छवि एनोटेशन
छवि एनोटेशन सेवाएँ
कंप्यूटर विज़न के लिए शेप की इमेज 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!
विशेष रुप से प्रदर्शित ग्राहक
सुपर-सटीक छवि एनोटेशन और छवि टैगिंग सेवाओं के साथ एआई मॉडल को प्रशिक्षित करें
कंप्यूटर विज़न पर आधारित सभी उन्नत कंप्यूटिंग प्रणालियों को सटीक परिणामों के लिए एयरटाइट 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 वांछनीय परिणाम देने में विफल रहेगा। ठीक यही वह जगह है जहां छवि 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 छवि में, आपका मशीन लर्निंग मॉड्यूल सीखेगा कि टेबल, प्लेट, भोजन, कटलरी, पानी और बहुत कुछ क्या हैं और सही डेटा के साथ प्रशिक्षण शुरू करने के बाद छवियों में प्रत्येक को सटीक रूप से अलग करेगा। ऐसा होने के लिए, एक छवि में हजारों वस्तुओं को विशेषज्ञों द्वारा सावधानीपूर्वक लेबल करना होगा। शेप में, हमारे पास उद्योग के अग्रणी हैं जो दशकों से छवि लेबलिंग पर काम कर रहे हैं। पारंपरिक छवियों से लेकर उच्च-विशिष्ट चिकित्सा डेटा तक, हम उन सभी को एनोटेट कर सकते हैं।
छवि एनोटेशन उपकरण
हमारे पास बाज़ार में सबसे उन्नत इमेज लेबलिंग टूल या इमेज एनोटेशन टूल है जो इमेज लेबलिंग को सटीक और सुपर-फ़ंक्शनल बनाता है। इसके अलावा, यह गतिशील स्केलेबिलिटी को भी संभव बनाता है। इससे कोई फर्क नहीं पड़ता कि आपके प्रोजेक्ट को जटिल डेटासेट की आवश्यकता है, बाजार में आने के लिए सीमित समय है, या बहुत तेज एनोटेशन जनादेश है, हम अपने मालिकाना छवि लेबलिंग प्लेटफॉर्म के साथ काम कर सकते हैं।
हालाँकि, सभी परियोजनाएँ समान छवि लेबलिंग तकनीक के कार्यान्वयन को निर्देशित नहीं करती हैं। प्रत्येक परियोजना अपनी आवश्यकताओं और उपयोग के मामले में अद्वितीय है और केवल केस-विशिष्ट तकनीकें ही सबसे सटीक परिणामों के लिए काम करती हैं।
इमेज एनोटेशन कंपनियां, जैसे कि शेप, 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 छवि एनोटेशन तकनीकों में से एक या संयोजन पर काम करेंगे:
छवि एनोटेशन तकनीक - हम माहिर हैं
एनोटेशन के विभिन्न प्रकार इस प्रकार हैं
बाउंडिंग बक्से
कंप्यूटर विज़न में सबसे अधिक उपयोग की जाने वाली छवि लेबलिंग तकनीक बाउंडिंग बॉक्स एनोटेशन है। इस तकनीक में, आसान पहचान के लिए छवि तत्वों पर मैन्युअल रूप से बक्से खींचे जाते हैं
3डी घनाकार
बाउंडिंग बॉक्स के समान लेकिन अंतर यह है कि, एनोटेटर किसी वस्तु की 3 महत्वपूर्ण विशेषताओं - लंबाई, गहराई और चौड़ाई को निर्दिष्ट करने के लिए वस्तुओं पर 3डी क्यूबॉइड बनाते हैं।
शब्दार्थ विभाजन
इस तकनीक में, एक छवि में प्रत्येक पिक्सेल को जानकारी के साथ एनोटेट किया जाता है और अलग-अलग खंडों में विभाजित किया जाता है जिसे पहचानने के लिए आपको अपने कंप्यूटर विज़न एल्गोरिदम की आवश्यकता होती है।
