Servicios de segmentación semántica para datos de entrenamiento de visión artificial a nivel de píxel

La segmentación semántica es fundamental para los sistemas avanzados de visión artificial que necesitan una comprensión precisa de las escenas, los objetos y los límites. En lugar de etiquetar imágenes enteras o regiones rugosas, los modelos se basan en máscaras a nivel de píxeles que capturan detalles finos.

DataVlab proporciona servicios de segmentación semántica que se adaptan a conjuntos de datos complejos donde la precisión y la coherencia son esenciales. Nuestros equipos segmentan las imágenes para muchos ámbitos, como las imágenes médicas, la robótica, la conducción autónoma, la infraestructura inteligente, la cartografía geoespacial, la agricultura, el comercio minorista y la inspección industrial.

Los anotadores reciben una formación detallada sobre sus requisitos de ontología, casos extremos y calidad de máscaras. El control de calidad de varios pasos garantiza que cada máscara respete sus reglas en cuanto a los límites, las superposiciones, las oclusiones y las clases en segundo plano. Trabajamos con formatos que incluyen polígonos, máscaras rasterizadas e imágenes codificadas por clases, y admitimos la segmentación basada en secuencias y fotogramas individuales.

Para conjuntos de datos confidenciales, como la atención médica o la infraestructura crítica, DataVlab puede proporcionar flujos de trabajo alineados con el GDPR y anotación exclusivos de la UE. Ya sea que esté creando un modelo prototipo o un sistema de producción a gran escala, nuestros servicios de segmentación semántica proporcionan etiquetas fiables a nivel de píxeles que mejoran el rendimiento en las tareas de detección, seguimiento y posteriores.