バウンディングボックス
物体検出用の2Dボックス。クラス、オクルージョン、見切れた物体をまたいでもぴったりと一貫して付与します。
正確にラベル付けされた画像でコンピュータビジョンモデルを学習させましょう。Smart Annotahubは、すべてのバッチに多段階QAを実施しながら、バウンディングボックス、ポリゴン、キーポイント、ピクセル単位のセグメンテーションを大規模に提供します。
物体検出用の2Dボックス。クラス、オクルージョン、見切れた物体をまたいでもぴったりと一貫して付与します。
車両、商品、屋根、解剖学的構造など不規則な形状の頂点精度の輪郭。
シーン理解のためのピクセル単位のクラスマスク。境界がきれいで、未ラベルの隙間がありません。
すべてのオブジェクトに個別のマスクを付与し、モデルが個々のアイテムを数え、追跡できるようにします。
顔、身体、手、関節を持つ物体のランドマーク・姿勢アノテーション。
コンテンツモデレーション、検索、データセット整理のための画像単位のラベルと属性。
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。
まずNDAを締結し、画像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。
画像データセット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。
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。
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。
合意した計画に沿って画像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。
アノテーション済み画像は、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。
ドメインに合わせてタクソノミーとエッジケースのルールを調整し、本番でのモデルの使われ方に合ったラベルを付けます。
さまざまな天候・照明条件下の車両、歩行者、車線、交通標識。
カタログ検索のための商品検出、棚モニタリング、属性タグ付け。
生産ライン画像における欠陥検出と表面検査。
圃場カメラやドローンによる作物、雑草、果実の検出。
専門家レビューのもとでの医用画像の関心領域の描画。
お客様のプラットフォームでも当社のものでも対応します。既存のパイプライン、レビュー工程、エクスポート形式に合わせます。
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。
リクエストを受け付けました。近日中にご連絡します。
お客様の声
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。
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。
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。
精度目標はパイロット中にプロジェクトごとに合意します。多段階レビューと抜き取り検査で本番バッチを合意した基準以上に保ち、すべての納品にQAレポートを添付します。
エッジケースは記録してプロジェクトリードにエスカレーションし、ガイドラインの更新として文書化します。以降は全アノテーターが同じルールを適用します。
はい。事前アノテーションやモデルの予測結果を検証・修正できます。ゼロからラベル付けするより速く安価なことが多いです。
ほとんどのパイロットは、サンプルデータを受け取ってから数日以内に開始します。本番チームは通常、ガイドラインの承認後まもなく準備が整います。