Kuvan merkintä
Kuvien huomautuspalvelut
Lataa AI -harjoitustietosi Shaipin kuvankäsittelypalveluilla Computer Visionille
Esittelyssä olevat asiakkaat
Kouluta tekoälymalleja huipputarkkojen kuvien merkintöjen ja kuvien merkitsemispalvelujen avulla
Kaikki tietokonenäköön perustuvat kehittyneet tietokonejärjestelmät edellyttävät ilmatiiviitä harjoitustietoja tarkkojen tulosten saamiseksi. Riippumatta siitä, millä toimialalla tai markkinasegmentillä olet mukana, tekoälyvetoinen tuotteesi ei tuota toivottuja tuloksia, jos et harjoittele sitä oikein. Juuri siinä kuvien merkinnät tulevat. Tämä on väistämätön prosessi, joka tekee tekoälysi tuloksista tarkempia, osuvampia ja puolueettomampia merkitsemällä tai merkitsemällä kaikki kuvan elementit.
Ravintolakuvassa koneoppimismoduuli oppisi, mitä pöytiä, lautasia, ruokaa, ruokailuvälineitä, vettä ja paljon muuta on, ja erottaisi ne tarkasti kuvissa, kun se aloittaa harjoittelun oikeilla tiedoilla. Jotta tämä tapahtuisi, asiantuntijoiden on leimattava huolellisesti tuhansia kuvan kohteita. Shaipilla on alan edelläkävijöitä, jotka ovat työskennelleet kuvien merkintöjen parissa vuosikymmeniä. Perinteisistä kuvista erittäin kapeisiin lääketieteellisiin tietoihin voimme merkitä ne kaikki.
Kuvan huomautustyökalu
Meillä on yksi markkinoiden edistyksellisimmistä kuvien merkintätyökaluista, joka tekee kuvien merkinnöistä tarkkoja ja erittäin toimivia. Lisäksi se mahdollistaa myös dynaamisen skaalautuvuuden. Riippumatta siitä, edellyttääkö projektisi monimutkaisia tietojoukkoja, rajoitetun ajan markkinoille saattamista tai veitsenteräviä merkintätehtäviä, voimme toimittaa omalla kuvanlaatualustallamme.
Kaikki hankkeet eivät kuitenkaan määrää saman kuvan merkintätekniikan toteuttamista. Jokainen projekti on vaatimuksiltaan ja käyttötapaukseltaan ainutlaatuinen, ja vain tapauskohtaiset tekniikat toimivat tarkimpien tulosten saavuttamiseksi.
Kuvan merkinnät Yritykset, kuten Shaip, käyttävät erilaisia merkintätekniikoita tutkittuaan huolellisesti projektin laajuuden ja vaatimukset. Koneoppimisprojektistasi riippuen työskentelemme yhden tai näiden yhdistelmien kanssa:
Kuvan merkintätyypit
Kuvan huomautustekniikat - hallitsemme
Erilaiset huomautustyypit ovat seuraavat
Rajauslaatikot
Yleisimmin käytetty kuvantamistekniikka tietokonenäkössä on rajauslaatikon huomautus. Tässä tekniikassa laatikot piirretään käsin kuvaelementtien päälle tunnistamisen helpottamiseksi
3D Cuboidit
Samanlainen kuin rajauslaatikko, mutta ero on siinä, että annotaattorit piirtävät 3D -kuutiot esineiden päälle määrittääkseen objektin kolme tärkeää ominaisuutta - pituus, syvyys ja leveys.
Semanttinen segmentointi
Tässä tekniikassa kuvan jokainen pikseli on merkitty tiedoilla ja jaettu eri segmentteihin, joiden tunnistamiseen tarvitset tietokoneen visioalgoritmin.
Monikulmion merkintä
Tässä tekniikassa epäsäännölliset esineet merkitään piirtämällä pisteitä kohdeobjektin jokaiseen kärkeen. Sen avulla kaikki kohteen tarkat reunat voidaan merkitä sen muodosta riippumatta
Maamerkkihuomautus
Tässä tekniikassa merkitsijän on merkittävä tärkeimmät kohdat tietyissä paikoissa. Tällaisia tarroja käytetään yleisesti, kun anatomiset elementit on merkitty kasvojen ja tunteiden havaitsemiseen
Linjasegmentointi
Tässä tekniikassa merkinnät piirtävät suoria viivoja luokitellakseen elementin tiettyyn kohteeseen. Se auttaa määrittämään rajat, määrittämään reittejä tai reittejä jne.
Kuvan huomautusprosessi
Avoimuus on yhteistyömme ydin. Tiukat toiminta- ja sujuvat viestintämekanismimme takaavat palkitsevan yhteistyön.
