Görüntü Açıklaması

Görüntü Açıklama Hizmetleri

Shaip'in Bilgisayarla Görme için Görüntü Açıklama Hizmetleri ile AI Eğitim Verilerinizi güçlendirin

Görüntü Açıklama Hizmetleri

Açıklamalı görüntü veri kümenizi, darboğazlar olmadan ardışık düzende hayal edin. Size nasıl olduğunu gösterelim!

Öne Çıkan Müşteriler

Süper hassas Görüntü Açıklaması ve Görüntü Etiketleme Hizmetleri ile AI modellerini eğitin

Bilgisayar görüşüne dayalı tüm gelişmiş bilgi işlem sistemleri, doğru sonuçlar için hava geçirmez eğitim verilerine ihtiyaç duyar. Hangi endüstri veya pazar segmentinde olursanız olun, doğru şekilde eğitmezseniz, AI odaklı ürününüz istenen sonuçları veremez. İşte tam da burada görüntü etiketleme devreye giriyor. Bu, bir görüntüdeki tüm öğelere açıklama ekleyerek veya etiketleyerek AI'nızın sonuçlarını daha doğru, alakalı ve önyargısız hale getiren kaçınılmaz bir süreçtir.

Bir restoranın görüntüsünde, makine öğrenimi modülünüz, doğru verilerle eğitime başladığında masaların, tabakların, yiyeceklerin, çatal-bıçakların, suyun ve daha fazlasının ne olduğunu öğrenecek ve görüntülerde her birini hassas bir şekilde ayırt edecektir. Bunun olabilmesi için bir görüntüdeki binlerce nesnenin uzmanlar tarafından titizlikle etiketlenmesi gerekiyor. Shaip'te onlarca yıldır görüntü etiketleme üzerinde çalışan endüstri öncülerimiz var. Geleneksel görüntülerden son derece niş tıbbi verilere kadar hepsine açıklama ekleyebiliriz.

Görüntü Açıklama Aracı

Görüntü etiketlemeyi hassas ve süper işlevsel hale getiren, piyasadaki en gelişmiş görüntü etiketleme aracından veya görüntü açıklama aracından birine sahibiz. Ayrıca dinamik ölçeklenebilirliği de mümkün kılar. Projenizin karmaşık veri kümeleri gerektirmesi, pazara sunma süresinin sınırlı olması veya son derece keskin açıklama zorunlulukları olması fark etmeksizin, tescilli görüntü etiketleme platformumuzla teslim edebiliriz.

Ancak, tüm projeler aynı görüntü etiketleme tekniğinin uygulanmasını zorunlu kılmaz. Her proje, gereksinimleri ve kullanım durumu açısından benzersizdir ve en doğru sonuçlar için yalnızca duruma özel teknikler çalışır.

Shaip gibi Görüntü Açıklama Şirketleri, proje kapsamını ve gereksinimlerini dikkatlice inceledikten sonra çeşitli etiketleme teknikleri uygular. Makine öğrenimi projenize bağlı olarak, şu görüntü açıklama tekniklerinden biri veya birkaçı üzerinde çalışırız:

Görüntü Açıklama Türleri

Görüntü Açıklama Teknikleri – Biz Ustayız

Çeşitli Ek Açıklama türleri aşağıdaki gibidir

Sınırlandırma Kutusu - Görüntü Açıklaması

Sınırlayıcı Kutular

Bilgisayarla görüde en yaygın olarak kullanılan görüntü etiketleme tekniği, sınırlayıcı kutu açıklamasıdır. Bu teknikte, kolay tanımlama için kutular görüntü öğelerinin üzerine manuel olarak çizilir.

3D Küboidler - Görüntü Açıklaması

3D Cuboidler

Sınırlayıcı kutuya benzer, ancak fark şudur ki, açıklayıcılar, bir nesnenin 3 önemli özniteliğini - uzunluk, derinlik ve genişlik - belirtmek için nesnelerin üzerine 3B küboidler çizer.

Görüntü Açıklaması Anlamsal Açıklama

Anlamsal Bölümleme

Bu teknikte, bir görüntüdeki her piksele bilgi notu eklenir ve bilgisayarla görme algoritmanızın tanıması için ihtiyacınız olan farklı segmentlere ayrılır.

Çokgen Açıklama

Çokgen Açıklama

Bu teknikte, düzensiz nesneler, hedef nesnenin her bir köşesi üzerinde noktalar çizilerek işaretlenir. Şekli ne olursa olsun, nesnenin tüm kenarlarına açıklama eklenmesine izin verir.

Görüntü Açıklaması Yer İşareti Açıklaması

Yer İşareti Açıklaması

Bu teknikte, etiketleyicinin belirli konumlardaki kilit noktaları etiketlemesi gerekir. Bu tür etiketler, yüz ve duygu tespiti için anatomik öğelerin etiketlendiği yerlerde yaygın olarak kullanılır.

