Annotatie afbeelding
Beeldannotatiediensten
Geef uw AI-trainingsgegevens een boost met Shaip's Image Annotation Services for Computer Vision
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:
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
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 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
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 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
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
Toegewijde en getrainde teams:
- 30,000+ medewerkers voor gegevenscreatie, labeling en QA
- Gecertificeerd projectmanagementteam
- Ervaren productontwikkelingsteam
- Talentpool Sourcing & Onboarding-team
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
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
Voor gebarenherkenning, ADAS-functies, autonomie op niveau 4 en 5
Drones
Voor wegenkaarten, scheurdetectie en ODAI (Object Detection Aerial Imagery)
Detailhandel
Voor voorraadbeheer, supply-chainbeheer, gebarenherkenning en meer
AR / VR
Voor semantisch begrip, gezichtsherkenning, geavanceerde objecttracking en meer
Landbouw
Voor onkruid- en ziektedetectie en gewasidentificatie
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:
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.
Audio-annotatiediensten
Het labelen van audiobronnen, spraak en spraakspecifieke datasets via relevante tools zoals spraakherkenning, spreker diarisatie, emotieherkenning is iets waarin wij gespecialiseerd zijn.
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.
Aanbevolen bronnen
Kopergids
Beeldannotatie en etikettering voor computervisie
Bij computervisie draait alles om het begrijpen van de visuele wereld om computervisietoepassingen te trainen. Het succes ervan komt volledig neer op wat we beeldannotatie noemen - het fundamentele proces achter de technologie die ervoor zorgt dat machines intelligente beslissingen nemen en dit is precies wat we gaan bespreken en onderzoeken.
aanbod
Computer Vision-gegevenscatalogus
Er is een grote verscheidenheid aan veelvoorkomende toepassingen voor Computer Vision in AI-projecten. We bieden u enorme hoeveelheden beeld- en videogegevens van hoge kwaliteit die klaar zijn voor uw computer vision-modellen die passen bij uw budget en die kunnen worden geschaald naarmate u groeit.
aanbod
Relevante beeldgegevensverzameling om AI tot leven te brengen
Een machine learning (ML)-model is zo goed als de trainingsgegevens; daarom richten we ons op het leveren van de beste afbeeldingsgegevenssets voor uw ML-modellen. Onze tool voor het verzamelen van beeldgegevens zorgt ervoor dat uw computervisieprojecten in de echte wereld werken.
Profiteer van professionele, schaalbare en betrouwbare beeldannotatieservices. Plan vandaag nog een gesprek…
Veel gestelde vragen (FAQ)
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