Services d'annotation d'images de haute précision pour l'IA à l'échelle de l'entreprise
Shaip propose des services d'annotation et d'étiquetage d'images précis et évolutifs pour aider les équipes d'IA à créer des modèles de vision par ordinateur fiables. Nos annotateurs qualifiés, notre plateforme d'annotation avancée, nos contrôles qualité et nos flux de travail de livraison gérés permettent aux entreprises de préparer plus rapidement des données d'entraînement visuelles de haute qualité.
Services d'étiquetage d'images de qualité professionnelle auxquels vous pouvez faire confiance
Shaip propose des services d'annotation d'images de niveau entreprise, conçus pour aider les équipes d'IA à développer des modèles de vision par ordinateur plus performants en toute confiance. Nos annotateurs qualifiés, nos flux de travail gérés et nos processus de contrôle qualité garantissent que chaque ensemble de données d'images est étiqueté avec précision, cohérence et contextualisation. Que vous ayez besoin d'augmenter le volume d'annotations, d'améliorer les performances de vos modèles ou d'externaliser l'étiquetage de vos données visuelles, Shaip vous offre un support fiable en annotation d'images, adapté à vos besoins d'entraînement en IA.
- Plus de 500 000 contributeurs vérifiés à travers le monde
- Garantie de niveau de service (SLA) de précision supérieure à 99 % — Sinon, nous réannotons gratuitement
- Conformité HIPAA et RGPD — Chaque projet, par défaut
- Preuve de concept rapide — Validez la qualité avant de vous engager
- Protection par accord de confidentialité — Vos données restent dans un environnement contrôlé
Techniques d'annotation d'images pour des données d'entraînement de haute qualité en vision par ordinateur
Shaip prend en charge plusieurs techniques d'annotation d'images pour aider les équipes d'IA et d'apprentissage automatique à préparer des jeux de données visuels précis pour les modèles de vision par ordinateur. Des boîtes englobantes et des cuboïdes à la segmentation et à l'annotation de points de repère, nos experts appliquent la méthode d'étiquetage la plus adaptée à vos objectifs, à la complexité de l'image et à vos exigences de qualité.
Boîtes englobantes
La technique d'étiquetage d'image la plus couramment utilisée en vision par ordinateur est l'annotation de la boîte englobante. Dans cette technique, les cases sont dessinées manuellement sur les éléments d'image pour une identification facile
Cuboïdes 3D
Similaire au cadre englobant, mais la différence est que les annotateurs dessinent des cuboïdes 3D sur des objets pour spécifier 3 attributs importants d'un objet - longueur, profondeur et largeur.
Segmentation Sémantique
Dans cette technique, chaque pixel d'une image est annoté avec des informations et séparé en différents segments que votre algorithme de vision par ordinateur doit reconnaître.
Annotation de polygone
Dans cette technique, les objets irréguliers sont marqués en traçant des points sur chaque sommet de l'objet cible. Il permet d'annoter tous les bords exacts de l'objet, quelle que soit sa forme
Annotation de point de repère
Dans cette technique, l'étiqueteur doit étiqueter des points clés à des emplacements spécifiés. De telles étiquettes sont couramment utilisées lorsque des éléments anatomiques sont étiquetés pour la détection du visage et des émotions
Segmentation de ligne
Dans cette technique, les annotateurs tracent des lignes droites pour classer cet élément comme un objet particulier. Il aide à établir des limites, à définir des routes ou des chemins, etc.
Annotation squelettique
Les annotateurs relient les articulations et les parties du corps clés pour cartographier la structure squelettique, aidant ainsi les modèles d'IA à comprendre la pose, le mouvement et la posture des humains ou des animaux pour les tâches de reconnaissance d'actions.
Annotations LiDAR
Les données de nuages de points 3D provenant de capteurs LiDAR sont étiquetées pour identifier et classer les objets du monde réel avec une précision de profondeur — essentielle pour la perception des véhicules autonomes et des robots.
Annotation des points clés
Des points précis sont placés à des endroits spécifiques d'un objet pour capturer sa forme, son orientation et sa position, permettant ainsi à l'IA de comprendre des détails structurels précis dans divers cas d'utilisation.
Processus d'annotation d'image
La transparence est au cœur de notre collaboration. Nos mécanismes de fonctionnement rigoureux et de communication fluide assurent une collaboration enrichissante.
Cas d'utilisation de l'annotation d'images dans différents secteurs d'activité
L'annotation d'images aide les modèles d'IA et de vision par ordinateur à comprendre les données visuelles dans des environnements professionnels réels. Shaip prend en charge les projets d'étiquetage d'images pour les secteurs qui exigent une détection précise des objets, une compréhension des scènes, la reconnaissance des défauts, l'évaluation des dommages et l'inspection visuelle automatisée.
