Anotación de imagen
Servicios de anotación de imágenes
Potencie sus datos de entrenamiento de IA con los servicios de anotación de imágenes de Shaip para visión artificial
Imagine su conjunto de datos de imágenes anotadas en proceso sin los cuellos de botella. ¡Permítanos mostrarle cómo!
Clientes destacados
Entrene modelos de IA con servicios de anotación de imágenes y etiquetado de imágenes súper precisos
Todos los sistemas informáticos avanzados basados en visión artificial requieren datos de entrenamiento herméticos para obtener resultados precisos. Independientemente de la industria o el segmento de mercado en el que se encuentre, su producto impulsado por IA no producirá los resultados deseables si no lo entrena correctamente. Ahí es exactamente donde entra en juego el etiquetado de imágenes. Este es un proceso inevitable que hace que los resultados de su IA sean más precisos, relevantes y libres de sesgos al anotar o etiquetar todos los elementos de una imagen.
En una imagen de un restaurante, su módulo de aprendizaje automático aprendería qué son las mesas, los platos, la comida, los cubiertos, el agua y más, y diferenciará con precisión cada uno en imágenes una vez que comience a entrenar con los datos correctos. Para que eso suceda, miles de objetos en una imagen deben ser etiquetados meticulosamente por expertos. En Shaip, contamos con pioneros de la industria que han estado trabajando en el etiquetado de imágenes durante décadas. Desde imágenes convencionales hasta datos médicos altamente especializados, podemos anotarlos todos.
Herramienta de anotación de imágenes
Contamos con una de las herramientas de etiquetado de imágenes o herramienta de anotación de imágenes más avanzadas del mercado que hace que el etiquetado de imágenes sea preciso y superfuncional. Además, también hace posible la escalabilidad dinámica. No importa si su proyecto requiere conjuntos de datos complejos, tiene un tiempo de comercialización limitado o mandatos de anotaciones nítidas, podemos cumplir con nuestra plataforma patentada de etiquetado de imágenes.
Sin embargo, no todos los proyectos exigen la implementación de la misma técnica de etiquetado de imágenes. Cada proyecto es único en términos de sus requisitos y casos de uso, y solo las técnicas específicas de cada caso funcionan para obtener los resultados más precisos.
Las empresas de anotación de imágenes, como Shaip, implementan diversas técnicas de etiquetado después de estudiar cuidadosamente el alcance y los requisitos del proyecto. Dependiendo de su proyecto de aprendizaje automático, trabajaríamos en una o una combinación de estas técnicas de anotación de imágenes:
Tipos de anotación de imagen
Técnicas de anotación de imágenes: dominamos
Los diversos tipos de anotación son los siguientes
Cajas delimitadores
La técnica de etiquetado de imágenes más utilizada en la visión por computadora es la anotación de cuadro delimitador. En esta técnica, los cuadros se dibujan manualmente sobre los elementos de la imagen para una fácil identificación.
Cuboides 3D
Similar al cuadro delimitador, pero la diferencia es que los anotadores dibujan cuboides 3D sobre objetos para especificar 3 atributos importantes de un objeto: longitud, profundidad y anchura.
Segmentación semántica
En esta técnica, cada píxel de una imagen se anota con información y se separa en diferentes segmentos que necesita su algoritmo de visión por computadora para reconocer.
Anotación de polígono
En esta técnica, los objetos irregulares se marcan trazando puntos en cada vértice del objeto de destino. Permite anotar todos los bordes exactos del objeto, independientemente de su forma.
Anotación de punto de referencia
En esta técnica, el etiquetador necesita etiquetar puntos clave en ubicaciones específicas. Dichas etiquetas se usan comúnmente cuando los elementos anatómicos están etiquetados para la detección facial y de emociones.
Segmentación de línea
En esta técnica, los anotadores trazan líneas rectas para clasificar ese elemento como un objeto en particular. Ayuda a establecer límites, definir rutas o caminos, etc.
Proceso de anotación de imágenes
La transparencia es el núcleo de nuestra colaboración. Nuestros rigurosos mecanismos operativos y de comunicación fluida garantizan una colaboración gratificante.
