Bildanmerkung
Bildanmerkungsdienste
Verbessern Sie Ihre KI-Trainingsdaten mit den Bildanmerkungsdiensten von Shaip für Computer Vision
Stellen Sie sich Ihren annotierten Bilddatensatz ohne Engpässe in der Pipeline vor. Lassen Sie uns Ihnen zeigen, wie!
Ausgewählte Kunden
Trainieren Sie KI-Modelle mit hochpräzisen Bildanmerkungs- und Image-Tagging-Diensten
Alle fortschrittlichen Computersysteme, die auf Computer Vision basieren, benötigen dichte Trainingsdaten für genaue Ergebnisse. Unabhängig davon, in welcher Branche oder in welchem Marktsegment Sie tätig sind, wird Ihr KI-gesteuertes Produkt keine wünschenswerten Ergebnisse erzielen, wenn Sie es nicht richtig trainieren. Genau hier kommt die Bildbeschriftung ins Spiel. Dies ist ein unvermeidlicher Prozess, der die Ergebnisse Ihrer KI genauer, relevanter und fehlerfreier macht, indem alle Elemente in einem Bild kommentiert oder markiert werden.
In einem Bild eines Restaurants würde Ihr Machine-Learning-Modul lernen, was Tische, Teller, Speisen, Besteck, Wasser und mehr sind, und jedes in Bildern genau unterscheiden, sobald es mit den richtigen Daten trainiert. Dafür müssen Tausende von Objekten in einem Bild von Experten akribisch beschriftet werden. Bei Shaip haben wir Branchenpioniere, die seit Jahrzehnten an der Bildkennzeichnung arbeiten. Von konventionellen Bildern bis hin zu medizinischen Daten mit hoher Nische, wir können sie alle mit Anmerkungen versehen.
Bildkommentar-Tool
Wir verfügen über eines der fortschrittlichsten Bildbeschriftungstools oder Bildanmerkungstools auf dem Markt, das die Bildbeschriftung präzise und superfunktionell macht. Außerdem ermöglicht es auch dynamische Skalierbarkeit. Ganz gleich, ob Ihr Projekt komplexe Datensätze erfordert, eine begrenzte Zeit bis zur Markteinführung hat oder gestochen scharfe Anmerkungen erfordert, wir können mit unserer proprietären Bildkennzeichnungsplattform liefern.
Allerdings schreiben nicht alle Projekte die Implementierung derselben Bildkennzeichnungstechnik vor. Jedes Projekt ist in Bezug auf seine Anforderungen und seinen Anwendungsfall einzigartig und nur fallspezifische Techniken funktionieren für die genauesten Ergebnisse.
Bildanmerkungsunternehmen wie Shaip setzen nach sorgfältiger Prüfung des Projektumfangs und der Anforderungen verschiedene Kennzeichnungstechniken ein. Abhängig von Ihrem Machine-Learning-Projekt arbeiten wir an einer oder einer Kombination dieser Bildannotationstechniken:
Arten von Bildanmerkungen
Bildannotationstechniken – Wir beherrschen
Die verschiedenen Arten von Anmerkungen sind wie folgt
Begrenzungsrahmen
Die am häufigsten verwendete Bildkennzeichnungstechnik in der Computer Vision ist die Bounding-Box-Annotation. Bei dieser Technik werden zur leichteren Identifizierung Kästchen manuell über Bildelemente gezogen
3D-Quader
Ähnlich wie Bounding Box, aber der Unterschied besteht darin, dass Annotatoren 3D-Quader über Objekten zeichnen, um 3 wichtige Attribute eines Objekts anzugeben – Länge, Tiefe und Breite.
Semantische Segmentierung
Bei dieser Technik wird jedes Pixel in einem Bild mit Informationen versehen und in verschiedene Segmente unterteilt, die Ihr Computer Vision-Algorithmus erkennen muss.
Polygon-Anmerkung
Bei dieser Technik werden unregelmäßige Objekte durch Zeichnen von Punkten auf jedem Scheitelpunkt des Zielobjekts markiert. Es ermöglicht die Beschriftung aller exakten Kanten des Objekts, unabhängig von seiner Form
Wahrzeichen-Anmerkung
Bei dieser Technik muss der Etikettierer Schlüsselpunkte an bestimmten Stellen beschriften. Solche Etiketten werden häufig verwendet, wenn anatomische Elemente für die Gesichts- und Emotionserkennung gekennzeichnet sind
Liniensegmentierung
Bei dieser Technik zeichnen Annotatoren gerade Linien, um dieses Element als ein bestimmtes Objekt zu klassifizieren. Es hilft, Grenzen zu setzen, Routen oder Pfade zu definieren usw.
Bildanmerkungsprozess
Transparenz ist der Kern unserer Zusammenarbeit. Unsere stringenten Betriebs- und Kommunikationsmechanismen sorgen für eine lohnende Zusammenarbeit.
