DataVLab предоставляет услуги аннотации изображений высокого качества для помощи в быстром разработке и развертывании проектов ИИ и компьютерного зрения. Их услуги включают в себя процессы аннотации, которые используют ручных, автоматических и поддерживаемых ИИ подходов, что обеспечивает точность и эффективность даже для самых сложных случаев. Через высококвалифицированные команды и индивидуальные решения DataVLab стремится соответствовать строгим стандартам, требуемым различными отраслями, такими как сельское хозяйство, биомедицинские технологии, геопространственные технологии и обслуживание.
Основные функции DataVLab
Высококачественная аннотация изображений
Аннотация с поддержкой ИИ (ручная и автоматическая)
Индивидуальные протоколы контроля качества
Высококвалифицированные команды по аннотации
Индивидуальные решения для интеграции
Плюсы и минусы DataVLab
Минусы
Отсутствует явное упоминание об инструментах или программном обеспечении с открытым исходным кодом
На сайте нет прямой информации о ценах
Нет публичного репозитория на GitHub или доступа к сообществу
Ограниченная информация о возможностях интеграции или API
Плюсы
Предоставляет высококачественные и точные услуги аннотации
Масштабируемые решения, подходящие для команд и крупных AI-проектов
Сочетает автоматизацию AI с человеческой экспертизой для повышения точности
Поддерживает широкий спектр типов аннотаций, включая изображения, видео, 3D и NLP
Настроенные рабочие процессы для конкретных отраслевых нужд
Этичный аутсорсинг и прозрачные процессы
Передовые протоколы обеспечения качества для безошибочного маркирования
Опытные аннотаторы со специализированными знаниями в области
BasicAI Cloud — это облачная платформа, предназначенная для оптимизации рабочих процессов аннотирования данных для обучения моделей ИИ. Она предлагает автоматическую аннотацию и отслеживание объектов для 3D-точечных облаков, слияния 2D и 3D датчиков, изображений и видео. Используя инструменты на основе ИИ, она значительно увеличивает скорость аннотации — до 82 раз быстрее — при управлении большими объемами данных без задержек. Обширный набор удобных для пользователя мультиформатных инструментов разметки повышает продуктивность и эффективность, в конечном итоге ускоряя разработку модели до 10 раз.