Servicios de anotación de imágenes de alta precisión para IA a escala empresarial
Shaip ofrece servicios de anotación y etiquetado de imágenes precisos y escalables para ayudar a los equipos de IA a crear modelos de visión artificial fiables. Nuestros anotadores capacitados, nuestra plataforma de anotación avanzada, nuestros controles de calidad y nuestros flujos de trabajo de entrega gestionados ayudan a las empresas a preparar datos de entrenamiento visual de alta calidad con mayor rapidez.
Servicios de etiquetado de imágenes de nivel empresarial en los que puede confiar.
Shaip ofrece servicios de anotación de imágenes de nivel empresarial diseñados para ayudar a los equipos de IA a crear modelos de visión artificial más eficaces y fiables. Nuestros anotadores capacitados, flujos de trabajo gestionados y procesos de control de calidad garantizan que cada conjunto de datos de imágenes se etiquete con precisión, coherencia y contexto. Tanto si necesita aumentar el volumen de anotaciones, mejorar el rendimiento del modelo o externalizar el etiquetado de datos visuales, Shaip le ofrece un soporte fiable para la anotación de imágenes adaptado a sus necesidades de entrenamiento de IA.
- Más de 500 colaboradores verificados a nivel mundial
- Acuerdo de nivel de servicio (SLA) con precisión superior al 99 %: o volvemos a anotarlo sin cargo.
- Cumple con HIPAA y GDPR: todos los proyectos, por defecto.
- Prueba de concepto rápida: valide la calidad antes de comprometerse.
- Protegido mediante acuerdo de confidencialidad: sus datos permanecen en un entorno controlado.
Técnicas de anotación de imágenes para obtener datos de entrenamiento de alta calidad en visión artificial.
Shaip admite diversas técnicas de anotación de imágenes para ayudar a los equipos de IA y aprendizaje automático a preparar conjuntos de datos visuales precisos para modelos de visión artificial. Desde cuadros delimitadores y cuboides hasta segmentación y anotación de puntos de referencia, nuestros expertos aplican el método de etiquetado adecuado según los objetivos del modelo, la complejidad de la imagen y los requisitos de calidad.
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.
Anotación esquelética
Los anotadores conectan articulaciones y partes clave del cuerpo para mapear la estructura esquelética, lo que ayuda a los modelos de IA a comprender la postura, el movimiento y la posición de humanos o animales para tareas de reconocimiento de acciones.
Anotación LiDAR
Los datos de nube de puntos 3D procedentes de sensores LiDAR se etiquetan para identificar y clasificar objetos del mundo real con precisión de profundidad, algo fundamental para la percepción en vehículos autónomos y robótica.
Anotación de puntos clave
Se colocan puntos precisos en ubicaciones específicas de un objeto para capturar su forma, orientación y posición, lo que permite a la IA comprender detalles estructurales minuciosos en diversos casos de uso.
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.
Casos de uso de la anotación de imágenes en diferentes sectores.
La anotación de imágenes ayuda a los modelos de IA y visión artificial a comprender los datos visuales en entornos empresariales reales. Shaip ofrece soporte para proyectos de etiquetado de imágenes en sectores que requieren detección precisa de objetos, comprensión de escenas, reconocimiento de defectos, evaluación de daños e inspección visual automatizada.
Motorium
Entrenar modelos de visión artificial para detectar vehículos, peatones, carriles, señales de tráfico, marcas viales y obstáculos para la conducción autónoma, sistemas avanzados de asistencia al conductor (ADAS), asistencia al estacionamiento, monitorización del conductor y evaluación de daños en el vehículo.
Minorista y comercio electrónico
Mejore la búsqueda de productos, la precisión del catálogo, la búsqueda visual, el reconocimiento de inventario, el control de estanterías, el etiquetado de productos, la moderación de imágenes y las experiencias de compra personalizadas con imágenes de productos y tiendas etiquetadas con precisión.
Seguridad y vigilancia
Permitir que los sistemas de IA identifiquen personas, objetos, actividades inusuales, objetos abandonados, movimientos en áreas restringidas, densidad de multitudes, matrículas y amenazas perimetrales mediante la anotación precisa de imágenes.