Kykymme
Ihmiset
Omistetut ja koulutetut ryhmät:
- Yli 7000 yhteistyökumppania tietojen keräämiseen, merkintöihin ja laadunvalvontaan
- Tunnistettu projektinhallintaryhmä
- Kokenut tuotekehitystiimi
- Talent Pool Sourcing & Onboarding -tiimi
Käsitellä asiaa
Korkein prosessitehokkuus taataan:
- Vankka 6 Sigma Stage-Gate -prosessi
- Erityinen 6 Sigma -mallihihnan tiimi - tärkeimmät prosessin omistajat ja laatuvaatimukset
- Jatkuva parantaminen ja palautesilmukka
foorumi
Patentoitu alusta tarjoaa etuja:
- Verkkopohjainen alusta loppuun
- Moitteeton laatu
- Nopeampi TAT
- Saumaton toimitus
verticals
Merkitsemme ja merkitsemme erilaisia kuvia eri toimialoille
Tietokonenäkö on dynaamisesti yleistymässä, ja päivittäin syntyy tonnia uusia käyttötapauksia. Se on ainoa tapa, jolla yritykset saavat etulyöntiaseman markkinoilla. Siksi laajennamme korkealaatuisia kuvanmerkintäpalvelujamme eri toimialojen vaatimuksiin. Palvelemme teollisuutta, kuten:
Autonomiset ajoneuvot
Eleiden tunnistamiseen, ADAS -ominaisuuksiin, tasoon ja 5 itsenäisyyteen
Drones
Tiekartoitukseen, halkeamien havaitsemiseen ja ODAI (Object Detection Aerial Imagery)
Vähittäiskaupan ja ravintola-alan konsultointi
Varastonhallintaan, toimitusketjun hallintaan, eleiden tunnistamiseen ja muuhun
AR / VR
Semanttista ymmärrystä, kasvojentunnistusta, kehittyneitä esineiden seurantaa ja paljon muuta
Maatalous
Rikkakasvien ja tautien havaitsemiseen ja viljelykasvien tunnistamiseen
Muoti ja verkkokauppa
Kuvien luokitteluun, kuvien segmentointiin, kuvien luokitteluun, objektien havaitsemiseen ja useiden merkkien luokitteluun
Kuvien huomautusten ulkoistaminen - miksi valita Shaip
Asiantunteva työvoima
Asiantuntijaryhmämme, joka tuntee kuvan merkinnät, voi hankkia tarkkoja ja tehokkaasti merkittyjä tietojoukkoja.
Keskity kasvuun
Tiimimme auttaa sinua valmistelemaan kuvatietoja AI -moottoreiden koulutukseen, mikä säästää arvokasta aikaa ja resursseja.
skaalautuvuus
Yhteistyökumppanitiimimme mahtuu ylimääräiseen volyymiin säilyttäen samalla tuotoksen laadun.
Kilpailukykyinen
Hinnoittelu
Koulutuksen ja tiimien johtamisen asiantuntijoina varmistamme, että hankkeet toteutetaan määritellyn budjetin puitteissa.
Usean lähteen / toimialojen väliset ominaisuudet
Tiimi analysoi tietoja useista lähteistä ja pystyy tuottamaan tekoälykoulutustietoja tehokkaasti ja volyymilta kaikilla toimialoilla.
Pysy kilpailun edellä
Kuvatietojen laaja kirjo tarjoaa tekoälylle runsaasti tietoa, joka tarvitaan nopeampaan harjoitteluun.
Tarjottu palvelu
Asiantunteva kuvatietojen kerääminen ei ole käytännönläheistä kokonaisvaltaisille tekoälyasetuksille. Shaipissa voit jopa harkita seuraavia palveluita, jotta mallit yleistyisivät tavallista enemmän:
Tekstin merkintä
Palvelut
Olemme erikoistuneet tekstidatakoulutuksen valmisteluun merkitsemällä tyhjentäviä tietojoukkoja, käyttämällä kokonaisuuden merkintöjä, tekstiluokitusta, tunteiden merkintöjä ja muita asiaankuuluvia työkaluja.
Äänimerkintä
Palvelut
Olemme erikoistuneet äänilähteiden, puheen ja äänikohtaisten tietojoukkojen merkitsemiseen asiaankuuluvilla työkaluilla, kuten puheentunnistuksella, kaiuttimien diarisaatiolla ja tunteiden tunnistuksella.
Videomerkintä
Palvelut
Shaip tarjoaa huippuluokan videotarrapalveluja Computer Vision -mallien kouluttamiseen. Tavoitteena on tehdä tietojoukot käyttökelpoisiksi työkaluilla, kuten kuvantunnistus, objektin tunnistus ja paljon muuta.
Suositellut resurssit
Ostajan opas
Kuvan merkinnät ja merkinnät Computer Visionille
Tietokonenäkö on kyse visuaalisen maailman ymmärtämisestä kouluttaakseen tietokonenäön sovelluksia. Sen menestys johtuu täysin siitä, mitä kutsumme kuvan merkinnöiksi - perustekniikka tekniikan takana, joka saa koneet tekemään älykkäitä päätöksiä, ja juuri siitä aiomme keskustella ja tutkia.
