คำอธิบายประกอบรูปภาพ
บริการคำอธิบายประกอบรูปภาพ
เพิ่มข้อมูลการฝึกอบรม AI ของคุณด้วยบริการคำอธิบายประกอบภาพของ Shaip สำหรับ Computer Vision
ลองนึกภาพชุดข้อมูลภาพพร้อมคำอธิบายของคุณที่อยู่ระหว่างดำเนินการโดยไม่มีคอขวดใดๆ ให้เราแสดงให้คุณดู!
ลูกค้าที่แนะนำ
ฝึกโมเดล AI ด้วยคำอธิบายประกอบรูปภาพและบริการแท็กรูปภาพที่มีความแม่นยำสูง
ระบบคอมพิวเตอร์ขั้นสูงทั้งหมดที่ใช้ระบบคอมพิวเตอร์วิชันต้องใช้ข้อมูลการฝึกอบรมมาตรฐานเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่แม่นยำ ไม่ว่าคุณจะอยู่ในอุตสาหกรรมหรือกลุ่มตลาดใด ผลิตภัณฑ์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ของคุณก็จะไม่สามารถให้ผลลัพธ์ที่ต้องการได้หากคุณไม่ฝึกอบรมอย่างถูกต้อง นั่นคือที่มาของการติดป้ายกำกับรูปภาพ นี่เป็นกระบวนการที่หลีกเลี่ยงไม่ได้ที่ทำให้ผลลัพธ์ของ AI ของคุณแม่นยำ เกี่ยวข้อง และปราศจากอคติมากขึ้นโดยการใส่คำอธิบายประกอบหรือแท็กองค์ประกอบทั้งหมดในรูปภาพ
ในรูปภาพของร้านอาหาร โมดูลแมชชีนเลิร์นนิงของคุณจะเรียนรู้ว่าโต๊ะ จาน อาหาร ช้อนส้อม น้ำ และอื่นๆ มีความแตกต่างกันอย่างไรในรูปภาพ เมื่อเริ่มการฝึกด้วยข้อมูลที่ถูกต้อง เพื่อให้สิ่งนี้เกิดขึ้น ผู้เชี่ยวชาญต้องติดป้ายวัตถุหลายพันชิ้นในภาพอย่างพิถีพิถัน ที่ Shaip เราเป็นผู้บุกเบิกในอุตสาหกรรมที่ทำงานกับการติดฉลากรูปภาพมานานหลายทศวรรษ จากภาพทั่วไปไปจนถึงข้อมูลทางการแพทย์ที่มีความเฉพาะเจาะจงสูง เราสามารถใส่คำอธิบายประกอบทั้งหมดได้
เครื่องมือคำอธิบายประกอบรูปภาพ
เรามีเครื่องมือติดป้ายกำกับรูปภาพหรือเครื่องมือใส่คำอธิบายประกอบรูปภาพที่ทันสมัยที่สุดในตลาดที่ทำให้การติดฉลากรูปภาพแม่นยำและใช้งานได้ดีเยี่ยม นอกจากนี้ยังทำให้ความสามารถในการปรับขนาดแบบไดนามิกเป็นไปได้ ไม่ว่าโปรเจ็กต์ของคุณต้องการชุดข้อมูลที่ซับซ้อน มีเวลาจำกัดในการทำตลาด หรือคำสั่งคำอธิบายประกอบที่เฉียบแหลม เราสามารถส่งมอบด้วยแพลตฟอร์มการติดฉลากรูปภาพที่เป็นกรรมสิทธิ์ของเรา
อย่างไรก็ตาม ไม่ใช่ทุกโครงการที่กำหนดการใช้เทคนิคการติดฉลากรูปภาพเดียวกัน ทุกโครงการมีเอกลักษณ์เฉพาะตัวในแง่ของข้อกำหนดและกรณีการใช้งาน และมีเพียงเทคนิคเฉพาะกรณีเท่านั้นที่ทำงานเพื่อผลลัพธ์ที่แม่นยำที่สุด
Image Annotation Companies เช่น Shaip ปรับใช้เทคนิคการติดฉลากที่หลากหลายหลังจากศึกษาขอบเขตและข้อกำหนดของโครงการอย่างรอบคอบแล้ว ขึ้นอยู่กับโปรเจ็กต์แมชชีนเลิร์นนิงของคุณ เราจะทำงานกับเทคนิคคำอธิบายประกอบรูปภาพเหล่านี้อย่างใดอย่างหนึ่งหรือหลายอย่างรวมกัน:
