Annotationsdienste zur Objekterkennung für genaue und zuverlässige KI-Modelle
Kommentardienste zur Objekterkennung
Entwickelt für Teams, die medizinische KI versenden und zuverlässige, beschriftete Videos benötigen. Sie erhalten Umrandungsrahmen, stabile Richtlinien für die Kennzeichnung und eine Qualitätssicherung, die Sie überprüfen können, ohne dass Ihre Roadmap beeinträchtigt wird. Object Detection Annotation Services wird mit sicheren Workflows und konsistenter Berichterstattung von der Pilotphase bis zur Produktion bereitgestellt.
Präzise Begrenzungsrahmen und Klassenbeschriftungen für Modelle zur Erkennung einzelner und mehrerer Klassen.
Die Qualitätskontrolle konzentrierte sich auf die Dichtheit der Verpackung, die Klassenkonsistenz und die Wiederholgenauigkeit.
Unterstützung für Objekterkennung in Bildern und Videosequenzen.
Die Objekterkennung ist eine der Kernaufgaben der Computer Vision, und hochwertige Annotationen sind für das Training zuverlässiger Erkennungsmodelle unerlässlich.
Um Objekte konsistent mit Anmerkungen zu versehen, sind genaue Regeln für die Platzierung der Boxen, die Klassenauswahl, Okklusionen, Skalenvariationen und Kantenfälle erforderlich.
DataVlab bietet Annotationsdienste zur Objekterkennung an, die für Ingenieurteams entwickelt wurden, die Genauigkeit und Skalierbarkeit benötigen. Unsere Annotatoren sind auf die Erkennung von Objekten in den Bereichen Robotik, autonome Mobilität, intelligente Städte, industrielle Inspektion, Bildgebung im Gesundheitswesen, Landwirtschaft und Einzelhandel spezialisiert.
Sie folgen detaillierten Klassenanweisungen, die festlegen, wie mit teilweise sichtbaren Objekten, überfüllten Szenen, reflektierenden Oberflächen, Bewegungsunschärfe und kleinen Objekten umzugehen ist. Wir unterstützen Modelle zur Erkennung einzelner Klassen und mehrerer Klassen. Zu den Aufgaben gehören Bounding-Boxes, Erkennungsattribute, hierarchische Klassen und Objektstatus. Bei Videodatensätzen versehen wir die Erkennung von Bild zu Bild mit stabilen Objektidentitäten und fließenden zeitlichen Übergängen. Die Qualitätskontrolle umfasst eine mehrstufige Überprüfung, bei der überprüft wird, ob die Boxen korrekt sind, Klassenabweichung und Konsistenz bei ähnlichen Frames eingehalten werden.
Sensible Datensätze können im Rahmen von DSGVO-gerechten Workflows mit optionalen Anmerkungen, die nur für die EU gelten, verarbeitet werden.
Wie DataVlab hochwertige Anmerkungen zur Objekterkennung bietet
Unsere Workflows sind darauf ausgelegt, die Leistung des Erkennungsmodells zu verbessern, indem sie saubere, präzise und konsistente Anmerkungen erstellen.
Bounding-Boxen für die Objekterkennung
Präzise Platzierung für verschiedene Objekttypen
Wir kennzeichnen Fahrzeuge, Fußgänger, Tiere, Werkzeuge, Produkte, medizinische Strukturen, Industrieteile und Umweltelemente mit klaren Grenzen und korrekten Beschriftungen.
Kleine Objekt- und dichte Szenenanmerkung
Hochpräzise Etikettierung in überfüllten oder komplexen Bildern
Wir kennzeichnen Regale, Menschenmassen, mikroskopische Strukturen, landwirtschaftliche Felder und industrielle Umgebungen, in denen kleine oder überlappende Objekte besondere Aufmerksamkeit erfordern.
Erkennung und Verfolgung von Videoobjekten
Frame-to-Frame-Konsistenz für temporale Datensätze
Kommentatoren behalten die Objektidentität über Frames hinweg bei und sorgen so für reibungslose Übergänge, stabile IDs und genaues Tracking auch bei Bewegungsunschärfe oder Okklusionen.
Attribut- und Statusanmerkung
Zusätzliche Hinweise für erkennungsbasierte KI-Systeme
Wir kennzeichnen Attribute wie Ausrichtung, Farbe, Bauteilstatus, Sichtzustand oder Werkzeugstatus, um erweiterte Erkennungsmodelle zu unterstützen.
Erkennung in Industrie und Fertigung
Anmerkung für Inspektion, Sicherheit und Automatisierung
Wir kennzeichnen Geräte, Komponenten, Defekte, Sicherheitsrisiken und Betriebsbereiche, um industrielle Inspektions- und Automatisierungsabläufe zu unterstützen.
Qualitätskontrolle für Anmerkungen zur Objekterkennung
Human-in-the-Loop-Überprüfung für saubere Datensätze
Zu den Qualitätsprüfungen gehören Grenzgenauigkeiten, Klassenaudits, Driftanalysen und Korrekturzyklen, wobei die Anweisungen auf der Grundlage von Modellfeedback weiterentwickelt werden.
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.
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