图像注释
图像标注服务
使用 Shaip 的计算机视觉图像注释服务增强您的 AI 训练数据
想象一下您在管道中的注释图像数据集没有瓶颈。 让我给你示范如何做！
特色客户
使用超精确的图像注释和图像标记服务训练 AI 模型
所有基于计算机视觉的高级计算系统都需要严格的训练数据才能获得准确的结果。 无论您进入哪个行业或细分市场，如果您没有正确培训，您的 AI 驱动产品将无法产生理想的结果。 这正是图像标记的用武之地。这是一个不可避免的过程，通过注释或标记图像中的所有元素，使您的 AI 的结果更加准确、相关且无偏见。
在餐厅的图像中，您的机器学习模块将了解桌子、盘子、食物、餐具、水等是什么，并在开始使用正确的数据进行训练后精确区分图像中的每一个。 为此，图像中的数千个对象必须由专家精心标记。 在 Shaip，我们拥有从事图像标签工作数十年的行业先驱。 从传统图像到高度细分的医学数据，我们都可以对它们进行注释。
图像标注工具
我们拥有市场上最先进的图像标记工具或图像注释工具之一，使图像标记精确且功能强大。 此外，它还使动态可扩展性成为可能。 无论您的项目需要复杂的数据集、上市时间有限，还是需要清晰的注释，我们都可以使用我们专有的图像标记平台进行交付。
然而，并非所有项目都要求实施相同的图像标记技术。 每个项目在其需求和用例方面都是独一无二的，只有针对特定案例的技术才能获得最准确的结果。
图像标注公司，如 Shaip，在仔细研究项目范围和要求后部署了多种标注技术。 根据您的机器学习项目，我们将使用这些图像注释技术中的一种或组合：
图像注释的类型
图像标注技术——我们掌握
各种类型的Annotation如下
边界框
计算机视觉中最常用的图像标记技术是边界框注释。 在这种技术中，框被手动绘制在图像元素上以便于识别
3D长方体
类似于边界框，但不同的是，注释者在对象上绘制 3D 长方体来指定对象的 3 个重要属性——长度、深度和宽度。
语义分割
在这种技术中，图像中的每个像素都带有信息注释，并被分成不同的部分，您需要计算机视觉算法来识别。
多边形注释
在这种技术中，通过在目标对象的每个顶点上绘制点来标记不规则对象。 它允许对对象的所有精确边缘进行注释，而不管其形状如何
地标注释
在这种技术中，标注者需要在指定位置标注关键点。 此类标签通常用于为面部和情绪检测标记解剖元素的地方
线段
在这种技术中，注释者绘制直线以将该元素分类为特定对象。 它有助于建立边界、定义路线或路径等。
图像标注过程
透明度是我们合作的核心。 我们严格的操作和流畅的沟通机制确保了有益的合作。
我们的能力
团队
专门和训练有素的团队：
- 30,000 多名数据收集、标记和 QA 合作者
- 有资质的项目管理团队
- 经验丰富的产品开发团队
- 人才库采购和入职团队
工艺过程
通过以下方式确保最高的流程效率：
- 稳健的 6 Sigma Stage-Gate 工艺
- 一个由 6 Sigma 黑带组成的专门团队——关键流程负责人和质量合规
- 持续改进和反馈循环
平台
获得专利的平台具有以下优势：
- 基于网络的端到端平台
- 无可挑剔的品质
- 更快的 TAT
- 无缝交付
团队
专门和训练有素的团队：
- 30,000 多名数据创建、标签和 QA 协作者
- 有资质的项目管理团队
- 经验丰富的产品开发团队
- 人才库采购和入职团队
工艺过程
通过以下方式确保最高的流程效率：
- 稳健的 6 Sigma Stage-Gate 工艺
- 一个由 6 Sigma 黑带组成的专门团队——关键流程负责人和质量合规
- 持续改进和反馈循环
平台
获得专利的平台具有以下优势：
- 基于网络的端到端平台
- 无可挑剔的品质
- 更快的 TAT
- 无缝交付
垂直
我们为不同行业的各种图像进行注释和标记
