Görüntü Açıklaması
Görüntü Açıklama Hizmetleri
Shaip'in Bilgisayarla Görme için Görüntü Açıklama Hizmetleri ile AI Eğitim Verilerinizi güçlendirin
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
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 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.
Anlamsal Bölümleme
Bu teknikte, bir görüntüdeki her piksele bilgi notu eklenir ve bilgisayarla görme algoritmanızın tanıması için ihtiyacınız olan farklı segmentlere ayrılır.
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.
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 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.
Kabiliyetimiz
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
süreci
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
Patentli platform şu avantajlara sahiptir:
- Web tabanlı uçtan uca platform
- Kusursuz Kalite
- Daha hızlı TAT
- Sorunsuz Teslimat
İnsanlar
Özel ve eğitimli ekipler:
- Veri Oluşturma, 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
süreci
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
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:
Otonom araçlar
Hareket tanıma, ADAS özellikleri, Seviye ve 5 özerklik için
Drones
Yol haritalama, çatlak tespiti ve ODAI (Object Detection Aerial Imagery) için
Perakende
Envanter 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
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
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
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
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
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.
Önerilen Kaynaklar
Alıcı Rehberi
Bilgisayarla Görme için Görüntü Açıklaması ve Etiketleme
Bilgisayarla görme, bilgisayarla görme uygulamalarını eğitmek için görsel dünyayı anlamlandırmakla ilgilidir. Başarısı tamamen görüntü açıklama dediğimiz şeye dayanıyor - makinelerin akıllı kararlar vermesini sağlayan teknolojinin arkasındaki temel süreç ve bu tam olarak tartışıp keşfetmek üzere olduğumuz şeydir.
teklifleri
Bilgisayarlı Görme Veri Kataloğu
Yapay Zeka projelerinde Bilgisayarla Görme için çok çeşitli yaygın uygulamalar vardır. Size, bütçenize uyan ve büyüdükçe ölçeklenebilen bilgisayarlı görü modelleriniz için hazır, çok miktarda yüksek kaliteli görüntü ve video verisi sunuyoruz.
teklifleri
Yapay zekayı hayata geçirmek için ilgili Görüntü Verisi Toplama
Bir makine öğrenimi (ML) modeli, eğitim verileri kadar iyidir; bu nedenle, makine öğrenimi modelleriniz için size en iyi görüntü veri kümelerini sağlamaya odaklanıyoruz. Görüntü verisi toplama aracımız, bilgisayarla görme projelerinizin gerçek dünyada çalışmasını sağlayacaktır.
Profesyonel, ölçeklenebilir ve güvenilir görüntü açıklama hizmetleri alın. Bugün Bir Çağrı Planlayın…
Sıkça Sorulan Sorular (SSS)
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:
- Operatörsüz Kullanım 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