圖像註釋
圖像標註服務
使用 Shaip 的計算機視覺圖像註釋服務增強您的 AI 訓練數據
想像一下您在管道中的註釋圖像數據集沒有瓶頸。 讓我給你示範如何做！
特色客戶
使用超精確的圖像註釋和圖像標記服務訓練 AI 模型
所有基於計算機視覺的高級計算系統都需要密封的訓練數據才能獲得準確的結果。 無論您進入哪個行業或細分市場，如果您沒有正確培訓，您的 AI 驅動產品將無法產生理想的結果。 這正是圖像標記的用武之地。這是一個不可避免的過程，通過註釋或標記圖像中的所有元素，使您的 AI 的結果更加準確、相關且無偏見。
在餐廳的圖像中，您的機器學習模塊將了解桌子、盤子、食物、餐具、水等是什麼，並在開始使用正確的數據進行訓練後精確區分圖像中的每一個。 為此，圖像中的數千個對象必須由專家精心標記。 在 Shaip，我們擁有從事圖像標籤工作數十年的行業先驅。 從傳統圖像到高度細分的醫學數據，我們都可以對它們進行註釋。
圖像標註工具
我們擁有市場上最先進的圖像標記工具或圖像註釋工具之一，使圖像標記精確且功能強大。 此外，它還使動態可擴展性成為可能。 無論您的項目需要復雜的數據集、上市時間有限，還是需要清晰的註釋，我們都可以使用我們專有的圖像標記平台進行交付。
然而，並非所有項目都要求實施相同的圖像標記技術。 每個項目在其需求和用例方面都是獨一無二的，只有針對特定案例的技術才能獲得最準確的結果。
圖像標註公司，如 Shaip，在仔細研究項目範圍和要求後部署了多種標註技術。 根據您的機器學習項目，我們將使用這些圖像註釋技術中的一種或組合：
圖像標註技術——我們掌握
各種類型的Annotation如下
邊界框
計算機視覺中最常用的圖像標記技術是邊界框註釋。 在這種技術中，框被手動繪製在圖像元素上以便於識別
3D長方體
類似於邊界框，但不同的是，註釋者在對像上繪製 3D 長方體來指定對象的 3 個重要屬性——長度、深度和寬度。
語義分割
在這種技術中，圖像中的每個像素都用信息進行註釋，並被分成不同的部分，您需要計算機視覺算法來識別。
多邊形註釋
在這種技術中，通過在目標對象的每個頂點上繪製點來標記不規則對象。 它允許對對象的所有精確邊緣進行註釋，而不管其形狀如何
地標註釋
在這種技術中，標註者需要在指定位置標註關鍵點。 此類標籤通常用於為面部和情緒檢測標記解剖元素的地方
線段
在這種技術中，註釋者繪製直線以將該元素分類為特定對象。 它有助於建立邊界、定義路線或路徑等。
圖像標註過程
透明度是我們合作的核心。 我們嚴格的操作和流暢的溝通機制確保了有益的合作。
我們的能力
我們的團隊
專門和訓練有素的團隊：
- 30,000 多名數據創建、標籤和 QA 協作者
- 有資質的項目管理團隊
- 經驗豐富的產品開發團隊
- 人才庫採購和入職團隊
過程
通過以下方式確保最高的流程效率：
- 穩健的 6 Sigma Stage-Gate 工藝
- 一個由 6 Sigma 黑帶組成的專門團隊——關鍵流程負責人和質量合規
- 持續改進和反饋循環
平台
獲得專利的平台具有以下優勢：
- 基於網絡的端到端平台
- 無可挑剔的品質
- 更快的 TAT
- 無縫交付
我們的團隊
專門和訓練有素的團隊：
- 30,000 多名數據創建、標籤和 QA 協作者
- 有資質的項目管理團隊
- 經驗豐富的產品開發團隊
- 人才庫採購和入職團隊
過程
通過以下方式確保最高的流程效率：
- 穩健的 6 Sigma Stage-Gate 工藝
- 一個由 6 Sigma 黑帶組成的專門團隊——關鍵流程負責人和質量合規
- 持續改進和反饋循環
平台
獲得專利的平台具有以下優勢：
- 基於網絡的端到端平台
- 無可挑剔的品質
- 更快的 TAT
- 無縫交付
垂直行業
我們為不同行業的各種圖像進行註釋和標記
