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 jeu de données d'images annotées dans le pipeline, sans aucun goulot d'étranglement. Laissez-nous vous montrer comment !
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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 de haute qualité pour obtenir des résultats précis. Quel que soit votre secteur d'activité ou votre segment de marché, votre produit basé sur l'IA ne produira pas les résultats escomptés si vous ne l'entraînez 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
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
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, les fonctionnalités ADAS, l'autonomie de niveau 4 et 5
Drones
Pour la cartographie routière, la détection de fissures et l'ODAI (Object Detection Aerial Imagery)
Commerce de 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.
L'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.
Un avantage concurrentiel
Prix
En tant qu'experts en formation et en gestion d'équipes, nous garantissons que les projets sont livrés dans le respect 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 :
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.
Services d'annotations audio
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.
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.
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.
Nos offres
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.
Nos offres
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.
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Foire Aux Questions (FAQ)
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. Pourquoi l’annotation d’images est-elle importante pour l’IA et l’apprentissage automatique ?
Il est essentiel de former les modèles d’IA à reconnaître et à traiter les informations visuelles avec précision, permettant des applications telles que la détection d’objets, la segmentation d’images et la classification.
3. 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.
4. Quels sont les cas d’utilisation de l’annotation d’images dans l’industrie ?
L'annotation d'images est utilisée dans les véhicules autonomes pour la navigation, les drones pour la cartographie, la vente au détail pour la gestion des stocks et le commerce électronique pour la catégorisation des produits et la recherche visuelle.
5. Quelle est la différence entre l’annotation manuelle et l’annotation automatisée ?
L'annotation manuelle repose sur l'expertise humaine pour sa précision, ce qui la rend plus efficace pour les tâches complexes. L'annotation automatisée utilise l'IA pour un étiquetage plus rapide, mais peut manquer de précision dans les projets détaillés.
6. Comment les données annotées améliorent-elles les modèles d’IA/ML ?
Les données annotées aident les modèles d’IA/ML à apprendre à reconnaître les objets, les limites et les modèles, améliorant ainsi leurs performances dans les tâches du monde réel.
7. Comment l’exactitude des données est-elle garantie dans l’annotation d’images ?
Des annotateurs formés, des outils avancés et des contrôles de qualité garantissent une grande précision et une grande cohérence dans les annotations.
8. L’annotation d’image peut-elle être personnalisée ?
Oui, l’annotation peut être adaptée pour répondre aux besoins spécifiques du projet, notamment aux techniques, aux types de données et aux exigences du secteur.
9. Les services d’annotation d’images sont-ils conformes aux réglementations sur les données ?
Oui, les services sont conformes aux normes de confidentialité des données telles que le RGPD et le CCPA, garantissant un traitement des données sécurisé et éthique.
10. Quels sont les délais de livraison des projets d’annotation d’images ?
Les délais dépendent de la taille et de la complexité du projet, mais sont optimisés pour garantir une livraison rapide et efficace.
11. Comment l’annotation d’images résout-elle les défis du monde réel ?
Il permet aux systèmes d’IA d’effectuer des tâches telles que la détection d’objets et la classification d’images, améliorant ainsi l’efficacité et la prise de décision dans des secteurs tels que le transport, la vente au détail et la santé.
12. Quel est le coût des services d’annotation d’images ?
Les coûts varient en fonction de la taille du jeu de données, de la complexité du projet et de la personnalisation. Contactez-nous pour un devis personnalisé.