Разметка изображений

Data Light оказывает полный цикл услуг по работе с изображениями для создания обучающих датасетов ML/AI

  • Bounding box
  • Полигоны
  • Семантическая сегментация
  • Лидарные облака
Оставить заявку
ellipse ellipse

Разметка изображений в машинном обучении

это процесс присвоения меток или категорий пикселям или объектам на изображении с целью обучения компьютерной модели распознавать или классифицировать эти объекты и понимать их содержимое. В Data Light мы предлагаем как ручную разметку, так и с использованием автоматических алгоритмов (предразметка, SAM, Llama и др.), подбирая инструменты исходя из целей и метрик вашего проекта

Типы задач

Bounding box

Выделение объекта прямоугольником для обозначения расположения и размера объекта, не учитывая его форму в деталях

Полигоны

Многоугольники, которые образуют замкнутую фигуру с четко определенными границами объектов или интересующих областей

Семантическая сегментация

Классификации каждого пикселя или точки изображения или трехмерного облака на соответствующие семантические классы или категории

Лидарные облака

Добавление семантической информации и классификация точек по категориям объектов с присвоением координат XYZ для беспилотных автомобилей

Key-points

Ключевые точки с координатами, указанные на определенных местах для индентификации объектов или структур на изображениях и видео

Полилайн

Набор связанных точек, образующий непрерывный контур с координатами для описание кривых или границ объектов, а также обозначение пути движения

3D кубойды

Прямоугольные объемы, используемые для разметки объектов в трехмерном пространстве и с информацией о размере, позиции и ориентации объекта

Классификация

Присвоение категорий и классов объектам и образам на основе заданных характеристик или свойств

Маттинг

Создание маски или маскировочной области вокруг объекта на изображении или видео для видеомонтажа, спецэффектов, AR приложений

Как мы предоставляем услуги разметки изображений

01.

Консультации и требования

Наше сотрудничество начинается с углубленной консультации, чтобы понять ваши конкретные потребности. Мы обсуждаем цели проекта, тип данных, которые вы предоставляете, и ожидаемые результаты разметки. Этот этап важен для установки четких ожиданий, определения ключевых этапов и установления каналов связи. Мы работаем с вами над определением объема проекта, сложности аннотаций и любых особых требований, таких как типы изображений, методы аннотирования или требования к конфиденциальности.

Консультации и требования
02.

Планирование команды и ролей

На основе требований проекта мы формируем команду специалистов с необходимыми навыками и опытом. В команду могут входить разметчики данных, специалисты по контролю качества, менеджеры проектов и отраслевые эксперты. Мы четко определяем роли и обязанности каждого участника, чтобы каждый аспект процесса аннотирования был покрыт эффективно. Команда информируется о целях проекта, сроках и стандартах качества, чтобы обеспечить согласованность и ответственность на протяжении всего жизненного цикла проекта.

Планирование команды и ролей
03.

Планирование задач и инструментов

На этом этапе мы разрабатываем план конкретных задач, необходимых для вашего проекта, и выбираем наиболее подходящие инструменты. Мы определяем типы аннотаций (например, ограничивающие рамки, семантическая сегментация, аннотирование ключевых точек) и выбираем лучшие доступные инструменты, будь то проприетарные или с открытым исходным кодом. Мы также разрабатываем план управления задачами, включая рабочие процессы, распределение задач и механизмы отчетности, чтобы проект продвигался плавно и эффективно.

Планирование задач и инструментов
Смотреть все

Инструменты для разметки изображений

Labelbox — это универсальная платформа для разметки данных, которая поддерживает изображения, видео, текст и аннотирование слияния датчиков. Она идеально подходит для крупных проектов, предлагая мощные инструменты для совместной работы и автоматизации с поддержкой ИИ, которые повышают производительность.

Ключевые особенности:
  • Поддержка различных типов аннотаций: ограничивающие рамки, полигоны, семантическая сегментация.
  • Автоматизация с поддержкой ИИ для ускорения повторяющихся задач аннотирования.
  • Интегрированные инструменты управления проектами для отслеживания прогресса.
  • Широкая поддержка API для интеграции с ML-рабочими процессами.

