El Bounding Box es el tipo de anotación más sencillo y probablemente el más utilizado. A menudo se subestima la complejidad de las tareas de etiquetado de Bounding Box: la falta de precisión puede dificultar o alargar el aprendizaje. Los etiquetadores de datos de Innovatiana están formados en las mejores técnicas de anotación: nuestro enfoque, que incluye formación obligatoria y revisión de la calidad, garantiza el máximo nivel de calidad.

Un formato de anotación similar al Bounding Box... ¡pero en tres dimensiones! Especialmente útil para sus productos de AI si trabaja en el sector de la automoción (¡pero no sólo!).

Para facilitar el aprendizaje de sus modelos, puede optar por anotar los objetos con polígonos, delimitándolos con gran precisión para eliminar el ruido. Así evitará anotar elementos irrelevantes que podrían confundir su modelo. Por supuesto, esto lleva un poco más de tiempo... pero la buena noticia es que nuestros etiquetadores de datos han sido formados en las mejores herramientas para etiquetar polígonos en un tiempo razonable.

¿Qué más se puede decir? Son puntos sobre imágenes. ¿Para qué sirven? A menudo para entrenar modelos de detección o de reconocimiento facial. Para detectar emociones, expresiones, etc. Es un trabajo de precisión que requiere rigor y resistencia... ¡cualidades que caracterizan a nuestros Data Labelers!

Líneas, para delimitar secciones de una imagen y entrenar tu modelo de Visión por Computador para reconocer y delimitar carreteras, calles, aceras, etc. Porque aunque tu modelo de detección de objetos para tu coche autónomo sea muy bueno, nadie quiere que su coche confunda una acera con un árbol. Para eso están las Líneas y Polilíneas.

A menudo se nos pide que clasifiquemos secuencias de vídeo para entrenar modelos o algoritmos. Nuestros etiquetadores de datos están acostumbrados a hacerlo con las herramientas más potentes del mercado para este tipo de casos de uso, como V7. Así podrá conservar sólo las secuencias útiles, eliminar el ruido y estructurar sus datos de vídeo.

¿Tiene miles de imágenes sin usar? Podemos clasificarlas y asociar atributos semánticos a estas clases para que pueda filtrar / buscar sus imágenes sin problemas... ¡o entrenar a un modelo para que lo haga por usted! ¿Tiene un caso sencillo en el que necesita clasificar 1.000 imágenes en 3 categorías diferentes? ¿O un caso complejo en el que necesita clasificar 40.000 imágenes en 40 clases y 50 atributos? Póngase en contacto con nosotros, ¡ya lo hemos hecho!

Segmentos, para generar máscaras en multitud de imágenes, gestionando la oclusión o las superposiciones. Es un trabajo que requiere paciencia, rigor y el uso de herramientas de alto rendimiento. Si no dispone de las herramientas, le recomendamos que utilice CVAT... ¡y que recurra a nuestros Data Labelers, que dominan esta herramienta!

La anotación LiDAR (nube de puntos 3D) es una tarea compleja que requiere que los etiquetadores de datos reciban la formación adecuada y utilicen herramientas de etiquetado de datos de alto rendimiento. Para este tipo de casos de uso, creamos grupos de trabajo de etiquetadores de datos experimentados, dirigidos por un gestor de etiquetado de datos experto en la materia.