення

Уявіть свій анотований набір даних зображень у конвеєрі без вузьких місць. Давайте покажемо вам, як!

Рекомендовані клієнти

Навчайте моделі штучного інтелекту за допомогою надточних служб анотації зображень і тегів зображень

Усі передові обчислювальні системи, засновані на комп’ютерному баченні, вимагають герметичних навчальних даних для отримання точних результатів. Незалежно від того, до якої галузі чи сегменту ринку ви входите, ваш продукт на основі штучного інтелекту не дасть бажаних результатів, якщо ви не навчите його правильно. Це саме те, що стосується маркування зображень. Це неминучий процес, який робить результати вашого AI більш точними, релевантними та вільними від упереджень, додаючи анотації або додаючи теги до всіх елементів зображення.

У зображенні ресторану ваш модуль машинного навчання дізнається, що таке столи, тарілки, їжа, столові прибори, вода тощо, і точно розрізнить кожен на зображеннях, коли почне тренуватися з правильними даними. Щоб це сталося, тисячі об’єктів на зображенні мають бути ретельно позначені експертами. У Shaip у нас є піонери галузі, які десятиліттями працюють над маркуванням зображень. Від звичайних зображень до високоякісних медичних даних, ми можемо коментувати їх усі.

Інструмент анотації зображень

У нас є один з найдосконаліших інструментів маркування зображень або інструментів анотації зображень на ринку, який робить маркування зображень точним і надфункціональним. Крім того, це також робить можливою динамічну масштабованість. Незалежно від того, чи потрібні для вашого проекту складні набори даних, обмежений час виходу на ринок чи обов’язкові обов’язкові анотації, ми можемо виконати роботу за допомогою нашої власної платформи маркування зображень.

Однак не всі проекти диктують реалізацію однієї і тієї ж техніки маркування зображень. Кожен проект унікальний з точки зору його вимог і варіантів використання, і лише специфічні для конкретного випадку методи працюють для найбільш точних результатів.

Компанії з анотації зображень, такі як Shaip, застосовують різноманітні методи маркування після ретельного вивчення обсягу проекту та вимог. Залежно від вашого проекту машинного навчання, ми будемо працювати над одним або комбінацією цих методів анотації зображень:

Техніки анотації зображень – ми володіємо

Нижче наведено різні типи анотацій

Обмежувальна рамка - анотація зображення

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 - анотація зображення

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.

Анотація зображення семантична анотація

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

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 зображення анотація орієнтир

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 - анотація зображення

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.

Процес анотації зображення

Прозорість лежить в основі нашої співпраці. Наші суворі робочі та плавні механізми комунікації забезпечують плідну співпрацю.

Наші можливості

Люди

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

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

платформа

Запатентована платформа пропонує такі переваги:

  • Наскрізна веб-платформа
  • Бездоганна якість
  • Швидше TAT
  • Безшовна доставка

Вертикали

Ми анотуємо та маркуємо різноманітні зображення для різних галузей
Комп’ютерний зір динамічно стає універсальним, і кожен день з’являється безліч нових варіантів використання. Це єдиний спосіб отримати перевагу на ринку. Ось чому ми розширюємо наші високоякісні послуги маркування зображень, щоб відповідати вимогам різних галузей. Ми обслуговуємо такі галузі, як:

Автономні транспортні засоби

Автономні транспортні засоби

Для розпізнавання жестів, функції ADAS, рівень і 5 автономність

Дронів

Дронів

Для дорожньої карти, виявлення тріщин і ODAI (аерофотозображення виявлення об’єктів)

Роздрібна торгівля

Роздрібна торгівля

Для управління запасами, управління ланцюгом поставок, розпізнавання жестів тощо

Ар/вр

AR / VR

Для семантичного розуміння, розпізнавання облич, розширеного відстеження об’єктів тощо

сільське господарство

сільське господарство

Для виявлення бур'янів і хвороб і ідентифікації культур

Мода та електронна комерція – маркування зображень

Мода та електронна комерція

Для категоризації зображень, сегментації зображень, класифікації зображень, виявлення об’єктів та класифікації кількох міток

Ви нарешті знайшли потрібну компанію для анотації зображень

Експертна робоча сила

Наш пул експертів, які володіють технологією маркування, можуть отримати точні й ефективно анотовані фотографії та зображення.

Орієнтуйтеся на зростання

Наша команда допоможе вам підготувати дані зображень для навчання механізмів штучного інтелекту, заощаджуючи дорогоцінний час і ресурси.

масштабованість

Наша команда співробітників може розмістити додатковий обсяг, зберігаючи при цьому якість виводу даних.