เทคนิคการใส่คำอธิบายประกอบรูปภาพ – เราเชี่ยวชาญ
หมายเหตุประเภทต่างๆ มีดังนี้
ล้อมรอบกล่อง
เทคนิคการติดฉลากรูปภาพที่ใช้บ่อยที่สุดในการมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์คือการใส่คำอธิบายประกอบแบบขอบกล่อง ในเทคนิคนี้ กล่องจะถูกวาดทับองค์ประกอบรูปภาพด้วยตนเองเพื่อให้ระบุได้ง่าย
3D ทรงลูกบาศก์
คล้ายกับกล่องล้อมรอบแต่ความแตกต่างคือ ตัวสร้างคำอธิบายประกอบ วาดลูกบาศก์ 3 มิติเหนือวัตถุเพื่อระบุคุณลักษณะที่สำคัญ 3 ประการของวัตถุ - ความยาว ความลึก และความกว้าง
การแบ่งส่วนความหมาย
ในเทคนิคนี้ ทุกพิกเซลในรูปภาพจะมีข้อมูลประกอบและแยกเป็นส่วนต่างๆ ที่คุณต้องการให้อัลกอริธึมการมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์ของคุณจดจำได้
คำอธิบายประกอบรูปหลายเหลี่ยม
ในเทคนิคนี้ วัตถุที่ไม่สม่ำเสมอจะถูกทำเครื่องหมายด้วยการวางจุดบนจุดยอดแต่ละจุดของวัตถุเป้าหมาย อนุญาตให้ใส่คำอธิบายประกอบขอบที่แน่นอนทั้งหมดของวัตถุโดยไม่คำนึงถึงรูปร่าง
คำอธิบายประกอบสถานที่สำคัญ
ในเทคนิคนี้ ผู้ติดฉลากต้องติดป้ายกำกับจุดสำคัญที่ตำแหน่งที่ระบุ ฉลากดังกล่าวมักใช้เมื่อมีการติดฉลากองค์ประกอบทางกายวิภาคสำหรับการตรวจจับใบหน้าและอารมณ์
การแบ่งส่วนสาย
ในเทคนิคนี้ ผู้ใส่คำอธิบายประกอบจะวาดเส้นตรงเพื่อจำแนกองค์ประกอบนั้นเป็นวัตถุเฉพาะ ช่วยสร้างขอบเขต กำหนดเส้นทางหรือเส้นทาง ฯลฯ
ขั้นตอนการใส่คำอธิบายประกอบภาพ
ความโปร่งใสเป็นหัวใจสำคัญของความร่วมมือของเรา กลไกการปฏิบัติงานและการสื่อสารที่ลื่นไหลของเราช่วยให้เกิดความร่วมมือที่คุ้มค่า
ความสามารถของเรา
คน
ทีมงานที่ทุ่มเทและฝึกฝน:
- ผู้ทำงานร่วมกันกว่า 30,000 รายสำหรับการสร้างข้อมูล ติดฉลาก & QA
- ทีมผู้บริหารโครงการที่ได้รับการรับรอง
- ทีมพัฒนาผลิตภัณฑ์ที่มีประสบการณ์
- Talent Pool Sourcing & ทีมออนบอร์ด
กระบวนการ
มั่นใจได้ถึงประสิทธิภาพของกระบวนการสูงสุดด้วย:
- กระบวนการ 6 Sigma Stage-Gate อันแข็งแกร่ง
- ทีมงานสายดำ 6 Sigma โดยเฉพาะ – เจ้าของกระบวนการหลัก & การปฏิบัติตามข้อกำหนดด้านคุณภาพ
- การปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง & ลูปคำติชม Feedback
ระบบปฏิบัติการ
แพลตฟอร์มที่ได้รับสิทธิบัตรให้ประโยชน์:
- แพลตฟอร์มแบบ end-to-end บนเว็บ
- คุณภาพไร้ที่ติ
- ททท.เร็วขึ้น Fast
- การจัดส่งที่ราบรื่น
แนวดิ่ง
เราใส่คำอธิบายประกอบและติดป้ายกำกับรูปภาพต่างๆ สำหรับอุตสาหกรรมต่างๆ
