Bounding-Box-Annotationsdienste für genaue Trainingsdaten zur Objekterkennung
Bounding-Box-Annotationsdienste
Entwickelt für Teams, die medizinische KI versenden und zuverlässige, beschriftete Videos benötigen. Sie erhalten Bounding-Boxes und Tracking, stabile Richtlinien für die Etikettierung und eine Qualitätssicherung, die Sie überprüfen können, ohne dass Ihre Roadmap beeinträchtigt wird. Bounding Box Annotation Services wird mit sicheren Workflows und konsistenter Berichterstattung vom Pilotprojekt bis zur Produktion bereitgestellt.
Hochgenaue Bounding-Boxen mit konsistenten Klassenzuweisungen.
Die mehrstufige Qualitätskontrolle konzentrierte sich auf Präzision, Überschneidungsregeln und Klassenkonsistenz.
Unterstützung für Bild- und Video-Bounding-Box-Anmerkungen mit geschulten Teams.
Bounding Boxes bilden die Grundlage vieler Objekterkennungsmodelle. Sie identifizieren die Position und den Maßstab jedes Objekts in einem Bild- oder Videoframe. DataVlab bietet Bounding-Box-Annotationsdienste, die geschulte Annotatoren, eine stabile Mitarbeiterkontinuität und strukturierte Qualitätskontrolle kombinieren, um konsistente und genaue Datensätze zu liefern. Wir unterstützen Aufgaben zur Erkennung einzelner Objekte und mehrerer Objekte, Klassenhierarchien, Okklusionen, die Kennzeichnung kleiner Objekte, überlappende Regionen und komplexe Szenen mit dichter Population.
Kommentatoren sind darin geschult, Ihre Ontologie konsistent anzuwenden, Richtlinien für Mindestgrößen von Boxen einzuhalten, mit unregelmäßigen Formen umzugehen und Randfälle zu behandeln, in denen Grenzen nicht klar definiert sind. Unsere Teams kommentieren Begrenzungsrahmen in den Bereichen Robotik, autonomes Fahren, Logistik, Einzelhandelsanalytik, medizinische Bildgebung, Fertigungsinspektion, intelligente Städte, Landwirtschaft und Geodatenanwendungen.
Wir unterstützen auch Bounding-Box-Annotationen in Videos, was die Konsistenz von Bild zu Bild, Regeln für die zeitliche Verfolgung und Stabilität der Objektidentität erfordert. Für sensible Datensätze bietet DataVlab Annotationen nur für die EU mit DSGVO-konformen Workflows an.
Ganz gleich, ob Sie Bounding-Boxes für einen Machbarkeitsnachweis, einen Benchmarking-Datensatz oder eine umfangreiche Produktionspipeline benötigen, wir bieten zuverlässige Annotationsqualität mit vorhersehbaren Bearbeitungszeiten.
Wie DataVlab zuverlässige Bounding-Box-Annotationen liefert
Unsere Workflows unterstützen Objekterkennungsmodelle, die von genauen und sauberen Begrenzungsrahmen für unterschiedliche Umgebungen und visuelle Bedingungen abhängen.
Bounding-Boxes für Objekterkennungsmodelle
Präzise Boxplatzierung für Einzel- und Mehrklassen-Datensätze
Wir beschriften Begrenzungsrahmen für Fahrzeuge, Fußgänger, Werkzeuge, Tiere, Produkte, medizinische Strukturen, Industriekomponenten und viele andere Objekttypen mit strengen Regeln für Dichtheit und Sichtbarkeit.
Bounding-Box-Anmerkung für Video
Rahmen konsistenter Beschriftungen mit stabilen Objektidentitäten
Unsere Teams bieten Bounding-Boxes in allen Videosequenzen an und achten dabei auf zeitliche Geschmeidigkeit und genaue Objektverfolgung, um Navigations-, Überwachungs- und Verhaltensanalysemodelle zu unterstützen.
Dichte Szene und kleine Objektanmerkung
Qualitätsorientierte Workflows für anspruchsvolle visuelle Umgebungen
Wir kümmern uns um dichte Menschenmengen, überfüllte Regale, komplexe industrielle Umgebungen, medizinische Rahmen und Luftbilder, bei denen Objekte klein oder eng gruppiert sind und eine sorgfältige Interpretation erfordern.
Branchenspezifische Bounding-Box-Anmerkung
An Branchenanforderungen angepasste Arbeitsabläufe
Unsere Teams unterstützen Anwendungen in den Bereichen Einzelhandel, Gesundheitswesen, Robotik, Fertigung, Geodatenanalyse, Landwirtschaft und Smart-City-Anwendungen mit Anleitungen, die auf jeden Bereich zugeschnitten sind.
Erweiterte Qualitätssicherung für Bounding Box Precision
Mehrschichtige Überprüfung mit geometrischen Konsistenzprüfungen
Die Qualitätskontrolle umfasst Überschneidungsschwellen, Dichtheitsprüfungen, Prüfungen auf Klassenebene, Verfeinerung von Beispielen und Stichprobenprüfungen, um die Konsistenz und Zuverlässigkeit der Datensätze zu gewährleisten.
Flexible Skalierung für große Erkennungsdatensätze
Stabile Teams, die Pipelines mit hohem Volumen unterstützen
Wir stellen spezielle Annotatoren für langfristige Projekte und große Datensätze zur Verfügung und sorgen so für Kontinuität und einen konsistenten Durchsatz bei der Skalierung.
Entdecken Sie, wie unser Prozess funktioniert
Projekt definieren
Probenahme und Kalibrierung
Anmerkung
Überprüfung und Versicherung
Lieferung
Entdecken Sie Industrieanwendungen
Wir bieten Lösungen für verschiedene Branchen und gewährleisten qualitativ hochwertige Anmerkungen, die auf Ihre spezifischen Bedürfnisse zugeschnitten sind.
Verbessern Sie die Leistung Ihrer KI
Wir bieten hochwertige Annotationsdienste, um die Leistung Ihrer KI zu verbessern
Optimierte Annotation für leistungsstarke KI-Modelle
Bis zu 10x schneller
Beschleunigen Sie Ihr KI-Training mit High-Speed-Annotationen, die herkömmliche Prozesse deutlich übertreffen.
KI-unterstützt
Nahtlose Verbindung von menschlichem Fachwissen und KI-gestützter Präzision für höchste Annotationsqualität.
Fortgeschrittene Qualitätssicherung
Individuelle Qualitätskontrollen zur Sicherstellung präziser Annotationen – projektbasiert und zuverlässig.
Hochspezialisiert
Arbeiten Sie mit branchenerfahrenen Annotatoren zusammen, die ihr branchenspezifisches Know-how gezielt in Ihre Datenprojekte einbringen.
Ethisches Outsourcing
Verantwortungsvolle Arbeitsbedingungen und transparente Prozesse für qualitativ hochwertige Annotationen.
Bewährtes Fachwissen
Nachgewiesene Erfolge in verschiedenen Branchen – wir liefern zuverlässige, effektive Trainingsdaten für Ihre KI.
Skalierbare Lösungen
Von kleinen Datensätzen bis zu großflächigen KI-Projekten – wir skalieren Ihre Annotation nahtlos mit.
Globales Team
Ein weltweites Netzwerk aus erfahrenen Annotator:innen und KI-Expert:innen – für höchste Präzision und Effizienz.
Potenzial heute
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Entdecken Sie unsere neuesten Artikel und Erkenntnisse zu Data Annotation
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