Высокоточные сервисы аннотирования изображений для ИИ корпоративного масштаба
Shaip предоставляет точные и масштабируемые услуги по аннотированию и разметке изображений, помогая командам разработчиков ИИ создавать надежные модели компьютерного зрения. Наши опытные аннотаторы, передовая платформа для аннотирования, проверки качества и управляемые рабочие процессы доставки помогают предприятиям быстрее подготавливать высококачественные визуальные обучающие данные.
Услуги по маркировке изображений корпоративного уровня, которым вы можете доверять.
Shaip предоставляет корпоративные услуги по аннотированию изображений, разработанные для того, чтобы помочь командам, занимающимся искусственным интеллектом, уверенно создавать более качественные модели компьютерного зрения. Наши опытные аннотаторы, управляемые рабочие процессы и процессы контроля качества гарантируют, что каждый набор данных изображений размечен с точностью, согласованностью и учетом контекста. Независимо от того, нужно ли вам масштабировать объем аннотирования, улучшить производительность модели или передать на аутсорсинг разметку визуальных данных, Shaip предоставляет надежную поддержку аннотирования изображений, адаптированную к вашим потребностям в обучении ИИ.
- Более 500 000 проверенных авторов со всего мира.
- Гарантия точности 99%+ — Или мы бесплатно внесем дополнительные пометки.
- Соответствие требованиям HIPAA и GDPR — по умолчанию для каждого проекта.
- Быстрая проверка концепции — подтверждение качества перед принятием решения.
- Соглашение о неразглашении конфиденциальной информации — ваши данные хранятся в контролируемой среде.
Методы аннотирования изображений для высококачественных обучающих данных в области компьютерного зрения
Shaip поддерживает множество методов аннотирования изображений, помогая командам, занимающимся искусственным интеллектом и машинным обучением, подготавливать точные визуальные наборы данных для моделей компьютерного зрения. От ограничивающих рамок и кубоидов до сегментации и аннотирования ориентиров — наши эксперты применяют подходящий метод разметки в зависимости от целей вашей модели, сложности изображения и требований к качеству.
Ограничивающие рамки
Наиболее часто используемый метод маркировки изображений в компьютерном зрении - аннотация ограничивающего прямоугольника. В этой технике прямоугольники вручную рисуются поверх элементов изображения для облегчения идентификации.
3D кубоиды
Подобно ограничивающей рамке, но с той разницей, что аннотаторы рисуют трехмерные кубоиды над объектами, чтобы указать 3 важных атрибута объекта - длину, глубину и ширину.
Семантическая сегментация
В этом методе каждый пиксель изображения аннотируется информацией и разделяется на разные сегменты, которые вам нужно распознать с помощью алгоритма компьютерного зрения.
Аннотация многоугольника
В этом методе объекты неправильной формы помечаются путем нанесения точек на каждую вершину целевого объекта. Он позволяет аннотировать все точные края объекта, независимо от его формы.
Аннотации ориентира
В этом методе этикетировщик должен пометить ключевые точки в определенных местах. Такие метки обычно используются, когда анатомические элементы маркируются для распознавания лица и эмоций.
Сегментация строк
В этом методе аннотаторы рисуют прямые линии, чтобы классифицировать этот элемент как конкретный объект. Он помогает устанавливать границы, определять маршруты или тропы и т. Д.
Скелетная аннотация
Аннотаторы соединяют ключевые суставы и части тела для построения карты скелетной структуры, помогая моделям ИИ понимать позу, движения и осанку человека или животного для задач распознавания действий.
Лидар-аннотация
Трехмерные данные облака точек, полученные с помощью лидарных датчиков, размечаются для идентификации и классификации реальных объектов с точностью до глубины — это критически важно для автономных транспортных средств и систем восприятия роботов.
Аннотация ключевых точек
Точные точки размещаются в определенных местах объекта для фиксации его формы, ориентации и положения, что позволяет ИИ понимать мельчайшие структурные детали в различных сценариях применения.
Процесс аннотации изображений
Прозрачность лежит в основе нашего сотрудничества. Наши строгие рабочие механизмы и гибкие коммуникационные механизмы обеспечивают плодотворное сотрудничество.
Примеры применения аннотирования изображений в различных отраслях
Аннотирование изображений помогает моделям искусственного интеллекта и компьютерного зрения понимать визуальные данные в реальных условиях бизнеса. Shaip поддерживает проекты по разметке изображений для отраслей, которым требуется точное обнаружение объектов, понимание сцены, распознавание дефектов, оценка повреждений и автоматизированный визуальный осмотр.
