छवि एनोटेशन
छवि व्याख्या सेवाएं
कंप्यूटर विज़न के लिए शैप की छवि एनोटेशन सेवाओं के साथ अपने एआई प्रशिक्षण डेटा को सुपरचार्ज करें
बाधाओं के बिना पाइपलाइन में अपने एनोटेटेड छवि डेटासेट की कल्पना करें। हम आपको बताते हैं कैसे!
फीचर्ड ग्राहक
सुपर-सटीक इमेज एनोटेशन और इमेज टैगिंग सेवाओं के साथ एआई मॉडल को प्रशिक्षित करें
कंप्यूटर विज़न पर आधारित सभी उन्नत कंप्यूटिंग सिस्टमों को सटीक परिणामों के लिए वायुरोधी प्रशिक्षण डेटा की आवश्यकता होती है। चाहे आप किसी भी उद्योग या बाजार खंड में हों, यदि आप इसे सही तरीके से प्रशिक्षित नहीं करते हैं तो आपका एआई-संचालित उत्पाद वांछित परिणाम देने में विफल रहेगा। ठीक यहीं से इमेज लेबलिंग आती है। यह एक अपरिहार्य प्रक्रिया है जो किसी छवि में सभी तत्वों को एनोटेट या टैग करके आपके एआई के परिणामों को अधिक सटीक, प्रासंगिक और पूर्वाग्रह मुक्त बनाती है।
एक रेस्तरां की एक छवि में, आपका मशीन लर्निंग मॉड्यूल सीखेगा कि टेबल, प्लेट, भोजन, कटलरी, पानी और क्या हैं और सही डेटा के साथ प्रशिक्षण शुरू करने के बाद छवियों में प्रत्येक को सटीक रूप से अलग करता है। ऐसा होने के लिए, विशेषज्ञों द्वारा एक छवि में हजारों वस्तुओं को सावधानीपूर्वक लेबल करना होगा। शैप में, हमारे पास उद्योग के अग्रणी हैं जो दशकों से छवि लेबलिंग पर काम कर रहे हैं। पारंपरिक छवियों से लेकर उच्च-स्तरीय चिकित्सा डेटा तक, हम उन सभी पर टिप्पणी कर सकते हैं।
छवि व्याख्या उपकरण
हमारे पास बाजार में सबसे उन्नत इमेज लेबलिंग टूल या इमेज एनोटेशन टूल है जो इमेज लेबलिंग को सटीक और सुपर-फंक्शनल बनाता है। इसके अलावा, यह गतिशील मापनीयता को भी संभव बनाता है। कोई फर्क नहीं पड़ता कि आपके प्रोजेक्ट को जटिल डेटासेट की आवश्यकता है, बाजार के लिए सीमित समय है, या रेजर-शार्प एनोटेशन मैंडेट है, हम अपने मालिकाना छवि लेबलिंग प्लेटफॉर्म के साथ वितरित कर सकते हैं।
हालांकि, सभी परियोजनाएं समान छवि लेबलिंग तकनीक के कार्यान्वयन को निर्धारित नहीं करती हैं। प्रत्येक परियोजना अपनी आवश्यकताओं और उपयोग के मामले में अद्वितीय है और सबसे सटीक परिणामों के लिए केवल केस-विशिष्ट तकनीक काम करती है।
इमेज एनोटेशन कंपनियां, जैसे शैप, परियोजना के दायरे और आवश्यकताओं का सावधानीपूर्वक अध्ययन करने के बाद विविध लेबलिंग तकनीकों को तैनात करती हैं। आपके मशीन लर्निंग प्रोजेक्ट के आधार पर, हम इन इमेज एनोटेशन तकनीकों में से एक या संयोजन पर काम करेंगे:
छवि एनोटेशन के प्रकार
छवि एनोटेशन तकनीक - हम मास्टर
विभिन्न प्रकार के एनोटेशन इस प्रकार हैं
बाउंडिंग बॉक्स