Unsere Fähigkeit
Personen
Engagierte und geschulte Teams:
- 30,000+ Mitarbeiter für Datenerfassung, Kennzeichnung und QA
- Zertifiziertes Projektmanagement-Team
- Erfahrenes Produktentwicklungsteam
- Talentpool-Sourcing- und Onboarding-Team
Prozess
Höchste Prozesseffizienz wird gewährleistet durch:
- Robuster 6-Sigma-Stage-Gate-Prozess
- Ein engagiertes Team von 6 Sigma Black Belts – Key Process Owners & Quality Compliance
- Kontinuierliche Verbesserung und Feedbackschleife
Die patentierte Plattform bietet Vorteile:
- Webbasierte End-to-End-Plattform
- Einwandfreie Qualität
- Schnellere TAT
- Nahtlose Lieferung
Personen
Engagierte und geschulte Teams:
- 30,000+ Mitarbeiter für Datenerstellung, Kennzeichnung und QA
- Zertifiziertes Projektmanagement-Team
- Erfahrenes Produktentwicklungsteam
- Talentpool-Sourcing- und Onboarding-Team
Prozess
Höchste Prozesseffizienz wird gewährleistet durch:
- Robuster 6-Sigma-Stage-Gate-Prozess
- Ein engagiertes Team von 6 Sigma Black Belts – Key Process Owners & Quality Compliance
- Kontinuierliche Verbesserung und Feedbackschleife
Die patentierte Plattform bietet Vorteile:
- Webbasierte End-to-End-Plattform
- Einwandfreie Qualität
- Schnellere TAT
- Nahtlose Lieferung
Verticals
Wir kommentieren und beschriften eine Vielzahl von Bildern für verschiedene Branchen
Computer Vision wird dynamisch universeller, wobei jeden Tag Tonnen neuer Anwendungsfälle auftauchen. Nur so gewinnen Unternehmen einen Vorsprung am Markt. Aus diesem Grund erweitern wir unsere hochwertigen Bildkennzeichnungsservices auf Anforderungen aus verschiedenen Branchen. Wir bedienen Branchen wie:
Autonome Fahrzeuge
Für Gestenerkennung, ADAS-Funktionen, Level und 5 Autonomie
Drohnen
Für Straßenkartierung, Risserkennung und ODAI (Object Detection Aerial Imagery)
Einzelhandel
Für Bestandsverwaltung, Lieferkettenmanagement, Gestenerkennung und mehr
AR / VR
Für semantisches Verständnis, Gesichtserkennung, erweiterte Objektverfolgung und mehr
Landwirtschaft
Zur Unkraut- und Krankheitserkennung und Pflanzenerkennung
Mode und E-Commerce
Zur Bildkategorisierung, Bildsegmentierung, Bildklassifizierung, Objekterkennung und Multi-Label-Klassifizierung
Sie haben endlich das richtige Unternehmen für Bildanmerkungen gefunden
Fachkräfte
Unser Pool an kennzeichnungskundigen Experten kann genaue und effektiv kommentierte Fotos und Bilder beschaffen.
Fokus auf Wachstum
Unser Team hilft Ihnen bei der Vorbereitung von Bilddaten für das Training von KI-Engines, wodurch wertvolle Zeit und Ressourcen gespart werden.
Skalierbarkeit
Unser Team von Mitarbeitern kann zusätzliches Volumen aufnehmen und gleichzeitig die Qualität der Datenausgabe beibehalten.
Konkurrenzfähig
AnzeigenPreise
Als Experten für Schulungen und Managementteams stellen wir sicher, dass Projekte innerhalb des definierten Budgets durchgeführt werden.
Multi-Source/Cross-Industry-Fähigkeiten
Das Team analysiert Daten aus mehreren Quellen und ist in der Lage, KI-Trainingsdaten effizient und in großen Mengen über alle Branchen hinweg zu produzieren.
Bleiben Sie der Konkurrenz voraus
Die große Bandbreite an Bilddaten liefert der KI eine große Menge an Informationen, die für ein schnelleres Training benötigt werden.
Dienstleistungen angeboten
Die fachmännische Erfassung von Bilddaten ist für umfassende KI-Setups nicht nur praktisch. Bei Shaip können Sie sogar die folgenden Dienstleistungen in Betracht ziehen, um Modelle weit verbreiteter als üblich zu machen:
Textanmerkung
Services
Wir sind darauf spezialisiert, textuelles Datentraining vorzubereiten, indem wir umfassende Datensätze mit Annotation, Entitätsannotation, Textklassifizierung, Sentimentannotation und anderen relevanten Tools annotieren.
Audiokommentar
Services
Auf die Kennzeichnung von Audioquellen, Sprache und sprachspezifischen Datensätzen mit relevanten Tools wie Spracherkennung, Sprecherdiarisierung und Emotionserkennung sind wir spezialisiert.
Videoanmerkung
Services
Shaip bietet High-End-Video-Labeling-Services für das Training von Computer Vision-Modellen. Das Ziel hier ist es, Datensätze mit Tools wie Mustererkennung, Objekterkennung und mehr nutzbar zu machen.