คอมพิวเตอร์วิทัศน์กลายเป็นสากลแบบไดนามิกด้วยกรณีการใช้งานใหม่ ๆ มากมายที่ครอบตัดขึ้นทุกวัน เป็นวิธีเดียวที่บริษัทจะได้เปรียบในตลาด นั่นเป็นเหตุผลที่เราขยายบริการการติดฉลากรูปภาพคุณภาพสูงไปสู่ความต้องการจากหลากหลายอุตสาหกรรม เราให้ความสำคัญกับอุตสาหกรรมต่างๆ เช่น:
ยานพาหนะอิสระ
สำหรับการจดจำท่าทาง คุณสมบัติ ADAS อิสระระดับ 4 และ 5
โดรน
สำหรับการทำแผนที่ถนน การตรวจจับรอยแตก และ ODAI (ภาพถ่ายทางอากาศของการตรวจจับวัตถุ)
ขายปลีก
สำหรับการจัดการสินค้าคงคลัง การจัดการซัพพลายเชน การจดจำท่าทาง และอื่นๆ
AR / VR
เพื่อความเข้าใจในความหมาย การจดจำใบหน้า การติดตามวัตถุขั้นสูง และอื่นๆ
เกษตรกรรม
สำหรับการตรวจหาวัชพืชและโรคและการระบุพืชผล
แฟชั่นและอีคอมเมิร์ซ
สำหรับการจัดประเภทรูปภาพ การแบ่งส่วนรูปภาพ การจัดประเภทรูปภาพ การตรวจจับวัตถุ และการจัดประเภทหลายป้ายกำกับ
ในที่สุดคุณก็พบ Image Annotation Company ที่เหมาะสมแล้ว
ทีมงานผู้เชี่ยวชาญ
กลุ่มผู้เชี่ยวชาญของเราที่เชี่ยวชาญในการติดฉลากสามารถจัดหาภาพถ่ายและภาพที่ใส่คำอธิบายประกอบได้อย่างแม่นยำและมีประสิทธิภาพ
เน้นการเติบโต
ทีมงานของเราช่วยคุณเตรียมข้อมูลภาพสำหรับการฝึกอบรมเครื่องมือ AI ประหยัดเวลาและทรัพยากรอันมีค่า
scalability
ทีมงานผู้ทำงานร่วมกันของเราสามารถรองรับปริมาณที่เพิ่มขึ้นในขณะที่ยังคงรักษาคุณภาพของข้อมูลที่ส่งออก
เงื่อนไขการเทรดที่มีการแข่งขัน
ราคา
เนื่องจากเราเป็นผู้เชี่ยวชาญในการฝึกอบรมและการจัดการทีม เราจึงมั่นใจว่าโครงการต่างๆ จะถูกส่งมอบภายในงบประมาณที่กำหนด
ความสามารถหลายแหล่ง/ข้ามอุตสาหกรรม
ทีมวิเคราะห์ข้อมูลจากหลายแหล่งและสามารถสร้างข้อมูลการฝึกอบรม AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพและในปริมาณมากในทุกอุตสาหกรรม
อยู่ก่อนการแข่งขัน
ขอบเขตข้อมูลภาพที่กว้างทำให้ AI มีข้อมูลจำนวนมากที่จำเป็นในการฝึกให้เร็วขึ้น
บริการที่นำเสนอ
การเก็บรวบรวมข้อมูลรูปภาพของผู้เชี่ยวชาญไม่ได้เป็นเพียงเครื่องมือเดียวสำหรับการตั้งค่า AI ที่ครอบคลุม ที่ Shaip คุณสามารถพิจารณาบริการต่อไปนี้เพื่อทำให้โมเดลแพร่หลายมากขึ้นกว่าปกติ:
บริการคำอธิบายประกอบข้อความ
เราเชี่ยวชาญในการจัดทำข้อมูลให้พร้อมสำหรับการฝึกอบรมในรูปแบบข้อความโดยการใส่คำอธิบายประกอบชุดข้อมูลที่ครอบคลุม การใช้คำอธิบายประกอบเอนทิตี การจำแนกประเภทข้อความ คำอธิบายประกอบความรู้สึก และเครื่องมืออื่นๆ ที่เกี่ยวข้อง
บริการคำอธิบายประกอบเสียง