कंप्यूटर विज़न में सबसे अधिक इस्तेमाल की जाने वाली इमेज लेबलिंग तकनीक बाउंडिंग बॉक्स एनोटेशन है। इस तकनीक में, आसान पहचान के लिए छवि तत्वों पर बक्से मैन्युअल रूप से खींचे जाते हैं
3 डी Cuboids
बाउंडिंग बॉक्स के समान लेकिन अंतर यह है कि, एनोटेटर्स, ऑब्जेक्ट के 3 महत्वपूर्ण गुणों को निर्दिष्ट करने के लिए ऑब्जेक्ट पर 3D क्यूबॉइड बनाते हैं - लंबाई, गहराई और चौड़ाई।
शब्दार्थ विभाजन
इस तकनीक में, एक छवि में प्रत्येक पिक्सेल को जानकारी के साथ एनोटेट किया जाता है और विभिन्न खंडों में विभाजित किया जाता है जिसे पहचानने के लिए आपको अपने कंप्यूटर विज़न एल्गोरिदम की आवश्यकता होती है।
बहुभुज एनोटेशन
इस तकनीक में, अनियमित वस्तुओं को लक्ष्य वस्तु के प्रत्येक शीर्ष पर बिंदुओं को प्लॉट करके चिह्नित किया जाता है। यह ऑब्जेक्ट के सभी सटीक किनारों को एनोटेट करने की अनुमति देता है, चाहे उसका आकार कुछ भी हो
मील का पत्थर एनोटेशन
इस तकनीक में, लेबलर को विशिष्ट स्थानों पर प्रमुख बिंदुओं को लेबल करने की आवश्यकता होती है। ऐसे लेबल आमतौर पर उपयोग किए जाते हैं जहां चेहरे और भावनाओं का पता लगाने के लिए संरचनात्मक तत्वों को लेबल किया जाता है
रेखा विभाजन
इस तकनीक में, व्याख्याकार उस तत्व को एक विशेष वस्तु के रूप में वर्गीकृत करने के लिए सीधी रेखाएँ खींचते हैं। यह सीमाओं को स्थापित करने, मार्गों या मार्गों को परिभाषित करने आदि में मदद करता है।
छवि एनोटेशन प्रक्रिया
पारदर्शिता हमारे सहयोग के मूल में है। हमारे कड़े संचालन और तरल संचार तंत्र एक पुरस्कृत सहयोग सुनिश्चित करते हैं।
हमारी क्षमता
स्टाफ़
समर्पित और प्रशिक्षित टीमें:
- डेटा संग्रह, लेबलिंग और क्यूए के लिए 30,000+ सहयोगी
- क्रेडेंशियल प्रोजेक्ट मैनेजमेंट टीम
- अनुभवी उत्पाद विकास दल
- टैलेंट पूल सोर्सिंग और ऑनबोर्डिंग टीम
प्रक्रिया
उच्चतम प्रक्रिया दक्षता का आश्वासन दिया गया है:
- मजबूत 6 सिग्मा स्टेज-गेट प्रक्रिया
- 6 सिग्मा ब्लैक बेल्ट की एक समर्पित टीम - प्रमुख प्रक्रिया मालिक और गुणवत्ता अनुपालन
- निरंतर सुधार और प्रतिक्रिया लूप
मंच
पेटेंट प्लेटफॉर्म लाभ प्रदान करता है:
- वेब-आधारित एंड-टू-एंड प्लेटफॉर्म
- त्रुटिहीन गुणवत्ता
- तेज़ टाटा
- निर्बाध डिलीवरी
स्टाफ़
समर्पित और प्रशिक्षित टीमें:
- डेटा निर्माण, लेबलिंग और क्यूए के लिए 30,000+ सहयोगी
- क्रेडेंशियल प्रोजेक्ट मैनेजमेंट टीम
- अनुभवी उत्पाद विकास दल
- टैलेंट पूल सोर्सिंग और ऑनबोर्डिंग टीम
प्रक्रिया
उच्चतम प्रक्रिया दक्षता का आश्वासन दिया गया है:
- मजबूत 6 सिग्मा स्टेज-गेट प्रक्रिया
- 6 सिग्मा ब्लैक बेल्ट की एक समर्पित टीम - प्रमुख प्रक्रिया मालिक और गुणवत्ता अनुपालन