Manufactura
Permite la inspección automatizada de calidad, la detección de defectos, la identificación de piezas, la supervisión de la línea de montaje, la verificación del embalaje, las comprobaciones de seguridad de los equipos y la detección de daños en la superficie mediante datos visuales etiquetados.
Finanzas y Seguros
Acelere la revisión de reclamaciones y la evaluación de riesgos con anotaciones de imágenes para daños a vehículos, daños a la propiedad, verificación de activos, detección de fraude en documentos/imágenes y análisis automatizado de evidencia visual.
Robótica
Entrenar robots para reconocer objetos, comprender escenas, evitar obstáculos, agarrar objetos, navegar por entornos, mapear espacios e interactuar de forma segura con personas y objetos utilizando conjuntos de datos de imágenes anotadas.
Nuestra capacidad
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
Plataforma
La plataforma patentada ofrece beneficios:
- Plataforma de un extremo a otro basada en la web
- Calidad impecable
- TAT más rápido
- Entrega perfecta
Finalmente ha encontrado la empresa de anotación de imágenes adecuada
Pruebas de concepto rápidas
Sin meses de proceso de incorporación. Entregamos rápidamente una prueba de concepto con datos de muestra anotados, para que pueda validar la calidad antes de comprometerse con la implementación a gran escala.
Cumplimiento y seguridad ante todo
Cumplimiento de HIPAA, GDPR, ISO y SOC 2 integrado en cada proyecto. Plataforma segura patentada, acuerdo de confidencialidad desde el primer día y cifrado de datos en reposo y en tránsito.
Experiencia específica en el dominio
Médicos para datos médicos. Abogados para documentos legales. Lingüistas para dialectos. El experto adecuado para cada tarea, no un grupo genérico.
Asociaciones tecnológicas sólidas
Integración avanzada con AWS, Azure, GCP y las principales plataformas MLOps. Conéctate directamente a tu infraestructura existente: Labelbox, SageMaker, Databricks y más.
Calidad de datos de nivel empresarial
Metodología Six Sigma, control de calidad en múltiples etapas, expertos certificados (Black Belts) y verificación de concordancia entre anotadores. Garantizamos una precisión superior al 99%; de lo contrario, volvemos a anotar sin costo adicional.
Fuerza laboral global flexible
Más de 30 000 anotadores en diferentes zonas horarias, idiomas y ámbitos. Escalabilidad de 10 000 a 10 millones de etiquetas bajo demanda, sin necesidad de personal adicional.
Casos de Éxito
Conjuntos de datos de reconocimiento facial listos para usar para el entrenamiento de modelos de IA
Shaip proporcionó conjuntos de datos faciales obtenidos de forma ética y demográficamente diversos para ayudar a un conglomerado tecnológico global a acelerar el desarrollo de modelos de IA sin largos ciclos de recopilación de datos.
Primaria: Crear conjuntos de datos faciales a gran escala que cumplan con la privacidad en diversas etnias, edades y condiciones
SoluciónMás de 300,000 imágenes y más de 2,000 vídeos en 6 conjuntos de datos seleccionados con anotaciones detalladas de pose, emoción e iluminación.
ResultadoEntrenamiento de modelos de IA más rápido con sesgo reducido y cumplimiento total de la privacidad a nivel mundial.
Proyecto de anotación LiDAR para vehículos autónomos de SmartCity
SmartCity se asoció con Shaip para anotar datos de LiDAR y cámaras multisensor para el despliegue seguro de vehículos autónomos en entornos urbanos complejos.
Primaria: Anotar 15,000 fotogramas multisensor en diversos escenarios urbanos en 4 meses.
SoluciónUn equipo de anotación de 50 miembros, utilizando herramientas asistidas por IA, completó más de 450 000 anotaciones de objetos con flujos de trabajo 2D/3D.
Resultado: 99.7 % de precisión, entrega con 2 semanas de antelación, lo que reduce el tiempo de prueba de AV en condiciones reales en un 30 %.