Nuestra capacidad
Personas
Equipos dedicados y capacitados:
- Más de 30,000 colaboradores para la recopilación de datos, el etiquetado y el control de calidad
- Equipo de gestión de proyectos acreditado
- Equipo de desarrollo de productos experimentado
- Equipo de contratación y incorporación del grupo de talentos
Proceso
La mayor eficiencia del proceso está asegurada con:
- Proceso robusto Stage-Gate de 6 Sigma
- Un equipo dedicado de 6 cinturones negros Sigma: propietarios de procesos clave y cumplimiento de calidad
- Bucle de retroalimentación y mejora continua
Productos
La plataforma patentada ofrece beneficios:
- Plataforma de un extremo a otro basada en la web
- Calidad impecable
- TAT más rápido
- Entrega perfecta
Personas
Equipos dedicados y capacitados:
- Más de 30,000 colaboradores para la creación de datos, etiquetado y control de calidad
- Equipo de gestión de proyectos acreditado
- Equipo de desarrollo de productos experimentado
- Equipo de contratación y incorporación del grupo de talentos
Proceso
La mayor eficiencia del proceso está asegurada con:
- Proceso robusto Stage-Gate de 6 Sigma
- Un equipo dedicado de 6 cinturones negros Sigma: propietarios de procesos clave y cumplimiento de calidad
- Bucle de retroalimentación y mejora continua
Productos
La plataforma patentada ofrece beneficios:
- Plataforma de un extremo a otro basada en la web
- Calidad impecable
- TAT más rápido
- Entrega perfecta
Verticales
Anotamos y etiquetamos una variedad de imágenes para diferentes industrias
La visión por computadora se está volviendo universal dinámicamente con toneladas de casos de uso más nuevos que surgen todos los días. Es la única forma en que las empresas obtienen una ventaja en el mercado. Es por eso que ampliamos nuestros servicios de etiquetado de imágenes de alta calidad a los requisitos de diversas industrias. Atendemos industrias como:
Vehículos autónomos
Para reconocimiento de gestos, funciones ADAS, autonomía de nivel y 5
Drones
Para mapas de carreteras, detección de grietas y ODAI (imágenes aéreas de detección de objetos)
Mercado
Para la gestión de inventario, la gestión de la cadena de suministro, el reconocimiento de gestos y más
AR / VR
Para comprensión semántica, reconocimiento facial, seguimiento avanzado de objetos y más
Agricultura
Para la detección de malezas y enfermedades e identificación de cultivos.
Moda y comercio electrónico
Para categorización de imágenes, segmentación de imágenes, clasificación de imágenes, detección de objetos y clasificación de etiquetas múltiples
Finalmente ha encontrado la empresa de anotación de imágenes adecuada
Mano de obra experta
Nuestro grupo de expertos que dominan el etiquetado puede obtener fotografías e imágenes precisas y con anotaciones efectivas.
Centrarse en el crecimiento
Nuestro equipo lo ayuda a preparar datos de imágenes para entrenar motores de inteligencia artificial, ahorrando tiempo y recursos valiosos.
Escalabilidad
Nuestro equipo de colaboradores puede acomodar un volumen adicional mientras mantiene la calidad de la salida de datos.
Competitivo
Precios
Como expertos en formación y gestión de equipos, nos aseguramos de que los proyectos se entreguen dentro del presupuesto definido.
Capacidades de múltiples fuentes / industrias
El equipo analiza datos de múltiples fuentes y es capaz de producir datos de entrenamiento de IA de manera eficiente y en volúmenes en todas las industrias.
Mantente por delante de la competencia
La amplia gama de datos de imágenes proporciona a la IA una gran cantidad de información necesaria para entrenar más rápido.
Servicios Ofrecidos
La recopilación de datos de imágenes de expertos no es una tarea práctica para las configuraciones integrales de IA. En Shaip, incluso puede considerar los siguientes servicios para hacer que los modelos estén más extendidos de lo habitual:
Anotación de texto
Servicios
Nos especializamos en preparar el entrenamiento de datos textuales mediante la anotación de conjuntos de datos exhaustivos, utilizando anotaciones de entidades, clasificación de texto, anotaciones de opiniones y otras herramientas relevantes.
Anotación de audio
Servicios
Etiquetar fuentes de audio, voz y conjuntos de datos específicos de voz a través de herramientas relevantes como reconocimiento de voz, registro de locutor, reconocimiento de emociones es algo en lo que nos especializamos.
Anotación de video
Servicios
Shaip ofrece servicios de etiquetado de video de alta gama para entrenar modelos de visión por computadora. El objetivo aquí es hacer que los conjuntos de datos se puedan utilizar con herramientas como el reconocimiento de patrones, la detección de objetos y más.