Автомобильная
Обучение моделей компьютерного зрения для обнаружения транспортных средств, пешеходов, полос движения, дорожных знаков, дорожной разметки и препятствий для автономного вождения, систем помощи водителю (ADAS), помощи при парковке, мониторинга водителя и оценки повреждений транспортных средств.
Розничная торговля и электронная коммерция
Улучшите поиск товаров, точность каталога, визуальный поиск, распознавание товаров на складе, мониторинг полок, маркировку товаров, модерацию изображений и персонализированный опыт покупок с помощью изображений товаров и магазинов с точными обозначениями.
Безопасность и наблюдение
Наделите системы искусственного интеллекта возможностью идентифицировать людей, объекты, необычную активность, брошенные вещи, передвижение в ограниченных зонах, плотность толпы, номерные знаки автомобилей и угрозы периметру с помощью точной аннотации изображений.
Производство
Поддержка автоматизированного контроля качества, обнаружения дефектов, идентификации деталей, мониторинга сборочной линии, проверки упаковки, проверок безопасности оборудования и обнаружения повреждений поверхности с использованием визуальных данных с маркировкой.
Финансы и страхование
Ускорьте рассмотрение страховых случаев и оценку рисков с помощью аннотирования изображений для выявления повреждений транспортных средств, имущества, проверки активов, обнаружения подделки документов/изображений и автоматизированного визуального анализа доказательств.
Робототехника
Обучите роботов распознавать объекты, понимать обстановку, избегать препятствий, захватывать предметы, перемещаться в пространстве, составлять карты местности и безопасно взаимодействовать с людьми и объектами, используя аннотированные наборы изображений.
Наши возможности
Люди
Выделенные и обученные команды:
- Более 30,000 сотрудников по созданию, маркировке и контролю качества данных
- Аттестованная команда управления проектами
- Опытная команда по разработке продуктов
- Команда поиска и адаптации кадрового резерва
Разработка
Наивысшая эффективность процесса обеспечивается:
- Надежный 6-сигма-технологический процесс
- Специальная команда «черных поясов 6 сигм» - владельцы ключевых процессов и соблюдение требований к качеству
- Непрерывное совершенствование и обратная связь
Платформа
Запатентованная платформа предлагает преимущества:
- Сквозная веб-платформа
- Безупречное качество
- Быстрее ТАТ
- Бесшовная доставка
Вы наконец-то нашли подходящую компанию по аннотации изображений
Быстрые POC
Никакого многомесячного обучения. Мы быстро предоставляем прототип с примерами аннотированных данных, чтобы вы могли проверить качество, прежде чем запускать проект в полномасштабном режиме.
Соответствие нормативным требованиям и безопасность — превыше всего
В каждый проект заложена совместимость с HIPAA, GDPR, ISO и SOC 2. Запатентованная защищенная платформа, соглашение о неразглашении с первого дня и шифрование данных в состоянии покоя и при передаче.
Специфическая экспертиза в предметной области
Врачи — для медицинских данных. Юристы — для юридических документов. Лингвисты — для диалектной речи. Для каждой задачи — подходящий эксперт, а не широкая публика.
Прочные технологические партнерства
Глубокая интеграция с AWS, Azure, GCP и ведущими платформами MLOps. Прямая интеграция с существующим стеком — Labelbox, SageMaker, Databricks и другими.
Качество данных корпоративного уровня
Методология 6 Sigma, многоэтапный контроль качества, выделенные специалисты уровня Black Belt и проверка согласованности между аннотаторами. Гарантия точности 99%+ — или мы бесплатно переаннотируем.
Гибкая глобальная рабочая сила
Более 30 000 аннотаторов в разных часовых поясах, на разных языках и в разных областях. Масштабирование от 10 000 до 10 миллионов меток по запросу — без необходимости привлечения дополнительных сотрудников.
случай
Готовые наборы данных распознавания лиц для обучения моделей ИИ
Компания Shaip предоставила этически полученные, демографически разнообразные наборы данных о лицах, чтобы помочь глобальному технологическому конгломерату ускорить разработку моделей искусственного интеллекта без длительных циклов сбора данных.
Проблема Создание крупномасштабных, соответствующих требованиям конфиденциальности наборов данных о лицах представителей различных этнических групп, возрастов и состояний.
РешениеБолее 300 000 изображений и более 2,000 видеороликов в 6 тщательно отобранных наборах данных с подробными аннотациями позы, эмоций и освещения.
РезультатБолее быстрое обучение моделей ИИ с уменьшенным смещением и полным соблюдением глобальных требований конфиденциальности.
Проект аннотации LiDAR для автономных транспортных средств SmartCity
Компания SmartCity в партнерстве с Shaip провела аннотирование данных, полученных с помощью многосенсорных лидаров и камер, для обеспечения безопасного использования автономных транспортных средств в сложных городских условиях.
