Sapien의 이미지 데이터 라벨링 전문가는 광범위한 컴퓨터 비전 애플리케이션을 지원합니다.최첨단 플랫폼과 기술 스택, 도메인 전문 지식을 결합하여 정제된 AI 모델 개발을 돕습니다.
자율 주행 자동차 시스템의 교통 표지판, 보행자, 차선 및 기타 물체에 주석을 답니다.
X-레이, MRI 및 현미경 이미지에 라벨을 지정하여 질병을 감지하고 진단합니다.
이미지를 태깅하여 객체 인식 및 환경 탐색과 같은 시각적 작업을 로봇에게 학습시킵니다.
보안 영상에 주석을 달아 위협과 이상 징후를 자동으로 탐지하는 AI를 구축하세요.
매핑, 농업 모니터링, 재난 대응과 같은 애플리케이션을 위해 항공 및 위성 이미지를 분류합니다.
제품 이미지에 태깅하여 시각적 검색, 추천 시스템 및 품질 관리를 지원합니다.
특정 데이터 유형, 형식 및 어노테이션 요구 사항을 처리할 수 있도록 맞춤형 라벨링 모델을 제공합니다.
폴리곤 어노테이션
큐보이드 어노테이션
이미지 세그멘테이션
이미지 분류
2차원 팬옵틱 세그멘테이션
키포인트 포즈 감지
포인트 클라우드 주석
3차원 물체 인식
Sapien은 통합된 이미지 주석 접근 방식을 제공합니다. 당사의 내부 전담 라벨러 팀은 업계 최고의 주석 플랫폼과 함께 Human-in-the-Loop 피드백을 제공하여 최고 수준의 정확도를 보장 합니다.
기밀 이미지 데이터의 안전한 전송 및 저장을 용이하게 하고 프로젝트 요구 사항에 따라 데이터 라벨링 팀을 신속하게 확장할 수 있습니다.
전문 분야를 기반으로 해당 업종과 사용 사례에 맞게 적합한 팀을 배정해 드립니다.한 팀이 프로젝트 전체를 작업하여 연속성을 보장합니다.
정기적인 업데이트와 투명한 운영을 제공합니다.Sapien은 전체 학습 데이터 세트를 구축하기 전에 자동 검사 및 통계 샘플링을 수행하여 품질을 보장합니다.
당사의 내부 라벨링 팀은 이미지 데이터 세트와 원하는 모델 목표에 맞는 맞춤형 워크플로우를 설계하여 최고 수준의 정확도를 보장하는 동시에 빠른 이미지 주석을 제공합니다.
이 프로젝트에는 6,000개 이상의 야생동물 이미지에 주석을 달아 스칸디나비아 야생동물의 행동 패턴과 생물 다양성을 조명하는 작업이 포함되었습니다.목표는 각 이미지에서 동물의 종, 성별 및 기타 특성을 분리하고 레이블을 지정하여 식별의 모호성을 줄이는 것입니다.