Automobile
Former des modèles de vision par ordinateur pour détecter les véhicules, les piétons, les voies de circulation, les panneaux de signalisation, le marquage routier et les obstacles pour la conduite autonome, les systèmes avancés d'aide à la conduite (ADAS), l'aide au stationnement, la surveillance du conducteur et l'évaluation des dommages causés aux véhicules.
Commerce de détail et e-commerce
Améliorez la découverte des produits, la précision du catalogue, la recherche visuelle, la reconnaissance des stocks, la surveillance des rayons, l'étiquetage des produits, la modération des images et les expériences d'achat personnalisées grâce à des images de produits et de magasins correctement étiquetées.
Sécurité et surveillance
Permettre aux systèmes d'IA d'identifier les personnes, les objets, les activités inhabituelles, les objets abandonnés, les mouvements dans les zones restreintes, la densité de la foule, les plaques d'immatriculation et les menaces périmétriques grâce à une annotation d'image précise.
Secteur Industriel & Fabrication
Prise en charge de l'inspection qualité automatisée, de la détection des défauts, de l'identification des pièces, de la surveillance des chaînes de montage, de la vérification des emballages, des contrôles de sécurité des équipements et de la détection des dommages de surface à l'aide de données visuelles étiquetées.
Finance et assurance
Accélérez l'examen des réclamations et l'évaluation des risques grâce à l'annotation d'images pour les dommages aux véhicules, les dommages matériels, la vérification des actifs, la détection des fraudes documentaires/images et l'analyse automatisée des preuves visuelles.
Robotique
Entraînez des robots à reconnaître des objets, à comprendre des scènes, à éviter les obstacles, à saisir des objets, à naviguer dans des environnements, à cartographier des espaces et à interagir en toute sécurité avec des personnes et des objets à l'aide d'ensembles de données d'images annotées.
Notre capacité
Personnes
Des équipes dédiées et formées:
- Plus de 30,000 collaborateurs pour la création de données, l'étiquetage et le contrôle qualité
- Équipe de gestion de projet accréditée
- Équipe de développement de produits expérimentée
- Équipe d'approvisionnement et d'intégration du pool de talents
Processus
Une efficacité de processus maximale est assurée avec:
- Processus robuste 6 Sigma Stage-Gate
- Une équipe dédiée de ceintures noires 6 Sigma – Responsables des processus clés & Conformité qualité
- Amélioration continue et boucle de rétroaction
Plateforme complète
La plateforme brevetée offre des avantages :
- Plateforme Web de bout en bout
- Une qualité irréprochable
- TAT plus rapide
- Livraison transparente
Vous avez enfin trouvé la bonne société d'annotation d'images
POC rapides
Pas de formation interminable. Nous vous fournissons rapidement une preuve de concept avec des exemples de données annotées, vous permettant ainsi de valider la qualité avant un déploiement à grande échelle.
Conformité et sécurité avant tout
Conformité HIPAA, RGPD, ISO et SOC 2 intégrée à chaque projet. Plateforme sécurisée brevetée, accord de confidentialité dès le premier jour et chiffrement des données au repos et en transit.
Expertise spécifique au domaine
Des médecins pour les données médicales. Des avocats pour les documents juridiques. Des linguistes pour les dialectes. L'expert adéquat pour chaque tâche, et non une équipe hétéroclite.
Des partenariats technologiques solides
Intégration poussée avec AWS, Azure, GCP et les principales plateformes MLOps. Connexion directe à votre infrastructure existante : Labelbox, SageMaker, Databricks, etc.
Qualité des données de niveau entreprise
Méthodologie Six Sigma, assurance qualité en plusieurs étapes, experts certifiés et vérification de la concordance entre les annotateurs. Garantie de niveau de service (SLA) supérieure à 99 % — sinon nous réannotons gratuitement.
Main-d'œuvre mondiale flexible
Plus de 30 000 annotateurs répartis sur différents fuseaux horaires, langues et domaines. Capacité évolutive de 10 000 à 10 millions d’annotations à la demande, sans augmentation de personnel.
Études de Cas
Ensembles de données de reconnaissance faciale prêts à l'emploi pour la formation de modèles d'IA
Shaip a fourni des ensembles de données faciales provenant de sources éthiques et démographiquement diversifiées pour aider un conglomérat technologique mondial à accélérer le développement de modèles d'IA sans longs cycles de collecte de données.
ProblèmeConstituer des ensembles de données faciales à grande échelle, conformes aux normes de confidentialité, couvrant diverses ethnies, âges et conditions.
SolutionPlus de 300 000 images et plus de 2 000 vidéos réparties dans 6 ensembles de données soigneusement sélectionnés, avec des annotations détaillées sur la pose, les émotions et l’éclairage.
RésultatEntraînement plus rapide des modèles d'IA avec des biais réduits et une conformité totale aux normes de confidentialité mondiales
Projet d'annotation LiDAR pour les véhicules autonomes SmartCity
SmartCity s'est associé à Shaip pour annoter les données LiDAR et caméra multi-capteurs afin de permettre un déploiement sûr des véhicules autonomes dans des environnements urbains complexes.
