Annotatie afbeelding

Beeldannotatiediensten

Geef uw AI-trainingsgegevens een boost met Shaip's Image Annotation Services for Computer Vision

Beeldannotatiediensten

Stelt u zich eens voor dat uw geannoteerde afbeeldingsdataset in de pijplijn zit zonder de knelpunten. Laat ons je laten zien hoe!

Uitgelichte klanten

Train AI-modellen met superprecieze Image Annotation & Image Tagging Services

Alle geavanceerde computersystemen op basis van computervisie vereisen waterdichte trainingsgegevens voor nauwkeurige resultaten. Ongeacht in welke branche of marktsegment u actief bent, uw AI-gestuurde product zal geen gewenste resultaten opleveren als u het niet goed traint. Dat is precies waar afbeeldingslabels om de hoek komen kijken. Dit is een onvermijdelijk proces dat de resultaten van uw AI nauwkeuriger, relevanter en vrij van vooroordelen maakt door alle elementen in een afbeelding te annoteren of te taggen.

In een afbeelding van een restaurant zou uw machine learning-module leren wat tafels, borden, eten, bestek, water en meer zijn en elk precies onderscheiden in afbeeldingen zodra deze begint te trainen met de juiste gegevens. Daarvoor moeten duizenden objecten in een afbeelding door experts minutieus worden geëtiketteerd. Bij Shaip hebben we industriepioniers die al tientallen jaren werken aan het labelen van afbeeldingen. Van conventionele afbeeldingen tot zeer niche medische gegevens, we kunnen ze allemaal annoteren.

Hulpmiddel voor beeldannotatie

We hebben een van de meest geavanceerde tools voor het labelen van afbeeldingen of annotaties op de markt die het labelen van afbeeldingen nauwkeurig en superfunctioneel maken. Daarnaast maakt het ook dynamische schaalbaarheid mogelijk. Het maakt niet uit of uw project complexe datasets vereist, een beperkte time-to-market heeft of haarscherpe annotatiemandaten heeft, wij kunnen leveren met ons eigen beeldlabelplatform.

Niet alle projecten dicteren echter de implementatie van dezelfde techniek voor het labelen van afbeeldingen. Elk project is uniek in termen van vereisten en use case en alleen case-specifieke technieken werken voor de meest nauwkeurige resultaten.

Beeldannotatie Bedrijven, zoals Shaip, passen diverse labeltechnieken toe na zorgvuldige bestudering van de projectomvang en -vereisten. Afhankelijk van uw machine learning-project werken we aan een of een combinatie van deze beeldannotatietechnieken:

Soorten beeldannotaties

Annotatietechnieken voor afbeeldingen – We Master

De verschillende soorten annotaties zijn als volgt:

Begrenzingsvak - Annotatie afbeelding

Begrenzende vakken

De meest gebruikte techniek voor het labelen van afbeeldingen in computervisie is begrenzingsvakannotatie. Bij deze techniek worden dozen handmatig over afbeeldingselementen getrokken voor eenvoudige identificatie

3D-kubussen - beeldannotatie

3D-kubussen

Vergelijkbaar met een selectiekader, maar het verschil is dat annotators 3D-balken over objecten tekenen om 3 belangrijke attributen van een object te specificeren: lengte, diepte en breedte.

Beeldannotatie Semantische annotatie

Semantische segmentatie

Bij deze techniek wordt elke pixel in een afbeelding geannoteerd met informatie en gescheiden in verschillende segmenten die uw computervisie-algoritme moet herkennen.

Veelhoek annotatie

Veelhoek annotatie

Bij deze techniek worden onregelmatige objecten gemarkeerd door punten op elk hoekpunt van het doelobject te plotten. Hiermee kunnen alle exacte randen van het object worden geannoteerd, ongeacht de vorm

Annotatie afbeelding Oriëntatiepunt annotatie

Annotatie op oriëntatiepunt

Bij deze techniek moet de labeler de belangrijkste punten op gespecificeerde locaties labelen. Dergelijke labels worden vaak gebruikt waar anatomische elementen worden gelabeld voor gezichts- en emotiedetectie

Lijnsegmentatie - Beeldannotatie

Lijnsegmentatie

Bij deze techniek tekenen annotators rechte lijnen om dat element als een bepaald object te classificeren. Het helpt bij het vaststellen van grenzen, het definiëren van routes of paden, enz.