Çizgi Segmentasyonu - Görüntü Açıklaması

Çizgi Bölümleme

Bu teknikte, açıklayıcılar o öğeyi belirli bir nesne olarak sınıflandırmak için düz çizgiler çizer. Sınırlar oluşturmaya, rotaları veya yolları tanımlamaya vb. yardımcı olur.

Görüntü Açıklama İşlemi

Şeffaflık, işbirliğimizin temelinde yer alır. Sıkı işletim ve akıcı iletişim mekanizmalarımız, ödüllendirici bir işbirliği sağlar.

Görüntü Açıklama İşlemi

Kabiliyetimiz

İnsanlar

İnsanlar

Özel ve eğitimli ekipler:

  • Veri Toplama, Etiketleme ve Kalite Güvencesi için 30,000'den fazla ortak çalışan
  • Yetkili Proje Yönetim Ekibi
  • Deneyimli Ürün Geliştirme Ekibi
  • Yetenek Havuzu Tedarik ve Yerleştirme Ekibi

süreç

süreç

En yüksek süreç verimliliği aşağıdakilerle sağlanır:

  • Sağlam 6 Sigma Aşama Kapısı Süreci
  • 6 Sigma kara kuşaktan oluşan özel bir ekip – Kilit süreç sahipleri ve Kalite uyumluluğu
  • Sürekli İyileştirme ve Geri Bildirim Döngüsü

platform

platform

Patentli platform şu avantajlara sahiptir:

  • Web tabanlı uçtan uca platform
  • Kusursuz Kalite
  • Daha hızlı TAT
  • Sorunsuz Teslimat

Dikeyler

Farklı endüstriler için çeşitli görsellere açıklama ekler ve etiketleriz
Bilgisayarla görme, her gün ortaya çıkan tonlarca yeni kullanım durumuyla dinamik olarak evrensel hale geliyor. Şirketlerin pazarda avantaj elde etmesinin tek yolu budur. Bu nedenle, yüksek kaliteli görüntü etiketleme hizmetlerimizi çeşitli sektörlerdeki gereksinimlere göre genişletiyoruz. Aşağıdaki gibi sektörlere hitap ediyoruz:

Özerk Araçlar

Otonom araçlar

Hareket tanıma, ADAS özellikleri, Seviye ve 5 özerklik için

Drones

Drones

Yol haritalama, çatlak tespiti ve ODAI (Object Detection Aerial Imagery) için

Perakende

Perakende

Envanter yönetimi, tedarik zinciri yönetimi, hareket tanıma ve daha fazlası için

Ar/Sanal

AR / VR

Anlamsal anlayış, yüz tanıma, gelişmiş nesne takibi ve daha fazlası için

Tarım

Tarım

Yabancı ot ve hastalık tespiti ve mahsul tanımlaması için

Moda &Amp; E-ticaret - Resim Etiketleme

Moda ve E-ticaret

Görüntü kategorizasyonu, görüntü segmentasyonu, görüntü sınıflandırması, nesne algılama ve çoklu etiket sınıflandırması için

Sonunda doğru Görsel Açıklama Şirketini buldunuz

Uzman İş Gücü

Etiketleme konusunda yetkin uzman havuzumuz, doğru ve etkili bir şekilde açıklamalı fotoğraf ve görüntüler sağlayabilir.

Büyümeye odaklanın

Ekibimiz, AI motorlarını eğitmek için görüntü verilerini hazırlamanıza yardımcı olarak değerli zaman ve kaynaklardan tasarruf sağlar.

ölçeklenebilirlik

Ortak çalışan ekibimiz, veri çıktısının kalitesini korurken ek hacmi barındırabilir.

Rekabetçi
Fiyatlandırma Hakkında

Eğitim ve ekipleri yönetme konusunda uzmanlar olarak, projelerin belirlenen bütçe dahilinde teslim edilmesini sağlıyoruz.

Çok Kaynaklı/Endüstriler Arası yetenekler

Ekip, birden fazla kaynaktan gelen verileri analiz eder ve tüm sektörlerde verimli ve hacimli yapay zeka eğitimi verileri üretebilir.

Rekabetin önünde olun

Geniş görüntü verisi gamı, AI'ya daha hızlı eğitim için gereken bol miktarda bilgi sağlar.

Sunulan Hizmetler

Uzman görüntü verisi toplama, kapsamlı yapay zeka kurulumları için her yerde kullanıma hazır değildir. Shaip'te, modelleri normalden çok daha yaygın hale getirmek için aşağıdaki hizmetleri bile düşünebilirsiniz:

Metin Açıklama

Metin Açıklama
Hizmetler

Varlık açıklaması, metin sınıflandırması, duygu açıklaması ve diğer ilgili araçları kullanarak kapsamlı veri kümelerine açıklama ekleyerek metinsel veri eğitimini hazır hale getirme konusunda uzmanız.