- निरंतर सुधार और प्रतिक्रिया लूप
मंच
पेटेंट प्लेटफॉर्म लाभ प्रदान करता है:
- वेब-आधारित एंड-टू-एंड प्लेटफॉर्म
- त्रुटिहीन गुणवत्ता
- तेज़ टाटा
- निर्बाध डिलीवरी
कार्यक्षेत्र
हम विभिन्न उद्योगों के लिए विभिन्न प्रकार की छवियों को एनोटेट और लेबल करते हैं
कंप्यूटर विज़न गतिशील रूप से सार्वभौमिक होता जा रहा है, जिसमें हर दिन कई नए उपयोग के मामले सामने आ रहे हैं। यह एकमात्र तरीका है जिससे कंपनियां बाजार में बढ़त हासिल करती हैं। इसलिए हम विभिन्न उद्योगों की आवश्यकताओं के लिए अपनी उच्च गुणवत्ता वाली छवि लेबलिंग सेवाओं का विस्तार करते हैं। हम जैसे उद्योगों को पूरा करते हैं:
स्वायत्त वाहन
हावभाव पहचान के लिए, ADAS सुविधाएँ, स्तर और 5 स्वायत्तता
राजा
रोड मैपिंग, क्रैक डिटेक्शन और ओडीएआई (ऑब्जेक्ट डिटेक्शन एरियल इमेजरी) के लिए
खुदरा
इन्वेंट्री प्रबंधन, आपूर्ति-श्रृंखला प्रबंधन, हावभाव पहचान, और बहुत कुछ के लिए
एआर / वी.आर.
सिमेंटिक समझ, चेहरे की पहचान, उन्नत वस्तु ट्रैकिंग, और बहुत कुछ के लिए
कृषि
खरपतवार और रोग का पता लगाने और फसल की पहचान के लिए
फैशन और ईकॉमर्स
छवि वर्गीकरण, छवि विभाजन, छवि वर्गीकरण, वस्तु का पता लगाने और बहु-लेबल वर्गीकरण के लिए
अंतत: आपको सही इमेज एनोटेशन कंपनी मिल गई है
विशेषज्ञ कार्यबल
हमारे विशेषज्ञों का पूल जो लेबलिंग में कुशल हैं, सटीक और प्रभावी ढंग से एनोटेट किए गए फ़ोटो और चित्र प्राप्त कर सकते हैं।
ग्रोथ पर फोकस
हमारी टीम मूल्यवान समय और संसाधनों की बचत करते हुए AI इंजनों के प्रशिक्षण के लिए छवि डेटा तैयार करने में आपकी मदद करती है।
अनुमापकता
सहयोगकर्ताओं की हमारी टीम डेटा आउटपुट की गुणवत्ता को बनाए रखते हुए अतिरिक्त मात्रा को समायोजित कर सकती है।
प्रतिस्पर्धात्मक
मूल्य निर्धारण
प्रशिक्षण और टीमों के प्रबंधन में विशेषज्ञों के रूप में, हम सुनिश्चित करते हैं कि परियोजनाओं को परिभाषित बजट के भीतर वितरित किया जाए।
बहु-स्रोत/क्रॉस-इंडस्ट्री क्षमताएं
टीम कई स्रोतों से डेटा का विश्लेषण करती है और कुशलतापूर्वक और सभी उद्योगों में मात्रा में एआई-प्रशिक्षण डेटा का उत्पादन करने में सक्षम है।
प्रतियोगिता में आगे रहें
छवि डेटा की विस्तृत श्रृंखला एआई को तेजी से प्रशिक्षित करने के लिए आवश्यक जानकारी की प्रचुर मात्रा प्रदान करती है।
सेवाएं दी गईं
व्यापक एआई सेटअप के लिए विशेषज्ञ छवि डेटा संग्रह पूरी तरह से उपलब्ध नहीं है। शैप में, आप मॉडल को सामान्य से अधिक व्यापक बनाने के लिए निम्नलिखित सेवाओं पर भी विचार कर सकते हैं:
पाठ एनोटेशन
सेवाएँ
