画像注釈

画像注釈サービス

コンピュータビジョン向けのShaipの画像注釈サービスでAIトレーニングデータを強化する

画像注釈サービス

ボトルネックのないパイプラインの注釈付き画像データセットを想像してみてください。 方法をお見せしましょう!

注目のクライアント

超精密な画像注釈と画像タグ付けサービスでAIモデルをトレーニングする

コンピュータビジョンに基づくすべての高度なコンピューティングシステムは、正確な結果を得るために気密トレーニングデータを必要とします。 どの業界または市場セグメントに関心があるかに関係なく、AI駆動型製品は、適切にトレーニングしないと、望ましい結果を生み出すことができません。 そこで、画像のラベル付けが役立ちます。これは、画像内のすべての要素に注釈を付けたりタグを付けたりすることで、AIの結果をより正確で、関連性があり、バイアスのないものにする必然的なプロセスです。

レストランの画像では、機械学習モジュールがテーブル、プレート、食品、カトラリー、水などを学習し、適切なデータを使用してトレーニングを開始すると、画像内でそれぞれを正確に区別します。 そのためには、画像内の何千ものオブジェクトに専門家が細心の注意を払ってラベルを付ける必要があります。 Shaipには、何十年にもわたって画像ラベリングに取り組んできた業界のパイオニアがいます。 従来の画像から非常にニッチな医療データまで、すべてに注釈を付けることができます。

画像注釈ツール

市場で最も先進的な画像ラベリングツールまたは画像注釈ツールのXNUMXつがあり、画像ラベリングを正確かつ超機能的にします。 また、動的なスケーラビリティも可能になります。 プロジェクトに複雑なデータセットが必要な場合でも、市場投入までの時間が限られている場合でも、非常に鋭い注釈が義務付けられている場合でも、独自の画像ラベリングプラットフォームを使用して提供できます。

ただし、すべてのプロジェクトが同じ画像ラベリング手法の実装を指示しているわけではありません。 すべてのプロジェクトは、その要件とユースケースの点で一意であり、ケース固有の手法のみが最も正確な結果を得るために機能します。

Shaipなどの画像注釈会社は、プロジェクトの範囲と要件を注意深く検討した後、さまざまなラベル付け手法を展開しています。 機械学習プロジェクトに応じて、次の画像注釈手法のXNUMXつまたは組み合わせに取り組みます。

画像注釈の種類

画像注釈技術–私たちは習得します

さまざまな種類の注釈は次のとおりです。

バウンディングボックス-画像注釈

バウンディングボックス

コンピュータビジョンで最も一般的に使用される画像ラベリング手法は、バウンディングボックスの注釈です。 この手法では、識別を容易にするために、画像要素の上にボックスを手動で描画します。

3D直方体-画像注釈

3D直方体

バウンディングボックスに似ていますが、違いは、アノテーターがオブジェクト上に3D直方体を描画して、オブジェクトの3つの重要な属性(長さ、深さ、幅)を指定することです。

画像注釈セマンティック注釈

セマンティックセグメンテーション

この手法では、画像内のすべてのピクセルに情報の注釈が付けられ、コンピュータービジョンアルゴリズムが認識する必要のあるさまざまなセグメントに分割されます。

ポリゴンアノテーション

ポリゴンアノテーション

この手法では、不規則なオブジェクトは、ターゲットオブジェクトの各頂点に点をプロットすることによってマークされます。 形状に関係なく、オブジェクトの正確なエッジすべてに注釈を付けることができます。

画像注釈ランドマーク注釈

ランドマーク注釈

この手法では、ラベラーは指定された場所のキーポイントにラベルを付ける必要があります。 このようなラベルは、解剖学的要素が顔と感情の検出のためにラベル付けされている場合に一般的に使用されます

ラインセグメンテーション-画像注釈

ラインセグメンテーション

この手法では、アノテーターは直線を描画して、その要素を特定のオブジェクトとして分類します。 境界の確立、ルートや経路の定義などに役立ちます。

画像注釈プロセス

透明性は私たちのコラボレーションの中核にあります。 当社の厳格な運用および流動的なコミュニケーションメカニズムにより、やりがいのあるコラボレーションが保証されます。

画像注釈プロセス

私たちの能力

のワークプ

のワークプ

専任の訓練を受けたチーム:

  • データ収集、ラベリング、QAのための30,000人以上の協力者
  • 資格のあるプロジェクト管理チーム
  • 経験豊富な製品開発チーム
  • タレントプールソーシング&オンボーディングチーム

プロセス

プロセス

最高のプロセス効率が保証されます:

  • 堅牢な6シックスシグマステージゲートプロセス
  • シックスシグマ黒帯の専任チーム–主要なプロセス所有者と品質コンプライアンス
  • 継続的改善とフィードバックループ

プラットフォーム

プラットフォーム

特許取得済みのプラットフォームには次のような利点があります。

  • Webベースのエンドツーエンドプラットフォーム
  • 非の打ちどころのない品質
  • より速いTAT
  • シームレスな配信

業種

さまざまな業界のさまざまな画像に注釈を付けてラベルを付けます
コンピュータビジョンは動的に普遍的になりつつあり、毎日多くの新しいユースケースが出現しています。 これは、企業が市場で優位に立つ唯一の方法です。 そのため、高品質の画像ラベリングサービスをさまざまな業界の要件に拡張しています。 次のような業界に対応しています。

