サービス
オブジェクト追跡
labelify のユースケースは、顔検出と歩行者検出です。
セマンティックセグメンテーション
Labelify チームは画像をコンポーネントにセグメント化し、それらに注釈を付けます。 Labelify Computer Vision の専門家は、画像内の目的のオブジェクトをピクセル レベルで検出できます。
ポリゴンの注釈
専門のアノテーターは、画像内のターゲット オブジェクトの各頂点に点を配置します。オブジェクトにポリゴンを使用して注釈を付けると、その形状に関係なく、すべてのエッジをマークできます。
マルチセンサーフュージョン
Labelify のチームは、LiDAR とさまざまなセンサーから取得した複数の角度からの画像を組み合わせて、ナビゲーションの不確実性を軽減します。
境界ボックス
Labelify Computer Vision の専門家は、長方形ボックスの注釈を使用してオブジェクトを示し、データをトレーニングします。これにより、アルゴリズムは ML プロセス中にオブジェクトを見つけて識別できるようになります。
ライダー
Labelify チームは、マルチセンサー カメラ システムでキャプチャされた 360 度の可視画像とビデオにラベルを付けます。これにより、自動運転アルゴリズムの推進に使用できる正確なグラウンド トゥルース データセットを作成できるようになります。
パノプティックセグメンテーション
Labelify エンリッチメント チームは、インスタンスとセマンティック セグメンテーションを組み合わせて、クラスに属する画像内のピクセルを特定し、それらがどのインスタンスに属するかを特定します。
使い方
シンプルかつ高速
1. ご相談ください
データやトレーニング データセットに必要なカスタマイズについては、当社のチームにご相談ください。
2. 無料デモとPoC
無料のデモが提供され、プロジェクトに関する曖昧さや不確実性を明確にするために概念実証 (PoC) を作成します。
3. 起動
専任の Labelify マネージャーがタイムラインを準備し、以前に同様のプロジェクトに取り組んだ経験のある専門アノテーターを選択してプロジェクト チームをセットアップします。
4. 実行
マイクロタスクは、Labelify プロジェクト マネージャーの指導の下、完全に管理された従業員に分散されます。
5. 配送
注釈付きデータは、3 段階の品質チェック プロセスを完了した後、クライアントに配信されます。
ソリューション
コンピュータビジョン
Labelify のチームは、自動運転車分野のコンピューター ビジョン プロジェクトで豊富な経験を持っています。
自然言語処理
Labelify の言語ラベリングの専門家は、クラス最高の車両通信システムの構築を支援します。
Labelify を選ぶ理由
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