हम इकाई एनोटेशन, टेक्स्ट वर्गीकरण, सेंटीमेंट एनोटेशन और अन्य प्रासंगिक टूल का उपयोग करके संपूर्ण डेटासेट को एनोटेट करके टेक्स्ट डेटा प्रशिक्षण तैयार करने में विशेषज्ञ हैं।
ऑडियो एनोटेशन
सेवाएँ
वाक् पहचान, स्पीकर डायराइज़ेशन, इमोशन रिकग्निशन जैसे प्रासंगिक उपकरणों के माध्यम से ऑडियो स्रोतों, भाषण और आवाज-विशिष्ट डेटासेट को लेबल करना कुछ ऐसा है जिसमें हम विशेषज्ञ हैं।
वीडियो एनोटेशन
सेवाएँ
कंप्यूटर विजन मॉडल के प्रशिक्षण के लिए शैप हाई-एंड वीडियो लेबलिंग सेवाएं प्रदान करता है। यहां उद्देश्य डेटासेट को पैटर्न पहचान, ऑब्जेक्ट डिटेक्शन, और अधिक जैसे टूल के साथ प्रयोग करने योग्य बनाना है।
अनुशंसित संसाधन
क्रेता गाइड
कंप्यूटर विज़न के लिए इमेज एनोटेशन और लेबलिंग
कंप्यूटर विज़न अनुप्रयोगों को प्रशिक्षित करने के लिए कंप्यूटर विजन दृश्य दुनिया की समझ बनाने के बारे में है। इसकी सफलता पूरी तरह से छवि एनोटेशन कहलाती है - तकनीक के पीछे मूलभूत प्रक्रिया जो मशीनों को बुद्धिमान निर्णय लेती है और यही वह है जिस पर हम चर्चा और अन्वेषण करने जा रहे हैं।
प्रसाद
कंप्यूटर विजन डेटा कैटलॉग
एआई परियोजनाओं में कंप्यूटर विज़न के लिए कई तरह के सामान्य अनुप्रयोग हैं। हम आपको आपके कंप्यूटर विज़न मॉडल के लिए तैयार उच्च-गुणवत्ता वाली छवि और वीडियो डेटा की विशाल मात्रा प्रदान करते हैं जो आपके बजट में फिट होते हैं और जैसे-जैसे आप बढ़ते हैं, इसे बढ़ाया जा सकता है।
प्रसाद
एआई को जीवन में लाने के लिए प्रासंगिक छवि डेटा संग्रह
एक मशीन लर्निंग (एमएल) मॉडल उतना ही अच्छा है जितना उसका प्रशिक्षण डेटा; इसलिए हम आपको आपके एमएल मॉडल के लिए सर्वश्रेष्ठ छवि डेटासेट प्रदान करने पर ध्यान केंद्रित करते हैं। हमारा इमेज डेटा कलेक्शन टूल आपके कंप्यूटर विज़न प्रोजेक्ट्स को वास्तविक दुनिया में काम करने देगा।
पेशेवर, मापनीय और विश्वसनीय छवि एनोटेशन सेवाएं प्राप्त करें। आज ही कॉल शेड्यूल करें…
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (FAQ)
छवि एनोटेशन विशेषज्ञ मानव एनोटेटर की सहायता से छवि में जो दिखाया गया है उसके बारे में कंप्यूटर दृष्टि मॉडल जानकारी देने के लिए पूर्व निर्धारित लेबल के साथ एक छवि को एनोटेट करने की प्रक्रिया है। संक्षेप में यह एक डेटासेट में मेटाडेटा जोड़ने के बारे में है, जो एआई इंजनों के लिए विशिष्ट वस्तुओं को पहचानने योग्य बनाता है। छवियों के भीतर वस्तुओं को टैग करना मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के लिए लेबल किए गए डेटा की व्याख्या करना और वास्तविक जीवन की चुनौतियों को हल करने के लिए प्रशिक्षित होना जानकारीपूर्ण और सार्थक बनाता है।