Ses Açıklaması

Ses Açıklaması
Hizmetler

Konuşma tanıma, konuşmacı günlükleştirme, duygu tanıma gibi ilgili araçlar aracılığıyla ses kaynaklarını, konuşmayı ve sese özel veri kümelerini etiketlemek, uzmanlaştığımız bir şeydir.

Video Açıklaması

Video Açıklaması
Hizmetler

Shaip, Computer Vision modellerinin eğitimi için üst düzey video etiketleme hizmetleri sunar. Buradaki amaç, veri kümelerini örüntü tanıma, nesne algılama ve daha fazlası gibi araçlarla kullanılabilir hale getirmektir.

Profesyonel, ölçeklenebilir ve güvenilir görüntü açıklama hizmetleri alın. Bugün Bir Çağrı Planlayın…

Görüntü açıklaması, uzman insan annotatörlerin yardımıyla görüntüde gösterilenler hakkında bilgisayarlı görü modeli bilgisini vermek için önceden belirlenmiş etiketlerle bir görüntüye açıklama ekleme işlemidir. Kısacası, belirli nesnelerin AI motorları için tanınmasını sağlayan bir veri kümesine meta veriler eklemekle ilgilidir. Görüntülerin içindeki nesneleri etiketlemek, makine öğrenimi algoritmalarının etiketlenmiş verileri yorumlamasını ve gerçek hayattaki zorlukları çözmek için eğitilmesini bilgilendirici ve anlamlı hale getirir.

Bilgisayar görüşüne dayanan sistemler için temel olan görüntü etiketleme/açıklamadır. Otonom bir otomobilin posta kutusu ile yayayı, kırmızı ışığı ve yeşil ışığı ve daha fazlasını ayırt edebilmesi bu süreç sayesindedir; uygun sürüş kararları vermek için. Bir görüntü tanıma sisteminin güçlü olması için, uygulanması amaçlanan bir segmentteki farklı nesneleri tam olarak anlamak için milyonlarca görüntüyü işlemesi gerekir.

Görüntü açıklamaları, nesne ve sınır algılama ve görüntü bölümleme ile ilgili eğitimi kolaylaştırarak yapay zeka ve makine öğrenimi modellerini bilgisayar görüşü için eğitir.

Farklı görüntü açıklama teknikleri şunlardan oluşur:

  • Sınırlayıcı Kutular 
  • 3D Cuboidler
  • Anlamsal Bölümleme
  • Çokgen Açıklama
  • Görüntü Kategorizasyonu
  • Yer İşareti Açıklaması
  • Çizgi Bölümleme

Manuel görüntü açıklaması, bu modeller görüntüleri kendi başlarına algılama, bulma ve tanımlama yeteneğine sahip olmadığından, bilgisayarla görme ile ilgili olarak denetlenmeyen makine öğrenimi modellerini ve algoritmaları eğitmek için iyi bir stratejidir. Ayrıca, manuel etiketleme, görüntü bölgelerini metinsel olarak açıklayan endişeler. Otomatik açıklama, dilsel dizin oluşturma ve otomatik meta veri atamaya odaklanan daha akıllı ve önceden eğitilmiş kurulumlar içindir.

Ayrıca, manuel görüntü etiketleme, daha yavaş olmasına rağmen, proje değişkenliğini ve ölçeklenebilir ihtiyaçları ele alma konusunda daha donanımlıdır.

Bir görüntü açıklama aracı, görüntüleri modellere beslemeden önce etiketlemek için bilgisayar destekli çaba ve manuel çaba dengesini kullanan bir kaynaktır.

Bir görüntüye Sınırlama Kutuları, Küboidler, Çokgen açıklama, çizgi bölümleme, yer işareti açıklama ve daha fazlası gibi çok çeşitli tekniklere tabi tutarak açıklama ekleyebilirsiniz. Teknik görüntü ile oturduğunda, aynısı sisteme beslenebilir.

Olası endüstri kullanım durumları şunlardır:

  • özerk jest tanıma araçları, ADAS özellikleri, Seviye ve 5 özerklik
  • Drones yol haritalama, çatlak tespiti ve ODAI (Object Detection Aerial Imagery) için
  • Perakende envanter ve raf yönetimi, tedarik zinciri yönetimi, hareket tanıma ve daha fazlası için
  • AR / VR anlamsal anlayış, yüz tanıma, gelişmiş nesne takibi ve daha fazlası için
  • Tarım yabancı ot ve hastalık tespiti ve mahsul tanımlaması için
  • Ve Moda ve e-Ticaret görüntü kategorizasyonu, nesne algılama ve çok etiketli sınıflandırma için