Beeldannotatieproces

Transparantie vormt de kern van onze samenwerking. Onze strikte operationele en vloeiende communicatiemechanismen zorgen voor een lonende samenwerking.

Beeldannotatieproces

Onze mogelijkheid

Mensen

Mensen

Toegewijde en getrainde teams:

  • 30,000+ medewerkers voor gegevensverzameling, etikettering en kwaliteitscontrole
  • Gecertificeerd projectmanagementteam
  • Ervaren productontwikkelingsteam
  • Talentpool Sourcing & Onboarding-team

Proces

Proces

De hoogste procesefficiëntie wordt gegarandeerd met:

  • Robuust 6 Sigma Stage-Gate-proces
  • Een toegewijd team van 6 Sigma black belts – Key process owners & Quality compliance
  • Continue verbetering en feedbacklus

Platform

Platform

Het gepatenteerde platform biedt voordelen:

  • Webgebaseerd end-to-end platform
  • Onberispelijke kwaliteit
  • Snellere TAT
  • Naadloze levering

verticals

We annoteren en labelen een verscheidenheid aan afbeeldingen voor verschillende industrieën
Computervisie wordt dynamisch universeel met tonnen nieuwere use-cases die elke dag opduiken. Het is de enige manier waarop bedrijven een voorsprong op de markt krijgen. Daarom breiden we onze hoogwaardige beeldlabelservices uit naar de eisen van verschillende industrieën. We richten ons op sectoren zoals:

Autonome voertuigen

Autonome voertuigen

Voor gebarenherkenning, ADAS-functies, Level en 5 autonomie

Drones

Drones

Voor wegenkaarten, scheurdetectie en ODAI (Object Detection Aerial Imagery)

Detailhandel

Detailhandel

Voor voorraadbeheer, supply-chainbeheer, gebarenherkenning en meer

Ar/Vr

AR / VR

Voor semantisch begrip, gezichtsherkenning, geavanceerde objecttracking en meer

Landbouw

Landbouw

Voor onkruid- en ziektedetectie en gewasidentificatie

Mode & E-commerce - Afbeeldingslabels

Mode en e-commerce

Voor beeldcategorisatie, beeldsegmentatie, beeldclassificatie, objectdetectie en classificatie met meerdere labels

Je hebt eindelijk het juiste bedrijf voor beeldannotatie gevonden

Deskundig personeel

Onze pool van experts die bekwaam zijn in labelen, kan nauwkeurige en effectief geannoteerde foto's en afbeeldingen verkrijgen.

Focus op groei

Ons team helpt u bij het voorbereiden van afbeeldingsgegevens voor het trainen van AI-engines, waardoor u kostbare tijd en middelen bespaart.

Schaalbaarheid

Ons team van medewerkers kan extra volume accommoderen met behoud van de kwaliteit van de gegevensuitvoer.

Concurrerend
Prijzen

Als experts in training en het aansturen van teams zorgen we ervoor dat projecten binnen het vastgestelde budget worden opgeleverd.

Multi-source/cross-industry-mogelijkheden

Het team analyseert gegevens uit meerdere bronnen en is in staat om AI-trainingsgegevens efficiënt en in volumes in alle sectoren te produceren.

Blijf de concurrentie voor

Het brede scala aan beeldgegevens biedt AI grote hoeveelheden informatie die nodig is om sneller te trainen.

Diensten aangeboden

Het verzamelen van deskundige beeldgegevens is niet alle-hands-on-deck voor uitgebreide AI-setups. Bij Shaip kun je zelfs de volgende services overwegen om modellen veel wijder dan normaal te maken:

Tekstannotatie

Tekstannotatie
Diensten

Wij zijn gespecialiseerd in het voorbereiden van tekstuele datatraining door het annoteren van uitgebreide datasets, het gebruik van entiteitannotatie, tekstclassificatie, sentimentannotatie en andere relevante tools.