Recomendaciones
Guía de compradores
Anotación y etiquetado de imágenes
La visión artificial enseña a las máquinas a comprender el mundo visual. Su núcleo es la anotación de imágenes, el proceso clave que permite a las máquinas tomar decisiones inteligentes.
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Servicios de anotación de video
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.
Ofertas
Servicios de anotación de texto
Nos especializamos en preparar el entrenamiento de datos textuales mediante la anotación de conjuntos de datos exhaustivos, utilizando anotación de entidades, clasificación de texto, anotación de sentimientos y otras herramientas relevantes.
Clientes destacados
Capacitar a los equipos para crear productos de inteligencia artificial líderes en el mundo.
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Preguntas frecuentes
1. ¿Qué es la anotación de imágenes?
La anotación de imágenes consiste en añadir etiquetas a las imágenes para que los modelos de aprendizaje automático las comprendan. Ayuda a las máquinas a identificar e interpretar objetos o elementos en una imagen.
2. ¿Son lo mismo la anotación de imágenes y el etiquetado de imágenes?
Están estrechamente relacionadas. El etiquetado de imágenes generalmente asigna etiquetas o categorías, mientras que la anotación de imágenes puede incluir marcas visuales detalladas como cuadros delimitadores, polígonos, puntos de referencia y máscaras de segmentación.
3. ¿Por qué los modelos de visión artificial necesitan anotación de imágenes?
Los modelos de visión artificial necesitan imágenes anotadas para aprender a detectar objetos, clasificar escenas, identificar patrones visuales y realizar predicciones precisas del mundo real.
4. ¿Cuáles son las diferentes técnicas de anotación de imágenes?
Las técnicas principales incluyen cuadros delimitadores, segmentación semántica, anotación de polígonos, cuboides 3D, anotación de puntos de referencia y segmentación de líneas. Cada método se utiliza según el tipo de objeto y las necesidades del proyecto.
5. ¿Qué ofrece un proveedor de servicios de anotación de imágenes?
Un proveedor de anotación de imágenes ofrece directrices de etiquetado, anotadores capacitados, herramientas de anotación, revisión de calidad, gestión de proyectos y entrega del conjunto de datos final.
6. ¿Por qué deberían las empresas externalizar la anotación de imágenes?
La externalización de la anotación de imágenes ayuda a las empresas a reducir el trabajo manual, escalar más rápidamente, mejorar la coherencia del etiquetado y acceder a equipos de anotación capacitados.
7. ¿Qué es la anotación de cuadro delimitador?
La anotación mediante cuadros delimitadores coloca recuadros rectangulares alrededor de los objetos en las imágenes para que los modelos de visión artificial puedan aprender la ubicación y la detección de objetos.
8. ¿Qué es la segmentación semántica?
La segmentación semántica etiqueta los píxeles de la imagen por categoría para que los modelos de IA puedan comprender las regiones y los límites de los objetos a un nivel detallado.
9. ¿Qué es la anotación de polígonos?
La anotación poligonal marca las formas irregulares de los objetos trazando puntos alrededor de sus bordes, lo que ayuda a los modelos a aprender límites más precisos.
10. ¿Qué es la anotación de puntos de referencia?
La anotación de puntos de referencia sitúa puntos clave en características específicas de la imagen, lo que ayuda a los modelos de IA a reconocer posiciones, formas y estructuras de objetos.
11. ¿Cómo garantiza Shaip la precisión de la anotación de imágenes?
Shaip utiliza anotadores capacitados, directrices claras, controles de calidad, flujos de trabajo de revisión y mecanismos de retroalimentación para mejorar la precisión de la anotación de imágenes.
12. ¿Cuánto cuestan los servicios de anotación de imágenes?
El coste depende del tamaño del conjunto de datos, la técnica de anotación, la complejidad, los requisitos de calidad, el tiempo de entrega y las instrucciones específicas del proyecto.
13. ¿Cuánto tiempo lleva un proyecto de anotación de imágenes?
Los plazos dependen del volumen de imágenes, la complejidad de las anotaciones, los requisitos de revisión y el calendario de entrega. Un lote piloto puede ayudar a estimar los tiempos antes de aumentar la producción.