ProblèmeAnnoter 15 000 images multi-capteurs dans divers contextes urbains en 4 mois
SolutionUne équipe d'annotation de 50 membres utilisant des outils d'assistance à l'IA a réalisé plus de 450 000 annotations d'objets avec des flux de travail 2D/3D.
Résultat: Précision de 99.7 %, livraison 2 semaines plus tôt — réduisant de 30 % le temps de test réel des véhicules autonomes
Ressources recommandées
Guide de l'acheteur
Annotation et étiquetage d'images
La vision par ordinateur apprend aux machines à comprendre le monde visuel. Son principe fondamental repose sur l'annotation d'images, processus clé qui permet aux machines de prendre des décisions intelligentes.
Nos offres
Services d'annotation vidéo
Shaip propose des services d'étiquetage vidéo haut de gamme pour la formation de modèles de vision par ordinateur. L'objectif ici est de rendre les ensembles de données utilisables avec des outils tels que la reconnaissance de formes, la détection d'objets, etc.
Nos offres
Services d'annotation de texte
Nous nous spécialisons dans la préparation de formations sur les données textuelles en annotant des ensembles de données exhaustifs, en utilisant l'annotation d'entités, la classification de texte, l'annotation de sentiments et d'autres outils pertinents.
Clients en vedette
Donner aux équipes les moyens de créer des produits d'IA de pointe.
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Questions fréquentes
1. Qu'est-ce que l'annotation d'image ?
L'annotation d'images consiste à ajouter des étiquettes ou des balises aux images afin de les rendre compréhensibles par les modèles de machine learning. Elle aide les machines à identifier et à interpréter les objets ou éléments d'une image.
2. L'annotation d'images et l'étiquetage d'images sont-ils la même chose ?
Ces deux notions sont étroitement liées. L'étiquetage d'images consiste généralement à attribuer des étiquettes ou des catégories, tandis que l'annotation d'images peut inclure un balisage visuel détaillé tel que des cadres de délimitation, des polygones, des points de repère et des masques de segmentation.
3. Pourquoi les modèles de vision par ordinateur ont-ils besoin d'annotations d'images ?
Les modèles de vision par ordinateur ont besoin d'images annotées pour apprendre à détecter les objets, à classifier les scènes, à identifier les motifs visuels et à effectuer des prédictions précises dans le monde réel.
4. Quelles sont les différentes techniques d’annotation d’images ?
Les principales techniques incluent les cadres de délimitation, la segmentation sémantique, l'annotation de polygones, les cuboïdes 3D, l'annotation de points de repère et la segmentation de lignes. Chaque méthode est utilisée en fonction du type d'objet et des besoins du projet.
5. Que propose un fournisseur de services d'annotation d'images ?
Un fournisseur d'annotation d'images propose des directives d'étiquetage, des annotateurs formés, des outils d'annotation, un contrôle qualité, la gestion de projet et la livraison du jeu de données final.
6. Pourquoi les entreprises devraient-elles externaliser l'annotation d'images ?
L'externalisation de l'annotation d'images permet aux entreprises de réduire le travail manuel, d'évoluer plus rapidement, d'améliorer la cohérence de l'étiquetage et d'accéder à des équipes d'annotation formées.
7. Qu'est-ce qu'une annotation de boîte englobante ?
L'annotation par boîte englobante place des cadres rectangulaires autour des objets dans les images afin que les modèles de vision par ordinateur puissent apprendre la localisation et la détection des objets.
8. Qu'est-ce que la segmentation sémantique ?
La segmentation sémantique étiquette les pixels de l'image par catégorie afin que les modèles d'IA puissent comprendre les régions et les limites des objets avec précision.
9. Qu'est-ce que l'annotation de polygones ?
L'annotation polygonale permet de marquer les formes irrégulières des objets en traçant des points autour de leurs contours, aidant ainsi les modèles à apprendre des limites plus précises.
10. Qu'est-ce que l'annotation de points de repère ?
L'annotation de points de repère place des points clés sur des caractéristiques spécifiques de l'image, aidant ainsi les modèles d'IA à reconnaître les positions, les formes et les structures des objets.
11. Comment Shaip garantit-il la précision de l'annotation des images ?
Shaip utilise des annotateurs formés, des directives claires, des contrôles de qualité, des flux de travail de révision et des boucles de rétroaction pour améliorer la précision de l'annotation d'images.
12. Combien coûtent les services d'annotation d'images ?
Le coût dépend de la taille de l'ensemble de données, de la technique d'annotation, de la complexité, des exigences de qualité, du délai d'exécution et des instructions spécifiques au projet.
13. Combien de temps dure un projet d'annotation d'images ?
Les délais dépendent du volume d'images, de la complexité des annotations, des exigences de révision et du calendrier de livraison. Un projet pilote peut aider à estimer les délais avant le passage à l'échelle supérieure.