Конкурентоспроможний
Ціни

Як експерти з навчання та керуючи командами, ми забезпечуємо виконання проектів у межах визначеного бюджету.

Можливості для кількох джерел / міжгалузевих

Команда аналізує дані з кількох джерел і здатна ефективно та в великих обсягах отримувати дані для навчання AI в усіх галузях.

Попереду змагань

Широкий діапазон даних зображень надає ШІ велику кількість інформації, необхідної для швидшого навчання.

Пропоновані послуги

Експертний збір даних зображень не є повноцінним інструментом для комплексних налаштувань AI. У Shaip ви навіть можете розглянути такі послуги, щоб зробити моделі більш поширеними, ніж зазвичай:

Текстова анотація

Анотація тексту
Послуги

Ми спеціалізуємося на підготовці навчання текстовим даним, анотуючи вичерпні набори даних, використовуючи анотацію об’єктів, класифікацію тексту, анотацію настроїв та інші відповідні інструменти.

Аудіо анотація

Аудіо анотація
Послуги

Ми спеціалізуємося на позначенні джерел звуку, мовлення та голосових наборів даних за допомогою відповідних інструментів, таких як розпізнавання мовлення, діаризація мовця, розпізнавання емоцій.

Анотація відео

Відео анотація
Послуги

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.

Отримайте професійні, масштабовані й надійні послуги анотації зображень. Заплануйте дзвінок сьогодні…

Анотація зображень — це процес анотування зображення заздалегідь визначеними мітками, щоб надати моделі комп’ютерного зору інформацію про те, що показано на зображенні за допомогою експертів-коментаторів. Коротше кажучи, все полягає в додаванні метаданих до набору даних, що робить певні об’єкти розпізнаваними для механізмів AI. Додавання тегів до об’єктів у зображеннях робить алгоритми машинного навчання інформативними та значущими, щоб інтерпретувати позначені дані та навчатися вирішувати реальні проблеми.

Для систем, які залежать від комп’ютерного зору, основним є маркування/анотація зображень. Саме завдяки цьому процесу автономний автомобіль може розрізняти поштову скриньку та пішохода, червоне світло та зелене світло тощо; для прийняття відповідних водійських рішень. Щоб система розпізнавання зображень була потужною, вона повинна обробляти мільйони зображень, щоб точно зрозуміти різні об’єкти в сегменті, для якого вона призначена для реалізації.

Анотація зображень тренує моделі штучного інтелекту та машинного навчання для комп’ютерного зору, полегшуючи навчання, яке стосується виявлення об’єктів і меж і сегментації зображення.

Різні методи анотації зображень включають:

  • Обмежувальні коробки 
  • 3D кубоїди
  • Семантична сегментація
  • Полігональна анотація
  • Категоризація зображень
  • Анотація про орієнтир
  • Сегментація лінії

Анотація зображень вручну є хорошою стратегією для навчання неконтрольованих моделей та алгоритмів машинного навчання, що стосується комп’ютерного зору, оскільки ці моделі не здатні самостійно виявляти, знаходити та ідентифікувати зображення. Крім того, ручне маркування стосується опису областей зображення, текстового. Автоматична анотація призначена для більш розумних і попередньо навчених налаштувань з акцентом на лінгвістичному індексуванні та автоматичному призначенні метаданих.

Крім того, ручне маркування зображень, незважаючи на те, що воно повільніше, краще підходить для обробки мінливості проекту та потреб щодо масштабування.

Інструмент анотації зображень – це ресурс, який використовує баланс комп’ютерних зусиль і ручних зусиль для позначення зображень перед подачею їх у моделі.

Ви можете коментувати зображення, піддавши його широкому спектру прийомів, таких як обмежувальні квадрати, кубоїди, анотація багатокутників, сегментація ліній, анотація орієнтирів тощо. Після того, як техніка поєднується з зображенням, те ж саме можна ввести в систему.

Можливі випадки використання в галузі:

  • Автономний транспортні засоби для розпізнавання жестів, функції ADAS, рівень і 5 автономність
  • Дронів для дорожньої карти, виявлення тріщин і ODAI (аерофотозображення виявлення об'єктів)
  • Роздрібна торгівля для управління запасами та полицями, управління ланцюгом поставок, розпізнавання жестів тощо
  • AR / VR для семантичного розуміння, розпізнавання облич, розширеного відстеження об’єктів тощо
  • сільське господарство для виявлення бур'янів і хвороб і ідентифікації культур
  • і Мода та електронна комерція для категоризації зображень, виявлення об’єктів та класифікації за кількома мітками