Annotatie afbeelding

Beeldannotatiediensten

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

Annotatie afbeelding

Stel je voor dat je geannoteerde beelddataset in de pijplijn zit zonder knelpunten. Wij laten je zien hoe!

Uitgelichte klanten

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

Alle geavanceerde computersystemen gebaseerd op computer vision, vereisen gouden standaard trainingsdata voor nauwkeurige resultaten. Ongeacht in welke industrie of marktsegment u zich bevindt, uw AI-gestuurde product zal niet de 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:

Annotatietechnieken voor afbeeldingen – We Master

De verschillende soorten annotaties zijn als volgt:

Begrenzend kader - annotatie van afbeeldingen

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-balken - annotatie van afbeeldingen

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.

Semantische annotatie bij afbeeldingen

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.

Veelhoekannotatie

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 van beeldannotatie, oriëntatiepuntannotatie

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 - annotatie van afbeeldingen

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.

Onze mogelijkheid

Mensen

Mensen

Toegewijde en getrainde teams:

  • 30,000+ medewerkers voor gegevenscreatie, labeling en QA
  • 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, autonomie op niveau 4 en 5

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 en e-commerce - labeling van afbeeldingen

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 het opleiden en aansturen van teams zorgen wij 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

Tekstannotatiediensten

Wij zijn gespecialiseerd in het trainingsklaar maken van tekstuele gegevens door het annoteren van uitgebreide datasets met behulp van entiteitsannotatie, tekstclassificatie, sentimentannotatie en andere relevante hulpmiddelen.

Audioannotatie

Audio-annotatiediensten

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

Videoannotatie

Video-annotatiediensten

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 afhankelijk van menselijke input om afbeeldingen met hoge nauwkeurigheid te labelen, wat het ideaal maakt voor complexe, variabele projecten. Hoewel het langzamer en arbeidsintensief is, zorgt het voor een beter contextueel begrip. Automatische annotatie daarentegen gebruikt AI voor snelle labeling via metadatatoewijzing en linguïstische indexering, wat schaalbaarheid en efficiëntie biedt. Het kan echter aan precisie ontbreken bij het verwerken van ingewikkelde of dubbelzinnige afbeeldingen. Hoewel handmatige annotatie uitblinkt in aanpasbaarheid en nauwkeurigheid, is automatische annotatie beter geschikt voor grootschalige projecten waarbij snelheid en kosteneffectiviteit prioriteit krijgen.

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