การติดป้ายกำกับแหล่งที่มาของเสียง คำพูด และชุดข้อมูลเฉพาะเสียงผ่านเครื่องมือที่เกี่ยวข้อง เช่น การรู้จำคำพูด การแยกเสียงของผู้พูด การรู้จำอารมณ์เป็นสิ่งที่เราเชี่ยวชาญ
บริการคำอธิบายประกอบวิดีโอ
Shaip ให้บริการติดฉลากวิดีโอระดับไฮเอนด์สำหรับการฝึกอบรมโมเดล Computer Vision จุดมุ่งหมายที่นี่คือการทำให้ชุดข้อมูลใช้งานได้กับเครื่องมือต่างๆ เช่น การจดจำรูปแบบ การตรวจจับวัตถุ และอื่นๆ
ทรัพยากรที่แนะนำ
คู่มือผู้ซื้อ
คำอธิบายประกอบภาพและการติดฉลากสำหรับคอมพิวเตอร์วิทัศน์
คอมพิวเตอร์วิทัศน์เป็นเรื่องเกี่ยวกับการสร้างความเข้าใจในโลกของภาพเพื่อฝึกการใช้งานคอมพิวเตอร์วิทัศน์ ความสำเร็จของมันมาจากสิ่งที่เราเรียกว่าคำอธิบายประกอบภาพ ซึ่งเป็นกระบวนการพื้นฐานที่อยู่เบื้องหลังเทคโนโลยีที่ทำให้เครื่องจักรตัดสินใจอย่างชาญฉลาด และนี่คือสิ่งที่เรากำลังจะหารือและสำรวจ
การเสนอขาย
แคตตาล็อกข้อมูล Computer Vision
มีแอพพลิเคชั่นทั่วไปมากมายสำหรับ Computer Vision ในโครงการ AI เรานำเสนอข้อมูลรูปภาพและวิดีโอคุณภาพสูงจำนวนมหาศาลให้คุณพร้อมสำหรับโมเดลวิชันซิสเต็มของคอมพิวเตอร์ที่เหมาะกับงบประมาณของคุณ และสามารถปรับขนาดได้เมื่อคุณเติบโตขึ้น
การเสนอขาย
การรวบรวมข้อมูลรูปภาพที่เกี่ยวข้องเพื่อนำ AI มาสู่ชีวิต
โมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง (ML) นั้นดีพอๆ กับข้อมูลการฝึกอบรม ดังนั้นเราจึงมุ่งเน้นที่การจัดหาชุดข้อมูลภาพที่ดีที่สุดสำหรับโมเดล ML ของคุณ เครื่องมือรวบรวมข้อมูลภาพของเราจะทำให้โครงการคอมพิวเตอร์วิทัศน์ของคุณทำงานได้ในโลกแห่งความเป็นจริง
รับบริการคำอธิบายประกอบรูปภาพระดับมืออาชีพ ปรับขนาดได้ และเชื่อถือได้ นัดหมายการโทรวันนี้…
คำถามที่พบบ่อย (FAQ)
คำอธิบายประกอบรูปภาพเป็นกระบวนการของการใส่คำอธิบายประกอบรูปภาพด้วยป้ายกำกับที่กำหนดไว้ล่วงหน้า เพื่อให้ข้อมูลแบบจำลองคอมพิวเตอร์วิทัศน์เกี่ยวกับสิ่งที่แสดงในรูปภาพด้วยความช่วยเหลือจากผู้เชี่ยวชาญคำอธิบายประกอบที่เป็นมนุษย์ กล่าวโดยย่อคือทั้งหมดที่เกี่ยวกับการเพิ่มข้อมูลเมตาลงในชุดข้อมูล ซึ่งทำให้วัตถุเฉพาะสามารถจดจำได้สำหรับกลไก AI การแท็กวัตถุภายในรูปภาพทำให้อัลกอริธึมแมชชีนเลิร์นนิงมีข้อมูลและมีความหมายในการตีความข้อมูลที่ติดป้ายกำกับ และรับการฝึกอบรมเพื่อแก้ปัญหาความท้าทายในชีวิตจริง
สำหรับระบบที่อาศัยการมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์ สิ่งสำคัญคือการติดป้ายกำกับ/คำอธิบายประกอบรูปภาพ เป็นเพราะกระบวนการนี้เองที่ทำให้รถยนต์ไร้คนขับสามารถแยกแยะระหว่างตู้ไปรษณีย์กับคนเดินถนน ไฟแดงกับไฟเขียว และอื่นๆ เพื่อประกอบการตัดสินใจในการขับขี่ที่เหมาะสม เพื่อให้ระบบการจดจำภาพมีประสิทธิภาพ จะต้องประมวลผลภาพหลายล้านภาพเพื่อให้เข้าใจวัตถุต่างๆ ในส่วนที่ตั้งใจจะใช้ได้อย่างแม่นยำ
