图像标注
我们的内部团队和专有图像标注工具在这里帮助您获得最高质量的训练数据集，满足所有计算机视觉需求。
什么是图像标注？
图像标注是帮助AI模型理解现实世界中对象之间关系的关键过程。它是为计算机视觉任务标记图像的过程，本质上是在人类层面上概述数据的目标特征。
通过这个过程，计算机系统自动为数字图像分配元数据，可能包括标题或关键词，从而创建丰富、描述性的信息层，捕捉图像中对象的本质。这些元数据有助于AI算法准确解释和分析视觉数据，为先进的计算机视觉应用奠定基础。
训练机器学习模型识别所需特征需要监督学习的原则。目标是让您的机器学习模型在现实环境中识别所需特征，并因此做出决策或采取行动。
语义分割是将像素分割为有意义区域的过程，每个部分都可以被赋予特定标签，指示它是什么类型的对象。语义分割技术定义和分类元素中的对象区域，如道路和天空。
为什么选择我们进行精确图像标注？
欢迎来到宸信华捷，您值得信赖的合作伙伴，通过卓越的图像标注服务释放AI和机器学习项目的全部潜力。
专业内部团队
我们专业的内部标注团队专注于细分行业，为每个项目带来无与伦比的专业知识和精确度。
免费标注平台
所有套餐均免费提供我们的标注平台，该平台通过AI辅助增强数据标注，确保效率和准确性。
透明工作流程
我们保证透明和安全的工作流程和管理流程，让您从开始到结束都能了解并掌控整个过程。
成本效益
我们将图像或视频中的对象分配到不同的类别，帮助训练机器学习模型在任何上下文中识别对象。
安全可靠
我们始终从信誉良好和合法的来源收集数据。我们符合GDPR标准，并通过了ISO9001和ISO27001认证。
内部团队
我们的工作室通过根据您的规格创建图像和视频数据，支持变革性技术的开发。
图像标注的流行算法
ORB（基于方向的递归最佳匹配）
ORB 是一种用于检测对象和检索的方法。该算法从输入生成一组特征向量，然后将这些向量与数据库中存储的特征进行匹配。它使用递归最佳匹配来检测对象。
神经网络
神经网络算法由层中连接的节点组成。第一层接收输入，然后将其传递到下一层。下一层以特定方式修改数据，然后传递到第三层，直到到达最终输出。
卷积神经网络（CNN）
CNN 是应用多层非线性处理单元的神经网络算法。它们对识别和分割任务很有帮助。一些例子包括对象检测、对象跟踪和场景识别。
循环神经网络（RNN）
RNN 是包含隐藏层中节点之间至少一个反馈循环的神经网络。这些算法擅长丰富的视觉表示，可以用于准确标记。
图像标注应用场景
对象检测
训练模型识别和定位图像中的特定对象，广泛应用于自动驾驶、安防监控等领域。
图像分类
将图像分配到预定义的类别中，用于内容审核、医学影像分析等应用场景。
语义分割
将图像中的像素分离为不同的类别，实现像素级的精确标注，用于场景理解。
实例分割
分别识别对象每次出现的情况并突出其属性，进一步丰富训练数据，提高模型准确性。
常见问题
获取标注图像的交货时间是多少？
交货时间取决于需要标注的图像数量、任务的复杂程度以及任何特殊要求。我们提供当日或次日交货服务，具体时间会根据您的项目需求进行评估。
如何确保标注100%准确？
我们使用专业人员和机器学习技术相结合的方式，确保每个标注都经过训练有素的专家多次审查。定期审核数据库确保数据符合最高行业标准，我们还提供免费修订服务。
您之前与哪些类型的客户合作过？
我们与汽车、航空、安全、机器人、废物管理、医疗、零售、时尚、体育、农业等行业的客户合作，提供可靠、可扩展和高质量控制的图像标注服务。
准备开始您的图像标注项目？
我们的专业团队和先进工具已准备好帮助您创建高质量的训练数据集。