自律車両

自動運転車

ジェスチャ認識、ADAS機能、レベルおよび5の自律性

ドローン

ドローン

道路マッピング、亀裂検出、およびODAI(Object Detection Aerial Imagery)の場合

リテール

リテール

在庫管理、サプライチェーン管理、ジェスチャ認識など

Ar / Vr

AR / VR

セマンティック理解、顔認識、高度なオブジェクトトラッキングなど

農業

農業

雑草や病気の検出、作物の識別に

ファッション&アンプ; eコマース-画像ラベリング

ファッション&eコマース

画像分類、画像セグメンテーション、画像分類、オブジェクト検出、マルチラベル分類用

あなたはついに適切な画像注釈会社を見つけました

専門家の労働力

専門家の労働力

ラベリングに精通した専門家のプールは、正確で効果的に注釈が付けられた写真や画像を調達できます。

成長と革新に焦点を当てる

成長に焦点を当てる

私たちのチームは、AIエンジンをトレーニングするための画像データの準備を支援し、貴重な時間とリソースを節約します。

スケーラビリティ

スケーラビリティ

私たちの協力者チームは、データ出力の品質を維持しながら、追加のボリュームに対応できます。

競争力のある価格設定

競争
価格

チームのトレーニングと管理の専門家として、プロジェクトが定義された予算内で確実に提供されるようにします。

マルチソースの業界を超えた機能

マルチソース/クロスインダストリー機能

チームは複数のソースからのデータを分析し、すべての業界にわたってAIトレーニングデータを効率的かつ大量に生成することができます。

競争に先んじて

競争に勝つ

幅広い画像データは、AIに、より高速なトレーニングに必要な大量の情報を提供します。

提供されるサービス

エキスパートの画像データ収集は、包括的なAIセットアップのためのすべてのハンズオンデッキではありません。 Shaipでは、次のサービスを検討して、モデルを通常よりもはるかに普及させることもできます。

テキスト注釈

テキスト注釈
サービス/製品

私たちは、エンティティアノテーション、テキスト分類、感情アノテーション、およびその他の関連ツールを使用して、網羅的なデータセットに注釈を付けることにより、テキストデータトレーニングの準備を整えることを専門としています。

オーディオ注釈

オーディオ注釈
サービス/製品

音声認識、話者のダイアリゼーション、感情認識などの関連ツールを使用して、オーディオソース、音声、および音声固有のデータセットにラベルを付けることは、私たちが専門としていることです。

ビデオ注釈

ビデオ注釈
サービス/製品

Shaipは、コンピュータービジョンモデルをトレーニングするためのハイエンドのビデオラベリングサービスを提供しています。 ここでの目的は、パターン認識、オブジェクト検出などのツールでデータセットを使用できるようにすることです。

プロフェッショナルでスケーラブルで信頼性の高い画像注釈サービスを利用できます。 今日の電話をスケジュールする…

画像注釈は、専門家の人間の注釈者の助けを借りて、画像に表示されているものに関する情報をコンピュータビジョンモデルに与えるために、所定のラベルで画像に注釈を付けるプロセスです。 つまり、データセットにメタデータを追加することがすべてです。これにより、AIエンジンが特定のオブジェクトを認識できるようになります。 画像内のオブジェクトにタグを付けると、機械学習アルゴリズムがラベル付けされたデータを解釈し、実際の課題を解決するためのトレーニングを受けることが有益で意味のあるものになります。

コンピュータビジョンに依存するシステムの場合、基本的なのは画像のラベル付け/注釈です。 自動運転車が郵便受けと歩行者、赤信号と緑信号などを区別できるのは、このプロセスのためです。 適切な運転の決定をするために。 画像認識システムを強力にするには、実装する予定のセグメント内のさまざまなオブジェクトを正確に理解するために、何百万もの画像を処理する必要があります。

画像アノテーションは、オブジェクトと境界の検出と画像のセグメンテーションに関するトレーニングを容易にすることで、コンピュータービジョンのAIモデルとMLモデルをトレーニングします。

さまざまな画像注釈手法は、次のもので構成されています。

  • バウンディングボックス 
  • 3D直方体
  • セマンティックセグメンテーション
  • 多角形の注釈
  • 画像の分類
  • ランドマーク注釈
  • ラインセグメンテーション

手動の画像注釈は、コンピュータービジョンに関して、教師なしMLモデルとアルゴリズムをトレーニングするための優れた戦略です。これらのモデルは、それ自体で画像を検出、検索、および識別することができないためです。 また、手動のラベル付けは、画像領域をテキストで説明することに関するものです。 自動注釈は、言語の索引付けと自動メタデータの割り当てに重点を置いた、よりインテリジェントで事前にトレーニングされたセットアップを対象としています。

また、手動の画像ラベリングは、速度は遅くなりますが、プロジェクトの変動性やスケーラブルなニーズを処理するのに適しています。

画像注釈ツールは、コンピューターを利用した作業と手動による作業のバランスを利用して、画像をモデルにフィードする前にラベルを付けるリソースです。

バウンディングボックス、直方体、ポリゴンアノテーション、ラインセグメンテーション、ランドマークアノテーションなど、さまざまな手法を使用して画像にアノテーションを付けることができます。 テクニックが画像と一致すると、同じものをシステムに供給することができます。

考えられる業界のユースケースは次のとおりです。

  • 自律 ジェスチャ認識、ADAS機能、レベルおよび5の自律性のための車両
  • ドローン 道路マッピング、亀裂検出、およびODAI(Object Detection Aerial Imagery)用
  • リテール 在庫および棚の管理、サプライチェーン管理、ジェスチャ認識など
  • AR / VR セマンティック理解、顔認識、高度なオブジェクトトラッキングなど
  • 農業 雑草や病気の検出、作物の識別に
  • ファッションとeコマース 画像分類、オブジェクト検出、マルチラベル分類用