物体検出
天候、照明、オクルージョンを問わず、車両、歩行者、自転車、道路利用者を検出。
モビリティ・自律システム向けデータアノテーション
正確にラベル付けされたカメラ、LiDAR、レーダーデータで、認識・予測・計画モデルを学習させましょう。Smart Annotahubは、センサー、フレーム、エッジケースをまたいで一貫したラベルを提供します。
モビリティ・自律システム分野で支援しているAIユースケース
車線・道路の理解
経路計画のための車線、走行可能領域、縁石、路面標示。
交通標識・信号
法規制への対応に向けた標識分類と信号状態。
3D認識
一貫したトラッキングIDを持つLiDARキューボイドと点単位のセグメンテーション。
センサーフュージョン
お客様のキャリブレーションを用いて、カメラとLiDARの2D・3Dラベルを紐付け。
ドライバーモニタリング
安全システム向けの車内の視線、姿勢、注意散漫のラベル。
モビリティ・自律システム向けアノテーションサービス
モビリティ・自律システムのチームから最も多く寄せられるデータ形式です。すべてのサービスは無料パイロットから始まります。
プロジェクトの提供プロセス
最初のサンプルから本番規模まで、すべてのプロジェクトは同じ6つのステップで進みます。品質がパイロットで確認できるまで、契約の義務はありません。
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ステップ01
NDAとヒアリング
まずNDAを締結し、データセットの目的、タクソノミー、エッジケース、目標精度を明確にします。
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ステップ02
無料パイロット
データのサンプルを無料でアノテーションし、品質・スピード・エッジケースへの対応を直接ご確認いただけます。
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ステップ03
提案と契約
パイロットのフィードバックをもとに、範囲、スケジュール、料金、サービスレベル契約(SLA)を確定します。
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ステップ04
チーム編成とトレーニング
専任チームを編成し、お客様のガイドラインでトレーニングを行い、連絡手段と進捗管理の方法を取り決めます。
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ステップ05
本番ラベリング
合意した計画に沿ってアノテーションを実施し、アノテーターごとに処理量と精度のKPIを管理します。
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ステップ06
品質保証と納品
ラベル付けされたデータは、納品前に多段階の品質レビューを経ます。いただいたフィードバックはすぐにガイドラインへ反映します。
AIチームがSmart Annotahubを選ぶ理由
お客様の声
お客様からの評価
「柔軟性とスピード感に感心しています。」
コストパフォーマンスの高さ、推薦、そして企業としての価値観の共有からSmart Annotahubを選びました。10名のチームは柔軟で協力的な姿勢で、正確なデータアノテーションを提供してくれました。対応が早く、納期を守るために期待以上の努力をし、プロジェクトを計画通りに進めてくれました。大変満足しており、現時点で改善点は特にありません。
プロジェクトマネージャー
「私たちのニーズに素早く対応し、プロジェクトを計画通りに進める手助けをしてくれます。」
チームは非常にレスポンスが早く柔軟で、私たちのニーズに素早く合わせてプロジェクトを計画通りに進めてくれます。明確で詳細なアノテーションガイドラインのおかげで、正確な結果をより早く届けてくれます。
ディレクター
「チームとのコミュニケーションはスムーズで明確、とても楽です。」
専門性、新しいアイデアへの柔軟さ、自動運転への強い関心からSmart Annotahubを選びました。拡大し続ける画像データセットに対し、一貫したキューボイドとポリゴンのアノテーションを、迅速なコミュニケーション、きめ細かなプロジェクト管理、信頼できる品質保証とともに提供してくれています。協業に大変満足しており、今後も共に取り組んでいきたいと考えています。
エンジニアリングディレクター
無料パイロットを始める
データと要件をお知らせください。通常は数営業日以内に、アノテーション済みサンプルと正確なお見積もりをお返しします。
ありがとうございます。
リクエストを受け付けました。近日中にご連絡します。
その他の業界
モビリティ・自律システムのよくある質問
マルチセンサーの走行データにラベルを付けられますか?
はい。カメラ、LiDAR、レーダーを合わせてアノテーションし、キャリブレーションファイルを用いてセンサーとフレーム間でオブジェクトIDの一貫性を保ちます。
まれなエッジケースはどう扱いますか?
珍しい車両、工事区間、強いオクルージョンなどのエッジケースはエスカレーションして記録し、ガイドラインに追加します。全アノテーターが同じように扱えるようにします。
どの形式で納品できますか?
KITTI、nuScenes、COCO、またはお客様独自のスキーマでエクスポートでき、お客様のアノテーションプラットフォーム内で直接作業することも可能です。
車両フリート規模のデータ量に対応できますか?
はい。同じQAプロセスのままチームを拡張するため、量が増えても品質は安定します。