Лучше всего подходит для:

Предприятиям и командам, которым требуется масштабируемое решение с мощными возможностями управления проектами.

CVAT — это бесплатный инструмент с открытым исходным кодом, разработанный компанией Intel. Он предоставляет мощные возможности для аннотирования изображений и видео и особенно полезен для сложных и детализированных аннотаций.

Ключевые особенности:
  • Бесплатный и открытый исходный код с активной поддержкой сообщества.
  • Поддержка различных типов аннотаций: ограничивающие рамки, полигоны, 3D кубоиды.
  • Продвинутые функции для отслеживания объектов по кадрам видео.
  • Высокая настраиваемость с поддержкой автоматизации.

Лучше всего подходит для:

Разработчиков и исследователей, которым нужен бесплатный настраиваемый инструмент для сложных задач аннотирования.

LabelImg — это простой и удобный инструмент для графического аннотирования изображений с открытым исходным кодом. Он идеален для быстрого и легкого аннотирования ограничивающих рамок и широко используется для создания наборов данных для задач обнаружения объектов.

Ключевые особенности:
  • Удобный интерфейс для быстрого аннотирования ограничивающих рамок.
  • Поддержка форматов PASCAL VOC и YOLO.
  • Легкий и требует минимальной настройки.

Лучше всего подходит для:

Индивидуальных пользователей и небольших команд, которым нужен простой инструмент для аннотирования ограничивающих рамок.

V7 — это передовая платформа аннотирования, которая интегрирует ИИ и автоматизацию для упрощения процесса разметки. Она отлично справляется с большими наборами данных и предлагает сложные инструменты для аннотирования изображений и видео с акцентом на сотрудничество и масштабируемость.

Ключевые особенности:
  • Автоматизация аннотирования с поддержкой ИИ.
  • Инструменты для сотрудничества и управления большими командами.
  • Поддержка широкого спектра типов аннотаций, включая отслеживание объектов и ключевые точки.
  • Контроль качества и автоматизация рабочих процессов в реальном времени.

Лучше всего подходит для:

Крупным командам, которым требуется комплексная платформа для разметки с поддержкой ИИ и расширенными возможностями.

RectLabel — это инструмент для аннотирования изображений, разработанный для macOS, с акцентом на простоту и эффективность. Он предлагает функции для создания ограничивающих рамок и полигонов, что делает его отличным выбором для пользователей в экосистеме Apple.

Ключевые особенности:
  • Интуитивно понятный интерфейс macOS с поддержкой ограничивающих рамок и полигонов.
  • Настраиваемые сочетания клавиш и инструменты для эффективного аннотирования.
  • Поддержка форматов YOLO, COCO и VOC.

Лучше всего подходит для:

Пользователям macOS, которым требуется простой и эффективный инструмент для аннотирования изображений.

Таймлайн

24 часа - заявка
24 часа - консультация
1-3 дня - пилот
1-3 дня - договор
1 день - - Ведение проекта
1-5 дней - Контроль качества
Вы оплачиваете работу после того, как получили данные в согласованном качестве и количестве.

На стоимость проекта влияют:

01
Объём данных
02
Валидация разметки
03
Сроки
04
Сложность проекта

Согласуем детали и предложим лучшее решение для вашей задачи

Заказать расчет стоимости

Ценности компании

icon

Качество

Нацелены на высокое качество во всем, что делаем, а для этого постоянно совершенствуемся и развиваемся профессионально
icon

Прозрачность

Стремимся к открытому обмену информацией, поясняем принятые решения, создаём доверительные отношения
icon

Результат

Ставим конкретные и измеримые цели и добиваемся нужного результата
icon

Поддержка

Cоздаём поддерживающую среду, где каждый чувствует себя важным и ценным
icon

Развитие

Предоставляем возможности для роста через обучение, переходы на новые позиции, делегирование интересных задач, реализацию идей
icon

Гибкость

Работаем над тем, чтобы быть гибкими и адаптивными, готовыми принимать вызовы и искать новые идеи и возможности
ellipse

