Детекция объектов
Размечаем объекты ограничивающими рамками (bounding boxes) для обучения моделей распознавать и находить нужные объекты на изображениях и видео
Создаём точную и структурированную разметку под задачи компьютерного зрения и машинного обучения
Размечаем объекты ограничивающими рамками (bounding boxes) для обучения моделей распознавать и находить нужные объекты на изображениях и видео
Выделяем объекты с высокой точностью по контурам — полигонами и пиксельными масками. Подходит для задач компьютерного зрения, где важна точная форма объекта
Присваиваем изображениям категории и метки в соответствии с вашей схемой. Помогаем подготовить датасеты для обучения моделей классификации
Отмечаем ключевые точки и ориентиры на объектах — лица, тела, руки, элементы конструкций и другие характерные признаки
Размечаем линейные объекты и траектории: дороги, границы, контуры, кабели, трещины и другие протяжённые элементы
Размечаем объекты и события в видеопотоках с учётом их движения между кадрами. Формируем последовательные и согласованные данные для обучения видео-моделей
Работаем с LiDAR и 3D-данными: классифицируем точки и выделяем объекты в пространстве — автомобили, здания, растительность, дороги и другие элементы сцены
Работаем с форматами: YOLO, COCO JSON, Pascal VOC, KITTI, NuScenes, PCD, LAS. По согласованию готовы работать как с пользовательскими форматами, так и задачами
В которых может быть полезна разметка данных и развитие ИИ
ИИ помогает беспилотным системам распознавать автомобили, пешеходов, дорожные знаки и разметку. Размеченные данные используются для обучения и проверки алгоритмов компьютерного зрения
ИИ обнаруживает препятствия, сигналы, объекты инфраструктуры и дефекты на путях. Разметка видеоданных помогает обучать модели для автоматического контроля и повышения безопасности движения
Компьютерное зрение выявляет дефекты, повреждения и отклонения от нормы на производстве. Размеченные изображения позволяют обучать модели автоматической инспекции продукции и оборудования
ИИ распознаёт товары, упаковки, паллеты и операции на складе, помогая автоматизировать учёт и контроль перемещений. Разметка данных нужна для обучения систем распознавания объектов и действий
ИИ анализирует состояние растений, урожая и сельскохозяйственных объектов по фото и видео. Размеченные данные помогают выявлять болезни, сорняки, зрелость культур и другие признаки
ИИ помогает анализировать медицинские изображения и находить признаки патологий. Качественно размеченные данные необходимы для обучения и валидации моделей компьютерного зрения и медицинской диагностики
Проверяем разметку вручную
и автоматически, чтобы минимизировать ошибки в датасете
Оперативно изучаем задачу, согласовываем методологию
и приступаем к разметке
Используем AI-assisted labeling, чтобы ускорить обработку больших объёмов данных без потери качества
Быстро отвечаем на вопросы, согласовываем изменения и держим процесс под контролем
50 первых изображений пилотной разметки бесплатно
Шаг 1
Оставьте заявку на сайте и расскажите о задаче без передачи конфиденциальных данных
Шаг 2
Определяем тип данных, объем, формат результата и требования к качеству.
Шаг 3
При необходимости защищаем конфиденциальную информацию до передачи материалов
Шаг 4
Согласуем инструкцию, пробную выборку и критерии приемки результата
Шаг 5
Размечаем и проверяем тестовую выборку
50 изображений бесплатно
Шаг 6
Утверждаем результат и фиксируем объем, сроки и показатели качества
Шаг 7
Выполняем разметку, проводим контроль качества и передаём готовый результат
Есть задача по разметке данных?
Обсудим требования, предложим решение
и подготовим оценку проекта