Ratkaisumme
Tietokonenäköpalvelut ja -ratkaisut
Tietokonenäkö on tekoälyteknologian aluet kouluttaa koneita näkemään, ymmärtämään ja tulkitsemaan visuaalista maailmaa ihmisten tapaan. Se auttaa kehittämään koneoppimismalleja ymmärtämään, tunnistamaan ja luokittelemaan kuvan tai videon kohteita tarkasti - paljon laajemmassa mittakaavassa ja nopeudella.
Ostajan opas
Tietojen merkinnät ja tietojen merkinnät
Joten haluat aloittaa uuden AI / ML-aloitteen ja ymmärtää, että hyvien tietojen löytäminen on yksi haastavimmista näkökohdista toiminnassasi. AI / ML-mallisi tulos on vain yhtä hyvä kuin tiedot, joita käytät sen kouluttamiseen - joten tietojen yhdistämiseen, merkintöihin ja merkintöihin käyttämäsi asiantuntemus on ratkaisevan tärkeää.
Hanki ammattimaisia, skaalautuvia ja luotettavia kuvien merkintäpalveluja. Varaa aika puhelulle jo tänään…
Usein kysytyt kysymykset (FAQ)
Kuvan huomautus on prosessi, jossa kuvaan tehdään huomautus ennalta määrätyillä tarroilla, jotta tietokonenäkömalli saa tietoa kuvassa näytetyistä asiantuntijoiden annotaattorien avulla. Lyhyesti sanottuna kyse on metatietojen lisäämisestä tietojoukkoon, mikä tekee tietyt objektit tunnistettaviksi tekoälymoottoreille. Objektien merkitseminen kuviin tekee koneoppimisalgoritmeille informatiivisia ja merkityksellisiä tulkita merkittyjä tietoja ja saada koulutusta ratkaisemaan tosielämän haasteita.
Tietokonenäköön perustuvissa järjestelmissä olennaista on kuvan merkintä/huomautus. Tämän prosessin ansiosta itsenäinen auto voi erottaa postilaatikon ja jalankulkijan, punaisen ja vihreän valon ja paljon muuta; tehdäkseen asianmukaiset ajamispäätökset. Jotta kuvan tunnistusjärjestelmä olisi tehokas, sen on käsiteltävä miljoonia kuvia ymmärtääkseen tarkasti segmentin eri kohteet, joita varten se on tarkoitettu toteutettavaksi.
Kuvan merkinnät kouluttavat tekoäly- ja ML -malleja tietokoneen näkemiseen helpottamalla kohteen ja rajan havaitsemiseen ja kuvien segmentointiin liittyvää koulutusta.
Erilaiset kuvien merkintätekniikat koostuvat seuraavista:
- Rajauslaatikot
- 3D Cuboidit
- Semanttinen segmentointi
- Monikulmainen merkintä
- Kuvien luokittelu
- Maamerkkihuomautus
- Linjasegmentointi
Manuaalinen kuvien merkintä on hyvä strategia valvomattomien ML -mallien ja algoritmien kouluttamiseen tietokoneen näkökyvyn suhteen, koska nämä mallit eivät pysty havaitsemaan, löytämään ja tunnistamaan kuvia yksin. Myös manuaaliset merkinnät koskevat kuva -alueiden kuvaamista tekstillisesti. Automaattinen huomautus on tarkoitettu älykkäämpiin ja esikoulutettuihin asetuksiin, joissa keskitytään kielelliseen indeksointiin ja automaattiseen metatietojen määritykseen.
Myös manuaalinen kuvien merkitseminen, vaikka se on hitaampaa, on paremmin varustettu projektien vaihtelevuuden ja skaalautuvien tarpeiden käsittelyssä.
Kuvan huomautustyökalu on resurssi, joka käyttää tietokoneavusteista työtä ja manuaalista rasitusta kuvien merkitsemiseen ennen niiden syöttämistä malleihin
Voit lisätä kuvaan merkintöjä tekemällä sille laajan valikoiman tekniikoita, kuten rajauslaatikot, kuutiot, monikulmiohuomautukset, rivien segmentointi, maamerkinnät ja paljon muuta. Kun tekniikka on kuvan kanssa, sama voidaan syöttää järjestelmään.
Mahdollisia teollisuuden käyttötapoja ovat:
- Autonominen eleiden tunnistamiseen tarkoitetut ajoneuvot, ADAS -ominaisuudet, taso ja 5 itsenäisyyttä
- Drones tiekartoitukseen, halkeamien havaitsemiseen ja ODAI (Object Detection Aerial Imagery)
- Vähittäiskaupan ja ravintola-alan konsultointi varastojen ja hyllyjen hallintaan, toimitusketjun hallintaan, eleiden tunnistamiseen ja muuhun
- AR / VR semanttista ymmärrystä, kasvojentunnistusta, kehittyneitä esineiden seurantaa ja paljon muuta
- Maatalous rikkaruohojen ja tautien havaitsemiseen ja viljelykasvien tunnistamiseen
- Ja Muoti ja verkkokauppa kuvien luokittelua, objektien havaitsemista ja useiden merkkien luokittelua varten