Image Annotation
Services d'annotation d'images
Boostez vos données de formation en IA avec les services d'annotation d'images de Shaip pour la vision par ordinateur
Imaginez votre ensemble de données d'images annotées en pipeline sans les goulots d'étranglement. Laisse nous te montrer comment!
Clients en vedette
Entraînez des modèles d'IA avec des services d'annotation d'images et de marquage d'images ultra-précis
Tous les systèmes informatiques avancés basés sur la vision par ordinateur nécessitent des données d'entraînement étanches pour des résultats précis. Quel que soit le secteur ou le segment de marché dans lequel vous vous trouvez, votre produit basé sur l'IA ne produira pas les résultats souhaités si vous ne le formez pas correctement. C'est exactement là qu'intervient l'étiquetage des images. C'est un processus inévitable qui rend les résultats de votre IA plus précis, pertinents et sans biais en annotant ou en marquant tous les éléments d'une image.
Dans une image d'un restaurant, votre module d'apprentissage automatique apprendrait ce que sont les tables, les assiettes, la nourriture, les couverts, l'eau et plus encore et différencierait précisément chacun en images une fois qu'il a commencé à s'entraîner avec les bonnes données. Pour que cela se produise, des milliers d'objets dans une image doivent être étiquetés méticuleusement par des experts. Chez Shaip, nous avons des pionniers de l'industrie qui travaillent sur l'étiquetage d'images depuis des décennies. Des images conventionnelles aux données médicales hautement spécialisées, nous pouvons toutes les annoter.
Outil d'annotation d'images
Nous avons l'un des outils d'étiquetage d'images ou d'annotation d'images les plus avancés du marché qui rend l'étiquetage d'images précis et super fonctionnel. En outre, il permet également une évolutivité dynamique. Peu importe si votre projet nécessite des ensembles de données complexes, a un temps de mise sur le marché limité ou des mandats d'annotation précis, nous pouvons livrer avec notre plate-forme exclusive d'étiquetage d'images.
Cependant, tous les projets ne dictent pas la mise en œuvre de la même technique d'étiquetage d'images. Chaque projet est unique en termes d'exigences et de cas d'utilisation et seules les techniques spécifiques au cas fonctionnent pour les résultats les plus précis.
Les entreprises d'annotation d'images, telles que Shaip, déploient diverses techniques d'étiquetage après avoir soigneusement étudié la portée et les exigences du projet. En fonction de votre projet d'apprentissage automatique, nous travaillerions sur une ou plusieurs de ces techniques d'annotation d'images :
Techniques d'annotation d'images – Nous maîtrisons
Les différents types d'annotation sont les suivants
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.
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.
Notre capacité
Utilisateurs
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
La plateforme brevetée offre des avantages :
- Plateforme Web de bout en bout
- Une qualité irréprochable
- TAT plus rapide
- Livraison transparente
Utilisateurs
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
La plateforme brevetée offre des avantages :
- Plateforme Web de bout en bout
- Une qualité irréprochable
- TAT plus rapide
- Livraison transparente
Verticales
Nous annotons et étiquetons une variété d'images pour différentes industries
La vision par ordinateur devient dynamiquement universelle avec des tonnes de nouveaux cas d'utilisation qui surgissent chaque jour. C'est la seule façon pour les entreprises de gagner un avantage sur le marché. C'est pourquoi nous étendons nos services d'étiquetage d'images de haute qualité aux exigences de divers secteurs. Nous intervenons dans des secteurs tels que :
Véhicules autonomes
Pour la reconnaissance des gestes, fonctionnalités ADAS, Niveau et autonomie 5
Drones
Pour la cartographie routière, la détection de fissures et l'ODAI (Object Detection Aerial Imagery)
Vente au détail
Pour la gestion des stocks, la gestion de la chaîne d'approvisionnement, la reconnaissance des gestes, etc.
AR / VR
Pour la compréhension sémantique, la reconnaissance faciale, le suivi d'objet avancé, etc.
Agriculture
Pour la détection des mauvaises herbes et des maladies et l'identification des cultures
Mode et commerce électronique
Pour la catégorisation d'images, la segmentation d'images, la classification d'images, la détection d'objets et la classification multi-étiquettes
Vous avez enfin trouvé la bonne société d'annotation d'images
Effectif expert
Notre pool d'experts maîtrisant l'étiquetage peut vous fournir des photos et des images précises et efficacement annotées.
Focus sur la croissance
Notre équipe vous aide à préparer les données d'image pour la formation des moteurs d'IA, économisant ainsi un temps et des ressources précieux.
Évolutivité
Notre équipe de collaborateurs peut accueillir un volume supplémentaire tout en maintenant la qualité de la sortie des données.
Compétitif
Prix
En tant qu'experts de la formation et de la gestion d'équipes, nous veillons à ce que les projets soient livrés dans les limites du budget défini.
Capacités multi-sources / intersectorielles
L'équipe analyse les données de plusieurs sources et est capable de produire des données de formation à l'IA de manière efficace et en volume dans tous les secteurs.
Gardez une longueur d'avance sur la concurrence
La large gamme de données d'image fournit à l'IA une grande quantité d'informations nécessaires pour s'entraîner plus rapidement.
