このプロジェクトでは、6,000枚を超える野生動物の画像に注釈を付ける必要がありました。目的は、捕獲した動物の種、性別、その他の特徴を綿密に特定することです。
Sapienは、自動ラベル作成プロセスと手動ラベリングプロセスを組み合わせて使用しました。当初、独自のモデルがデータにあらかじめラベルを付け、人間のラベル作成者がさらに精緻化するための予備構造を提供していました。
事前ラベル付け後、訓練を受けたタガーチームが引き継ぎました。これらはSapienが開発した包括的なラベラートレーニングモジュールを通じて準備され、今後の作業の効率化を図りました。
タガーはバウンディングボックスを使用して各画像内の動物を分離してラベルを付けることで、識別の曖昧さを軽減しました。アノテーションの正確性と一貫性を維持するには、継続的な品質検証が不可欠でした。
「ヘンリーと彼のチームと一緒に複雑な画像注釈プロジェクトに取り組むことができて嬉しかったです。これは私たちの大規模なコンピュータービジョンの取り組みの中心でした。プロジェクトは中核領域外だったにもかかわらず、ヘンリーはやりたいという素晴らしい姿勢を示し、それがプロジェクトの円滑な進行と無事完了に大きく貢献しました。
提示された価格設定は非常に競争力があり、私たちのコラボレーションに大きな価値をもたらしました。当初、ポータルでいくつかの小さな問題に遭遇しましたが、プラットフォームのおかげで円滑なコミュニケーションとプロセスフローが促進され、プロジェクトが順調に進みました。目立った点の 1 つは、予期せぬ課題が生じた場合でもスケジュールを守ろうとするチームのコミットメントであり、その強い労働倫理とクライアント中心のアプローチが示されたことです。動物認識タスクには課題もありましたが、ヘンリーのチームは注釈を正しく作成するために称賛に値する努力をしました。
不確かな識別情報を「不確実」としてタグ付けする慎重なアプローチは高く評価され、ある程度の勤勉さが示されました。パフォーマンスと成果物には全体的に満足しています。物事を正しく進めようとする意欲と積極的なコミュニケーションにより、ヘンリーとの仕事はポジティブな経験になりました。注釈の正確さには多少のばらつきはありましたが、問題解決のための努力と献身は明らかで、高く評価されました。
ヘンリーと彼のチームは、プロ意識、クライアント中心のアプローチ、そしてやりがいのあるプロジェクトに取り組む準備ができていることを強くお勧めします。共同作業での経験は双方にとって学習の機会となりました。将来、また一緒に仕事ができることを楽しみにしています。」
Sapienの正確な注釈は、スカンジナビアの野生生物の行動パターンと生物多様性に光を当てる準備が整っているコンピュータービジョンモデルのトレーニングを大幅に前進させました。このケーススタディは、野生生物研究のようなニッチな分野における品質に対するサピエンの取り組みを反映したもので、テクノロジーと人間の専門知識の融合がいかに研究に大きく貢献し、スカンジナビアの野生生物における新たな発見への道を開くかを示しています。
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