कंप्यूटर विज़न पर निर्भर सिस्टम के लिए, इमेज लेबलिंग/एनोटेशन मौलिक है। यह इस प्रक्रिया के कारण है कि एक स्वायत्त कार मेलबॉक्स और पैदल यात्री, लाल बत्ती और हरी बत्ती, और बहुत कुछ के बीच अंतर कर सकती है; उचित ड्राइविंग निर्णय लेने के लिए। एक छवि पहचान प्रणाली के शक्तिशाली होने के लिए, इसे एक खंड में विभिन्न वस्तुओं को ठीक से समझने के लिए लाखों छवियों को संसाधित करना पड़ता है, जिसके लिए इसे लागू करने का इरादा है।
छवि एनोटेशन ऑब्जेक्ट और सीमा का पता लगाने और छवि विभाजन से संबंधित प्रशिक्षण की सुविधा के द्वारा कंप्यूटर दृष्टि के लिए एआई और एमएल मॉडल को प्रशिक्षित करता है।
विभिन्न छवि एनोटेशन तकनीकों में निम्न शामिल हैं:
- बाउंडिंग बॉक्स
- 3 डी Cuboids
- शब्दार्थ विभाजन
- बहुभुज एनोटेशन
- छवि वर्गीकरण
- मील का पत्थर एनोटेशन
- रेखा विभाजन
कंप्यूटर विज़न के संबंध में, बिना पर्यवेक्षित एमएल मॉडल और एल्गोरिदम को प्रशिक्षित करने के लिए मैनुअल इमेज एनोटेशन एक अच्छी रणनीति है, क्योंकि ये मॉडल स्वयं छवियों का पता लगाने, खोजने और पहचानने में सक्षम नहीं हैं। इसके अलावा, छवि क्षेत्रों का वर्णन करने वाले मैनुअल लेबलिंग चिंताएं, पाठ्य रूप से। स्वचालित एनोटेशन भाषाई अनुक्रमण, और ऑटो मेटाडेटा असाइनमेंट पर ध्यान देने के साथ अधिक बुद्धिमान और पूर्व-प्रशिक्षित सेटअप के लिए है।
साथ ही, मैन्युअल छवि लेबलिंग, धीमी होने के बावजूद, परियोजना परिवर्तनशीलता, और मापनीय आवश्यकताओं को संभालने में बेहतर ढंग से सुसज्जित है।
इमेज एनोटेशन टूल एक ऐसा संसाधन है जो छवियों को मॉडल में फीड करने से पहले उन्हें लेबल करने के लिए कंप्यूटर-सहायता प्राप्त प्रयास और मैन्युअल परिश्रम के संतुलन का उपयोग करता है।
आप बाउंडिंग बॉक्स, क्यूबॉइड, पॉलीगॉन एनोटेशन, लाइन सेगमेंटेशन, लैंडमार्क एनोटेशन, और बहुत कुछ जैसी तकनीकों की एक विस्तृत श्रृंखला के अधीन एक छवि को एनोटेट कर सकते हैं। एक बार जब तकनीक छवि के साथ बैठ जाती है, तो इसे सिस्टम में फीड किया जा सकता है।
संभावित उद्योग उपयोग के मामले हैं:
- स्वायत्त हावभाव पहचान के लिए वाहन, ADAS सुविधाएँ, स्तर और 5 स्वायत्तता
- राजा रोड मैपिंग, क्रैक डिटेक्शन और ओडीएआई (ऑब्जेक्ट डिटेक्शन एरियल इमेजरी) के लिए
- खुदरा इन्वेंट्री और शेल्फ प्रबंधन, आपूर्ति-श्रृंखला प्रबंधन, हावभाव पहचान और बहुत कुछ के लिए
- एआर / वी.आर. सिमेंटिक समझ, चेहरे की पहचान, उन्नत वस्तु ट्रैकिंग और बहुत कुछ के लिए
- कृषि खरपतवार और रोग का पता लगाने और फसल की पहचान के लिए
- तथा फैशन और ईकामर्स छवि वर्गीकरण, वस्तु का पता लगाने और बहु-लेबल वर्गीकरण के लिए