Services proposés
La collecte de données d'images par des experts n'est pas un jeu d'enfant pour les configurations complètes de l'IA. Chez Shaip, vous pouvez même envisager les services suivants pour rendre les modèles beaucoup plus répandus que d'habitude :
Annotation textuelle
Services
Nous nous spécialisons dans la préparation de la formation aux données textuelles en annotant des ensembles de données exhaustifs, en utilisant l'annotation d'entité, la classification de texte, l'annotation de sentiment et d'autres outils pertinents.
Annotation audio
Services
L'étiquetage des sources audio, de la parole et des ensembles de données spécifiques à la voix via des outils pertinents tels que la reconnaissance vocale, la diarisation du locuteur, la reconnaissance des émotions est quelque chose dans lequel nous nous spécialisons.
Annotation vidéo
Services
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.
Ressources recommandées
Guide de l'acheteur
Annotation et étiquetage d'images pour la vision par ordinateur
La vision par ordinateur consiste à donner un sens au monde visuel pour former des applications de vision par ordinateur. Son succès se résume entièrement à ce que nous appelons l'annotation d'images - le processus fondamental derrière la technologie qui permet aux machines de prendre des décisions intelligentes et c'est exactement ce que nous sommes sur le point de discuter et d'explorer.
Offrandes
Catalogue de données de vision par ordinateur
Il existe une grande variété d'applications courantes pour la vision par ordinateur dans les projets d'IA. Nous vous offrons de vastes quantités de données d'images et de vidéos de haute qualité prêtes pour vos modèles de vision par ordinateur qui correspondent à votre budget et peuvent être adaptées à votre croissance.
Offrandes
Collecte de données d'images pertinentes pour donner vie à l'IA
Un modèle d'apprentissage automatique (ML) est aussi bon que ses données de formation ; par conséquent, nous nous concentrons sur la fourniture des meilleurs ensembles de données d'images pour vos modèles ML. Notre outil de collecte de données d'images fera fonctionner vos projets de vision par ordinateur dans le monde réel.
Bénéficiez de services d'annotation d'images professionnels, évolutifs et fiables. Planifiez un appel aujourd'hui…
Foire Aux Questions (FAQ)
L'annotation d'image est le processus d'annotation d'une image avec des étiquettes prédéterminées pour donner au modèle de vision par ordinateur des informations sur ce qui est montré dans l'image avec l'aide d'annotateurs humains experts. En bref, il s'agit d'ajouter des métadonnées à un ensemble de données, ce qui rend des objets spécifiques reconnaissables pour les moteurs d'IA. Le marquage d'objets dans les images permet aux algorithmes d'apprentissage automatique d'interpréter les données étiquetées et de s'entraîner à résoudre des problèmes réels.
Pour les systèmes reposant sur la vision par ordinateur, ce qui est fondamental est l'étiquetage/l'annotation d'images. C'est grâce à ce processus qu'une voiture autonome peut différencier une boîte aux lettres et un piéton, le feu rouge et le feu vert, et plus encore ; afin de prendre les bonnes décisions de conduite. Pour qu'un système de reconnaissance d'images soit puissant, il doit traiter des millions d'images pour comprendre précisément différents objets dans un segment pour lequel il est destiné à être mis en œuvre.
L'annotation d'images forme des modèles d'IA et de ML pour la vision par ordinateur en facilitant la formation concernant la détection d'objets et de limites et la segmentation d'images.
Les différentes techniques d'annotation d'images consistent à :
- Boîtes englobantes
- Cuboïdes 3D
- Segmentation Sémantique
- Annotation polygonale
- Catégorisation des images
- Annotation de point de repère
- Segmentation de ligne
L'annotation manuelle d'images est une bonne stratégie pour former des modèles et des algorithmes de ML non supervisés, en ce qui concerne la vision par ordinateur, car ces modèles ne sont pas capables de détecter, de trouver et d'identifier des images par eux-mêmes. De plus, l'étiquetage manuel concerne la description textuelle des régions de l'image. L'annotation automatique est destinée à des configurations plus intelligentes et pré-formées en mettant l'accent sur l'indexation linguistique et l'attribution automatique de métadonnées.
En outre, l'étiquetage manuel des images, bien qu'il soit plus lent, est mieux équipé pour gérer la variabilité du projet et les besoins évolutifs.
Un outil d'annotation d'images est une ressource qui utilise un équilibre entre l'effort assisté par ordinateur et l'effort manuel pour étiqueter les images avant de les alimenter dans les modèles.
Vous pouvez annoter une image en la soumettant à un large éventail de techniques telles que les zones de délimitation, les cuboïdes, l'annotation de polygone, la segmentation de ligne, l'annotation de point de repère, etc. Une fois que la technique est associée à l'image, celle-ci peut être introduite dans le système.
Les cas d'utilisation possibles dans l'industrie sont :
- Autonome véhicules pour la reconnaissance des gestes, fonctionnalités ADAS, Niveau et autonomie 5
- Drones pour la cartographie routière, la détection de fissures et l'ODAI (Object Detection Aerial Imagery)
- Vente au détail pour la gestion des stocks et des rayons, la gestion de la chaîne d'approvisionnement, la reconnaissance des gestes, etc.
- AR / VR pour la compréhension sémantique, la reconnaissance faciale, le suivi d'objet avancé et plus encore
- Agriculture pour la détection des mauvaises herbes et des maladies et l'identification des cultures
- Et Mode et e-commerce pour la catégorisation d'images, la détection d'objets et la classification multi-étiquettes