計算機視覺正在動態地變得普遍，每天都會出現大量新的用例。 這是公司在市場上獲得優勢的唯一途徑。 這就是為什麼我們將我們的高質量圖像標籤服務擴展到不同行業的需求。 我們迎合以下行業：
自動駕駛汽車
用於手勢識別、ADAS 功能、Level 和 5 自主性
無人機
用於道路測繪、裂縫檢測和 ODAI（目標檢測航空影像）
零售業
用於庫存管理、供應鏈管理、手勢識別等
AR / VR
用於語義理解、面部識別、高級對象跟踪等
農業
用於雜草和病害檢測以及作物識別
時尚與電子商務
用於圖像分類、圖像分割、圖像分類、物體檢測和多標籤分類
您終於找到了合適的圖像標註公司
專家勞動力
我們精通標籤的專家庫可以獲取準確且有效註釋的照片和圖像。
專注於增長
我們的團隊幫助您準備用於訓練 AI 引擎的圖像數據，從而節省寶貴的時間和資源。
可擴展性
我們的合作者團隊可以在保持數據輸出質量的同時容納額外的數據量。
有競爭力的
定價
作為培訓和管理團隊的專家，我們確保在規定的預算內交付項目。
多源/跨行業能力
該團隊分析來自多個來源的數據，並能夠在所有行業中高效、大量地生成 AI 培訓數據。
在競爭中保持領先
廣泛的圖像數據為 AI 提供了更快訓練所需的大量信息。
推薦資源
買方指南
用於計算機視覺的圖像註釋和標籤
計算機視覺就是理解視覺世界以訓練計算機視覺應用程序。 它的成功完全歸結為我們所說的圖像註釋——技術背後的基本過程，使機器做出智能決策，這正是我們將要討論和探索的。
供品
相關圖像數據收集，將人工智能帶入生活
機器學習 (ML) 模型與其訓練數據一樣好； 因此，我們專注於為您的 ML 模型提供最佳圖像數據集。 我們的圖像數據收集工具將使您的計算機視覺項目在現實世界中工作。
獲得專業、可擴展且可靠的圖像註釋服務。 今天安排一個電話…
常見問題
圖像註釋是在專家級人類註釋者的幫助下，用預先確定的標籤對圖像進行註釋的過程，以向計算機視覺模型提供有關圖像中顯示內容的信息。 簡而言之，就是將元數據添加到數據集，這使得 AI 引擎可以識別特定對象。 標記圖像中的對象使機器學習算法能夠解釋標記數據並接受培訓以解決現實生活中的挑戰，從而提供信息和意義。
對於依賴於計算機視覺的系統，最基本的是圖像標記/註釋。 正是因為這個過程，自動駕駛汽車才能區分郵箱和行人、紅燈和綠燈等等； 以便做出適當的駕駛決定。 為了使圖像識別系統強大，它必須處理數百萬張圖像才能準確理解要實現的片段中的不同對象。
圖像註釋通過促進涉及對象和邊界檢測以及圖像分割的訓練，為計算機視覺訓練 AI 和 ML 模型。
不同的圖像註釋技術包括：
- 邊界框
- 3D長方體
- 語義分割
- 多邊形註釋
- 圖像分類
- 地標註釋
- 線段
在計算機視覺方面，手動圖像註釋是訓練無監督 ML 模型和算法的好策略，因為這些模型無法自行檢測、查找和識別圖像。 此外，手動標記涉及以文本方式描述圖像區域。 自動註釋用於更智能和預訓練的設置，重點是語言索引和自動元數據分配。
此外，手動圖像標記儘管速度較慢，但在處理項目可變性和可擴展需求方面做得更好。
圖像註釋工具是一種資源，它在將圖像輸入模型之前使用計算機輔助工作和手動工作的平衡來標記圖像
您可以通過對圖像進行各種技術（例如邊界框、長方體、多邊形註釋、線分割、地標註釋等）來對圖像進行註釋。 一旦該技術與圖像一致，就可以將其輸入系統。
可能的行業用例是：
- 自主 用於手勢識別、ADAS 功能、Level 和 5 自主權的車輛
- 無人機 用於道路測繪、裂縫檢測和 ODAI（目標檢測航空影像）
- 零售業 用於庫存和貨架管理、供應鏈管理、手勢識別等
- AR / VR 用於語義理解、面部識別、高級對象跟踪等
- 農業 用於雜草和病害檢測以及作物識別
- 和 時尚和電子商務 用於圖像分類、目標檢測和多標籤分類