Проблема : Разметить 15 000 кадров с использованием нескольких датчиков в различных городских условиях за 4 месяца.
РешениеКоманда из 50 специалистов по аннотированию, использующая инструменты с поддержкой ИИ, выполнила аннотирование более 450 000 объектов с помощью 2D/3D рабочих процессов.
РезультатТочность 99.7%, результаты получены на 2 недели раньше — сокращение времени тестирования антивирусного ПО в реальных условиях на 30%.
Рекомендуемые ресурсы
Руководство для покупателя
Аннотирование и разметка изображений
Компьютерное зрение учит машины понимать визуальный мир. В его основе лежит аннотирование изображений — ключевой процесс, позволяющий машинам принимать интеллектуальные решения.
Предложения
Услуги видеоаннотации
Shaip предлагает высококачественные услуги по маркировке видео для обучения моделей компьютерного зрения. Цель здесь - сделать наборы данных пригодными для использования с такими инструментами, как распознавание образов, обнаружение объектов и т. Д.
Предложения
Услуги текстовой аннотации
Мы специализируемся на подготовке текстовых данных к обучению путем аннотирования исчерпывающих наборов данных, используя аннотацию сущностей, классификацию текстов, аннотацию настроений и другие соответствующие инструменты.
Избранные клиенты
Расширение возможностей команд для создания ведущих в мире продуктов искусственного интеллекта.
Получите профессиональные, масштабируемые и надежные услуги по аннотированию изображений. Запланируйте звонок сегодня...
Часто задаваемые вопросы (FAQ)
1. Что такое аннотация изображения?
Аннотирование изображений — это процесс добавления меток или тегов к изображениям, чтобы сделать их понятными для моделей машинного обучения. Это помогает машинам распознавать и интерпретировать объекты или элементы на изображении.
2. Аннотирование изображений и разметка изображений — это одно и то же?
Они тесно связаны. Разметка изображений обычно включает присвоение тегов или категорий, в то время как аннотирование изображений может включать подробную визуальную разметку, такую как ограничивающие рамки, многоугольники, ориентиры и маски сегментации.
3. Зачем моделям компьютерного зрения нужна аннотация изображений?
Для того чтобы модели компьютерного зрения научились обнаруживать объекты, классифицировать сцены, распознавать визуальные закономерности и делать точные прогнозы в реальном мире, им необходимы аннотированные изображения.
4. Какие существуют методы аннотирования изображений?
Основные методы включают ограничивающие рамки, семантическую сегментацию, аннотацию полигонов, 3D-кубоиды, аннотацию ориентиров и линейную сегментацию. Каждый метод используется в зависимости от типа объекта и потребностей проекта.
5. Что предлагает поставщик услуг по аннотированию изображений?
Поставщик услуг по аннотированию изображений предлагает рекомендации по разметке, обученных аннотаторов, инструменты аннотирования, проверку качества, управление проектами и доставку готового набора данных.
6. Почему компаниям следует передавать аннотирование изображений на аутсорсинг?
Аутсорсинг аннотирования изображений помогает компаниям сократить ручной труд, быстрее масштабироваться, повысить согласованность маркировки и получить доступ к квалифицированным командам специалистов по аннотированию.
7. Что такое аннотация ограничивающей рамки?
Аннотирование ограничивающих рамок размещает прямоугольные рамки вокруг объектов на изображениях, чтобы модели компьютерного зрения могли изучать местоположение и обнаружение объектов.
8. Что такое семантическая сегментация?
Семантическая сегментация присваивает пикселям изображения метки по категориям, что позволяет моделям искусственного интеллекта понимать области и границы объектов на детальном уровне.
9. Что такое аннотация полигонов?
Полигональная аннотация обозначает неправильные формы объектов путем нанесения точек вокруг их краев, что помогает моделям определять более точные границы.
10. Что такое аннотирование ориентиров?
Аннотирование опорных точек размещает ключевые точки на определенных элементах изображения, помогая моделям искусственного интеллекта распознавать положения, формы и структуру объектов.
11. Каким образом Shaip обеспечивает точность аннотирования изображений?
Для повышения точности аннотирования изображений Shaip использует опытных аннотаторов, четкие инструкции, проверки качества, отлаженные процессы проверки и механизмы обратной связи.
12. Сколько стоят услуги по аннотированию изображений?
Стоимость зависит от размера набора данных, метода аннотирования, сложности, требований к качеству, сроков выполнения и инструкций, специфичных для проекта.
13. Сколько времени занимает проект по аннотированию изображений?
Сроки зависят от объема изображений, сложности аннотаций, требований к проверке и графика доставки. Пилотная партия может помочь оценить сроки перед масштабированием.