Empfohlene Ressourcen
Käufer-Führer
Bildanmerkung und -beschriftung für Computer Vision
Beim Computer Vision geht es darum, der visuellen Welt einen Sinn zu geben, um Computer Vision-Anwendungen zu trainieren. Sein Erfolg beruht vollständig auf dem, was wir Bildannotation nennen – dem grundlegenden Prozess hinter der Technologie, der Maschinen dazu bringt, intelligente Entscheidungen zu treffen, und genau das wollen wir diskutieren und erforschen.
Angebote
Computer-Vision-Datenkatalog
Es gibt eine Vielzahl gängiger Anwendungen für Computer Vision in KI-Projekten. Wir bieten Ihnen riesige Mengen hochwertiger Bild- und Videodaten, die für Ihre Computer-Vision-Modelle bereitstehen, die zu Ihrem Budget passen und mit Ihrem Wachstum skaliert werden können.
Angebote
Relevante Bilddatensammlung, um KI zum Leben zu erwecken
Ein Modell für maschinelles Lernen (ML) ist so gut wie seine Trainingsdaten; Daher konzentrieren wir uns darauf, Ihnen die besten Bilddatensätze für Ihre ML-Modelle bereitzustellen. Unser Bilddatenerfassungstool lässt Ihre Computer-Vision-Projekte in der realen Welt funktionieren.
Holen Sie sich professionelle, skalierbare und zuverlässige Bildanmerkungsdienste. Vereinbaren Sie noch heute einen Anruf…
Häufig gestellte Fragen (FAQ)
Bildkommentare sind der Prozess des Kommentierens eines Bildes mit vorbestimmten Labels, um dem Computer Vision-Modell Informationen darüber zu geben, was in dem Bild mit Hilfe von erfahrenen menschlichen Kommentatoren gezeigt wird. Kurz gesagt geht es darum, einem Datensatz Metadaten hinzuzufügen, die bestimmte Objekte für KI-Engines erkennbar machen. Das Markieren von Objekten in Bildern macht es für maschinelle Lernalgorithmen informativ und sinnvoll, die gekennzeichneten Daten zu interpretieren und für die Lösung realer Herausforderungen geschult zu werden.
Für Systeme, die auf Computer Vision angewiesen sind, ist die Bildbeschriftung/Anmerkung von grundlegender Bedeutung. Aufgrund dieses Prozesses kann ein autonomes Auto zwischen einem Briefkasten und einem Fußgänger, dem Rotlicht und dem Grünlicht und mehr unterscheiden; um entsprechende Fahrentscheidungen zu treffen. Damit ein Bilderkennungssystem leistungsfähig ist, muss es Millionen von Bildern verarbeiten, um verschiedene Objekte in einem Segment, für das es implementiert werden soll, genau zu verstehen.
Image Annotation trainiert KI- und ML-Modelle für Computer Vision, indem es das Training erleichtert, das die Objekt- und Grenzerkennung sowie die Bildsegmentierung betrifft.
Die verschiedenen Bildannotationstechniken bestehen aus:
- Begrenzungsrahmen
- 3D-Quader
- Semantische Segmentierung
- Polygonale Anmerkung
- Bildkategorisierung
- Wahrzeichen-Anmerkung
- Liniensegmentierung
Die manuelle Bildannotation ist eine gute Strategie zum Trainieren von unbeaufsichtigten ML-Modellen und -Algorithmen in Bezug auf Computer Vision, da diese Modelle nicht in der Lage sind, Bilder selbst zu erkennen, zu finden und zu identifizieren. Außerdem betrifft die manuelle Beschriftung die textuelle Beschreibung der Bildbereiche. Die automatische Annotation ist für intelligentere und vortrainierte Setups mit einem Schwerpunkt auf der linguistischen Indexierung und der automatischen Zuweisung von Metadaten gedacht.
Außerdem ist die manuelle Bildbeschriftung, obwohl sie langsamer ist, besser im Umgang mit Projektvariabilität und skalierbaren Anforderungen gerüstet.
Ein Tool zur Bildanmerkung ist eine Ressource, die ein ausgewogenes Verhältnis zwischen computergestütztem Aufwand und manueller Anstrengung nutzt, um Bilder zu beschriften, bevor sie in die Modelle eingespeist werden
Sie können ein Bild mit Anmerkungen versehen, indem Sie es einer Vielzahl von Techniken aussetzen, z. B. Begrenzungsrahmen, Quader, Polygon-Anmerkung, Liniensegmentierung, Orientierungspunkt-Anmerkung und mehr. Sobald die Technik mit dem Bild übereinstimmt, kann dasselbe in das System eingespeist werden.
Die möglichen Anwendungsfälle in der Branche sind:
- Autonom Fahrzeuge für Gestenerkennung, ADAS-Funktionen, Level und 5 Autonomie
- Drohnen für Straßenkartierung, Risserkennung und ODAI (Object Detection Aerial Imagery)
- Einzelhandel für Bestands- und Regalverwaltung, Supply-Chain-Management, Gestenerkennung und mehr
- AR / VR für semantisches Verständnis, Gesichtserkennung, erweiterte Objektverfolgung und mehr
- Landwirtschaft zur Unkraut- und Krankheitserkennung und Pflanzenerkennung
- Und Mode und E-Commerce zur Bildkategorisierung, Objekterkennung und Multi-Label-Klassifizierung