คำอธิบายประกอบรูปภาพจะฝึกโมเดล AI และ ML สำหรับการมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์โดยอำนวยความสะดวกในการฝึกอบรมที่เกี่ยวข้องกับการตรวจจับวัตถุและขอบเขต และการแบ่งส่วนภาพ
เทคนิคการใส่คำอธิบายประกอบรูปภาพต่างๆ ประกอบด้วย:
- ล้อมรอบกล่อง
- 3D ทรงลูกบาศก์
- การแบ่งส่วนความหมาย
- คำอธิบายประกอบรูปหลายเหลี่ยม
- การจัดหมวดหมู่รูปภาพ
- คำอธิบายประกอบสถานที่สำคัญ
- การแบ่งส่วนสาย
การใส่คำอธิบายภาพด้วยตนเองนั้นต้องอาศัยข้อมูลจากมนุษย์ในการใส่ป้ายกำกับภาพด้วยความแม่นยำสูง จึงเหมาะอย่างยิ่งสำหรับโครงการที่ซับซ้อนและเปลี่ยนแปลงได้ แม้จะช้ากว่าและใช้แรงงานมาก แต่ก็ช่วยให้เข้าใจบริบทได้ดีขึ้น ในทางตรงกันข้าม การใส่คำอธิบายอัตโนมัติจะใช้ AI สำหรับการใส่ป้ายกำกับอย่างรวดเร็วผ่านการกำหนดข้อมูลเมตาและการสร้างดัชนีภาษา ซึ่งช่วยให้ปรับขนาดได้และมีประสิทธิภาพ อย่างไรก็ตาม อาจขาดความแม่นยำในการจัดการรูปภาพที่ซับซ้อนหรือคลุมเครือ แม้ว่าการใส่คำอธิบายด้วยตนเองจะมีความโดดเด่นในด้านความสามารถในการปรับตัวและความแม่นยำ แต่การใส่คำอธิบายอัตโนมัตินั้นเหมาะสมกว่าสำหรับโครงการขนาดใหญ่ที่ให้ความสำคัญกับความเร็วและความคุ้มทุนมากกว่า
เครื่องมือคำอธิบายประกอบรูปภาพเป็นทรัพยากรที่ใช้ความสมดุลของความพยายามโดยใช้คอมพิวเตอร์ช่วยและความพยายามด้วยตนเองในการติดป้ายกำกับรูปภาพก่อนที่จะป้อนลงในแบบจำลอง
คุณสามารถใส่คำอธิบายประกอบรูปภาพโดยใช้เทคนิคต่างๆ เช่น Bounding Boxes, Cuboids, Polygon Annotation, Line Segmentation, Landmark Annotation และอื่นๆ เมื่อเทคนิคเข้ากับรูปภาพแล้ว ก็สามารถป้อนสิ่งเดียวกันเข้าสู่ระบบได้
กรณีการใช้งานในอุตสาหกรรมที่เป็นไปได้คือ:
- อิสระ ยานพาหนะสำหรับการจดจำท่าทาง คุณสมบัติ ADAS ระดับและความเป็นอิสระ 5
- โดรน สำหรับการทำแผนที่ถนน การตรวจจับรอยแตก และ ODAI (ภาพถ่ายทางอากาศของการตรวจจับวัตถุ)
- ขายปลีก สำหรับการจัดการสินค้าคงคลังและชั้นวาง การจัดการซัพพลายเชน การจดจำท่าทาง และอื่นๆ
- AR / VR เพื่อความเข้าใจในความหมาย การจดจำใบหน้า การติดตามวัตถุขั้นสูง และอื่นๆ
- เกษตรกรรม สำหรับการตรวจหาวัชพืชและโรคและการระบุพืชผล
- และ แฟชั่นและอีคอมเมิร์ซ สำหรับการจัดประเภทรูปภาพ การตรวจจับวัตถุ และการจัดประเภทหลายป้ายกำกับ