计算机视觉正在动态地变得普遍，每天都会出现大量新的用例。 这是公司在市场上获得优势的唯一途径。 这就是为什么我们将我们的高质量图像标签服务扩展到不同行业的需求。 我们迎合以下行业：
自动驾驶汽车
用于手势识别、ADAS 功能、Level 和 5 自主性
无人机电调
用于道路测绘、裂缝检测和 ODAI（目标检测航空影像）
零售业
用于库存管理、供应链管理、手势识别等
AR / VR
用于语义理解、面部识别、高级对象跟踪等
农产品
用于杂草和病害检测以及作物识别
时尚与电子商务
用于图像分类、图像分割、图像分类、物体检测和多标签分类
您终于找到了合适的图像标注公司
专家劳动力
我们精通标签的专家库可以获取准确且有效注释的照片和图像。
专注于增长
我们的团队帮助您准备用于训练 AI 引擎的图像数据，从而节省宝贵的时间和资源。
可扩展性
我们的合作者团队可以在保持数据输出质量的同时容纳额外的数据量。
竞争
定价
作为培训和管理团队的专家，我们确保在规定的预算内交付项目。
多源/跨行业能力
该团队分析来自多个来源的数据，并能够在所有行业中高效、大量地生成 AI 培训数据。
在竞争中保持领先
广泛的图像数据为 AI 提供了更快训练所需的大量信息。
推荐资源
买家指南
用于计算机视觉的图像注释和标签
计算机视觉就是理解视觉世界以训练计算机视觉应用程序。 它的成功完全归结为我们所说的图像注释——技术背后的基本过程，使机器做出智能决策，这正是我们将要讨论和探索的。
供品
相关图像数据收集，将人工智能带入生活
机器学习 (ML) 模型与其训练数据一样好； 因此，我们专注于为您的 ML 模型提供最佳图像数据集。 我们的图像数据收集工具将使您的计算机视觉项目在现实世界中工作。
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常见问题
图像注释是在专家级人类注释者的帮助下，用预先确定的标签注释图像的过程，以向计算机视觉模型提供有关图像中显示内容的信息。 简而言之，就是将元数据添加到数据集，这使得 AI 引擎可以识别特定对象。 标记图像中的对象使机器学习算法能够解释标记数据并接受训练以解决现实生活中的挑战，从而提供信息和意义。
对于依赖于计算机视觉的系统，最基本的是图像标记/注释。 正是因为这个过程，自动驾驶汽车才能区分邮箱和行人、红灯和绿灯等等； 以便做出适当的驾驶决定。 为了使图像识别系统强大，它必须处理数百万张图像才能准确理解要实现的片段中的不同对象。
图像注释通过促进涉及对象和边界检测以及图像分割的训练，为计算机视觉训练 AI 和 ML 模型。
不同的图像注释技术包括：
- 边界框
- 3D长方体
- 语义分割
- 多边形注释
- 图像分类
- 地标注释
- 线段
在计算机视觉方面，手动图像注释是训练无监督 ML 模型和算法的好策略，因为这些模型无法自行检测、查找和识别图像。 此外，手动标记涉及以文本方式描述图像区域。 自动注释用于更智能和预训练的设置，重点是语言索引和自动元数据分配。
此外，手动图像标记尽管速度较慢，但在处理项目可变性和可扩展需求方面做得更好。
图像注释工具是一种资源，它在将图像输入模型之前使用计算机辅助工作和手动工作的平衡来标记图像
您可以通过使用各种技术（如边界框、长方体、多边形注释、线分割、地标注释等）来注释图像。 一旦该技术与图像一致，就可以将其输入系统。
可能的行业用例是：
- 自动驾驶 用于手势识别、ADAS 功能、Level 和 5 自主权的车辆
- 无人机电调 用于道路测绘、裂缝检测和 ODAI（目标检测航空影像）
- 零售业 用于库存和货架管理、供应链管理、手势识别等
- AR / VR 用于语义理解、面部识别、高级对象跟踪等
- 农产品 用于杂草和病害检测以及作物识别
- 和 时尚和电子商务 用于图像分类、目标检测和多标签分类