Ответы на часто задаваемые вопросы

  • Каково время выполнения проектов по сбору или разметке данных?
    Время выполнения проектов по сбору или разметке данных зависит от сложности проекта и объема данных, но мы всегда стараемся сократить время выполнения до минимума
  • Какие инструменты разметки вы используете?
    Мы используем передовые технологии для достижения высокой точности и качества, что включают в себя подбор наиболее эффективных инструментов разметки для проекта заказчика, собственные нейронные сети, инструменты автоматической предразметки. Среди наиболее часто используемых инструментов: CVAT, v7, PhotoShop, Label Studio, SuperAnnotate и Supervisely. Мы всегда обсуждаем с командой заказчика инструменты разметки, так как это напрямую связано с финальной стоимостью проекта. Иногда заказчики предоставляют нам доступ к своему инструменту, и мы работаем на серверах заказчика
  • Может ли ваша компания предоставлять индивидуальные решения по работе с данными, разработанные под конкретные потребности?
    Каждый проект и заказчик уникальны, как уникальны задачи ML моделей и нейросетей. Именно поэтому с каждым заказчиком работает аккаунт-менеджер, который обеспечивает индивидуальные условия по сотрудничеству и оперативно готов внести изменения в проект по запросу
  • Может ли ваша компания работать с проектами крупномасштабной разметки данных?
    Мы работаем с разными компаниями и организациями, обеспечивая высокий уровень сервиса и выгодные коммерческие условия. На текущий момент в компании более 2500 квалифицированных разметчиков и миллионная аудитория краудсорсинговых платформ, что позволяет нам успешно закрывать потребности компаний с проектами по крупномасштабной разметке данных
  • Какова модель ценообразования для услуг по сбору или разметке данных?
    Точную стоимость проекта, формирование ценовой политики в рамках задачи мы можем предоставить только после проведения бесплатного для заказчика пилотного проекта. Цена сильно зависит от сроков, необходимого качества, инструментов разметки и сложности проекта. Стоимость части проектов рассчитывается по ставке 320 рублей/час, в других проектах отталкиваемся от количества единицы разметки (полигона, bbox и пр.)
  • Каков опыт вашей компании в работе с разными отраслями и областями?
    Мы работаем с данными уже 7 лет. За это время мы подготовили датасеты по 25 индустриям, собирали данные для решения задач оптимизации и автоматизации процессов в сферах безопасности, медицины, ритейла, документооборота, сельского хозяйства, коммунальных услуг, робототехники, горнодобывающей промышленности, добычи и переработки нефти, AR и VR проектов

Оставьте
заявку

Мы обязательно
свяжемся с вами!
Мария, Sales менеджер Мария,
Sales менеджер
Мария,                    Sales менеджер

    Нажимая кнопку «Оставить заявку», я даю согласие на отправку и обработку своих персональных данных

    Полезные материалы

    20 сентября, 2024

    Анализ тональности текста: как и зачем его использовать?

    Как узнать, что клиенты думают о вашем бренде? И как вы можете эффективнее всего использовать эту информацию для бизнеса? Решением может стать анализ тональности текста. В этой статье мы объясним, зачем применять эту технологию обработки текста и как она может принести пользу вашему бизнесу. 1. Что такое тональность текста Анализ тональности – это процесс обработки текста, который позволяет […]

    4 сентября, 2024

    Чем занимаются разметчики данных?

    Сегодня мы поговорим о профессии, которая делает все это возможным, подготавливая данные, на которых обучается искусственный интеллект. Называется она разметчик данных. Специалисты по разметке данных помогают искусственному интеллекту идентифицировать изображения, интерпретировать аудио и анализировать текст. В последние годы мы все больше слышим об искусственном интеллекте. Мы постоянно встречаемся с ним в повседневной жизни: от сложных чат-ботов и персонализированных рекомендаций в социальных сетях до […]

    23 августа, 2024

    CVAT: Самый полный гайд по разметке

    Для чего используется CVAT CVAT широко используется в проектах машинного обучения и компьютерного зрения (Computer Vision). Его основная задача — это разметка или, как ее еще называют, аннотация данных. Разметка  —  это процесс добавления метаданных к изображениям, аудио или тексту, чтобы облегчить их понимание для алгоритмов машинного обучения. CVAT разметка упрощает процесс создания качественных аннотированных данных, необходимых для […]

    Читать все