Recomendaciones
Guía de compradores
Anotación y etiquetado de imágenes para visión artificial
La visión por computadora se trata de dar sentido al mundo visual para entrenar aplicaciones de visión por computadora. Su éxito se reduce completamente a lo que llamamos anotación de imágenes: el proceso fundamental detrás de la tecnología que hace que las máquinas tomen decisiones inteligentes y esto es exactamente lo que estamos a punto de discutir y explorar.
Lista de ofrendas
Catálogo de datos de visión artificial
Existe una amplia variedad de aplicaciones comunes para Computer Vision en proyectos de IA. Le ofrecemos grandes cantidades de datos de imagen y video de alta calidad listos para sus modelos de visión por computadora que se ajustan a su presupuesto y se pueden escalar a medida que crece.
Lista de ofrendas
Recopilación de datos de imágenes relevantes para dar vida a la IA
Un modelo de aprendizaje automático (ML) es tan bueno como sus datos de entrenamiento; por lo tanto, nos enfocamos en brindarle los mejores conjuntos de datos de imágenes para sus modelos ML. Nuestra herramienta de recopilación de datos de imágenes hará que sus proyectos de visión artificial funcionen en el mundo real.
Obtenga servicios de anotación de imágenes profesionales, escalables y confiables. Programe una llamada hoy ...
Preguntas más frecuentes (FAQ)
La anotación de imágenes es el proceso de anotar una imagen con etiquetas predeterminadas para brindarle al modelo de visión por computadora información sobre lo que se muestra en la imagen con la ayuda de anotadores humanos expertos. En resumen, se trata de agregar metadatos a un conjunto de datos, lo que hace que los objetos específicos sean reconocibles para los motores de IA. Etiquetar objetos dentro de imágenes hace que sea informativo y significativo para los algoritmos de aprendizaje automático interpretar los datos etiquetados y capacitarse para resolver desafíos de la vida real.
Para los sistemas que dependen de la visión por computadora, lo fundamental es el etiquetado / anotación de imágenes. Es debido a este proceso que un automóvil autónomo puede diferenciar entre un buzón y un peatón, la luz roja y la luz verde, y más; para tomar decisiones de conducción adecuadas. Para que un sistema de reconocimiento de imágenes sea poderoso, tiene que procesar millones de imágenes para comprender con precisión los diferentes objetos en un segmento para el que está destinado a implementarse.
La anotación de imágenes entrena modelos de IA y ML para la visión por computadora al facilitar el entrenamiento relacionado con la detección de objetos y límites y la segmentación de imágenes.
Las diferentes técnicas de anotación de imágenes consisten en:
- Cajas delimitadores
- Cuboides 3D
- Segmentación semántica
- Anotación poligonal
- Categorización de imágenes
- Anotación de punto de referencia
- Segmentación de línea
La anotación manual de imágenes es una buena estrategia para entrenar modelos y algoritmos ML no supervisados, con respecto a la visión por computadora, ya que estos modelos no son capaces de detectar, encontrar e identificar imágenes por sí mismos. Además, el etiquetado manual se refiere a la descripción de las regiones de la imagen, textualmente. La anotación automática está pensada para configuraciones más inteligentes y previamente entrenadas con un enfoque en la indexación lingüística y la asignación automática de metadatos.
Además, el etiquetado de imágenes manual, a pesar de ser más lento, está mejor equipado para manejar la variabilidad del proyecto y las necesidades escalables.
Una herramienta de anotación de imágenes es un recurso que utiliza un equilibrio entre el esfuerzo asistido por computadora y el esfuerzo manual para etiquetar las imágenes antes de introducirlas en los modelos.
Puede anotar una imagen sometiéndola a una amplia gama de técnicas como cuadros delimitadores, cuboides, anotación de polígonos, segmentación de líneas, anotación de puntos de referencia y más. Una vez que la técnica se adapta a la imagen, la misma puede introducirse en el sistema.
Los posibles casos de uso de la industria son:
- Autónomo vehículos para reconocimiento de gestos, características ADAS, autonomía de nivel y 5
- Drones para mapas de carreteras, detección de grietas y ODAI (imágenes aéreas de detección de objetos)
- Mercado para la gestión de inventarios y estanterías, la gestión de la cadena de suministro, el reconocimiento de gestos y más
- AR / VR para comprensión semántica, reconocimiento facial, seguimiento avanzado de objetos y más
- Agricultura para la detección de malezas y enfermedades e identificación de cultivos
- Y Moda y eCommerce para categorización de imágenes, detección de objetos y clasificación de etiquetas múltiples