Audio-annotatie

Audio-annotatie
Diensten

Het labelen van audiobronnen, spraak en spraakspecifieke datasets via relevante tools zoals spraakherkenning, spreker diarisatie, emotieherkenning is iets waarin wij gespecialiseerd zijn.

Videoannotatie

Videoannotatie
Diensten

Shaip biedt hoogwaardige videolabelservices voor het trainen van Computer Vision-modellen. Het doel hier is om datasets bruikbaar te maken met tools zoals patroonherkenning, objectdetectie en meer.

Profiteer van professionele, schaalbare en betrouwbare beeldannotatieservices. Plan vandaag nog een gesprek…

Beeldannotatie is het proces van het annoteren van een afbeelding met vooraf bepaalde labels om het computervisiemodel informatie te geven over wat er in de afbeelding wordt getoond met behulp van deskundige menselijke annotators. Kortom het gaat om het toevoegen van metadata aan een dataset, waardoor specifieke objecten herkenbaar worden voor AI-engines. Door objecten in afbeeldingen te taggen, is het informatief en zinvol voor algoritmen voor machine learning om de gelabelde gegevens te interpreteren en getraind te worden om echte uitdagingen op te lossen.

Voor systemen die afhankelijk zijn van computervisie, is beeldlabeling/annotatie van fundamenteel belang. Het is vanwege dit proces dat een autonome auto onderscheid kan maken tussen een brievenbus en een voetganger, het rode licht en het groene licht, en meer; om de juiste rijbeslissingen te nemen. Om een ​​beeldherkenningssysteem krachtig te laten zijn, moet het miljoenen afbeeldingen verwerken om de verschillende objecten in een segment waarvoor het bedoeld is, nauwkeurig te begrijpen.

Beeldannotatie traint AI- en ML-modellen voor computervisie door training te faciliteren die betrekking heeft op object- en grensdetectie en beeldsegmentatie.

De verschillende beeldannotatietechnieken bestaan ​​uit:

  • Begrenzende vakken 
  • 3D-kubussen
  • Semantische segmentatie
  • Veelhoekige annotatie
  • Afbeeldingscategorisatie
  • Annotatie op oriëntatiepunt
  • Lijnsegmentatie

Handmatige beeldannotatie is een goede strategie voor het trainen van onbewaakte ML-modellen en -algoritmen met betrekking tot computervisie, aangezien deze modellen niet in staat zijn om zelfstandig afbeeldingen te detecteren, vinden en identificeren. Handmatige labeling heeft ook betrekking op het tekstueel beschrijven van de afbeeldingsgebieden. Automatische annotatie is bedoeld voor intelligentere en vooraf getrainde instellingen met een focus op linguïstische indexering en automatische toewijzing van metagegevens.

Ook is handmatige afbeeldingslabeling, ondanks dat deze langzamer is, beter toegerust voor het omgaan met projectvariabiliteit en schaalbare behoeften.

Een hulpmiddel voor het annoteren van afbeeldingen is een hulpmiddel dat een balans gebruikt tussen computerondersteunde inspanning en handmatige inspanning om afbeeldingen te labelen voordat ze in de modellen worden ingevoerd

U kunt een afbeelding annoteren door deze te onderwerpen aan een breed scala aan technieken, zoals begrenzingsvakken, kubussen, polygoonannotatie, lijnsegmentatie, oriëntatiepuntannotatie en meer. Zodra de techniek bij het beeld past, kan hetzelfde in het systeem worden ingevoerd.

De mogelijke gebruiksscenario's in de sector zijn:

  • autonoom voertuigen voor gebarenherkenning, ADAS-functies, Level en 5 autonomie
  • Drones voor wegenkaarten, scheurdetectie en ODAI (Object Detection Aerial Imagery)
  • Detailhandel voor voorraad- en schapbeheer, supply-chainbeheer, gebarenherkenning en meer
  • AR / VR voor semantisch begrip, gezichtsherkenning, geavanceerde objecttracking en meer
  • Landbouw voor onkruid- en ziektedetectie en gewasidentificatie
  • En Mode en e-commerce voor beeldcategorisatie, objectdetectie en classificatie met meerdere labels