बहुभुज एनोटेशन
इस तकनीक में, लक्ष्य वस्तु के प्रत्येक शीर्ष पर बिंदु आलेखित करके अनियमित वस्तुओं को चिह्नित किया जाता है। यह ऑब्जेक्ट के सभी सटीक किनारों को उसके आकार की परवाह किए बिना एनोटेट करने की अनुमति देता है
लैंडमार्क एनोटेशन
इस तकनीक में, लेबलर को निर्दिष्ट स्थानों पर मुख्य 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 शारीरिक तत्वों को लेबल किया जाता है
रेखा विभाजन
इस तकनीक में, एनोटेटर उस तत्व को एक विशेष वस्तु के रूप में वर्गीकृत करने के लिए सीधी रेखाएँ खींचते हैं। यह सीमाएँ स्थापित करने, मार्गों या पथों 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 एवं प्रशिक्षित टीमें:
- डेटा निर्माण, लेबलिंग और क्यूए के लिए 30,000+ सहयोगी
- प्रमाणित परियोजना प्रबंधन टीम
- अनुभवी उत्पाद विकास टीम
- टैलेंट पूल सोर्सिंग एवं ऑनबोर्डिंग टीम
प्रक्रिया
उच्चतम प्रक्रिया दक्षता का आश्वासन दिया जाता है:
- मजबूत 6 सिग्मा स्टेज-गेट प्रक्रिया
- 6 सिग्मा ब्लैक बेल्ट की एक समर्पित टीम - मुख्य प्रक्रिया मालिक और गुणवत्ता अनुपालन
- सतत सुधार एवं फीडबैक लूप
मंच
पेटेंट किया गया प्लेटफ़ॉर्म लाभ प्रदान करता है:
- वेब-आधारित एंड-टू-एंड प्लेटफ़ॉर्म
- त्रुटिहीन गुणवत्ता
- तेज़ TAT
- निर्बाध वितरण
स्टाफ़
समर्पित एवं प्रशिक्षित टीमें:
- डेटा निर्माण, लेबलिंग और क्यूए के लिए 30,000+ सहयोगी
- प्रमाणित परियोजना प्रबंधन टीम
- अनुभवी उत्पाद विकास टीम
- टैलेंट पूल सोर्सिंग एवं ऑनबोर्डिंग टीम
प्रक्रिया
उच्चतम प्रक्रिया दक्षता का आश्वासन दिया जाता है:
- मजबूत 6 सिग्मा स्टेज-गेट प्रक्रिया
- 6 सिग्मा ब्लैक बेल्ट की एक समर्पित टीम - मुख्य प्रक्रिया मालिक और गुणवत्ता अनुपालन
- सतत सुधार एवं फीडबैक लूप
मंच
पेटेंट किया गया प्लेटफ़ॉर्म लाभ प्रदान करता है:
- वेब-आधारित एंड-टू-एंड प्लेटफ़ॉर्म
- त्रुटिहीन गुणवत्ता
- तेज़ TAT
- निर्बाध वितरण
कार्यक्षेत्र
हम विभिन्न उद्योगों के लिए विभिन्न प्रकार की छवियों को एनोटेट और लेबल करते हैं
कंप्यूटर विज़न तेजी से सार्वभौमिक होता जा रहा है और हर दिन कई नए उपयोग के मामले सामने आ रहे हैं। यह एकमात्र तरीका है जिससे कंपनियां बाज़ार में बढ़त हासिल करती हैं। यही कारण है कि हम अपनी उच्च गुणवत्ता वाली छवि लेबलिंग सेवाओं को विभिन्न उद्योगों की आवश्यकताओं तक विस्तारित करते हैं। हम निम्नलिखित जैसे उद्योगों की सेवा 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, इशारा पहचान, और बहुत कुछ के लिए
एआर / वी.आर.
अर्थ संबंधी समझ, चेहरे की पहचान, उन्नत ऑब्जेक्ट ट्रैकिंग और बहुत कुछ के लिए
कृषि
खरपतवार एवं रोग की पहचान एवं फसल की पहचान के लिए
फैशन और ईकॉमर्स
छवि वर्गीकरण, छवि विभाजन, छवि वर्गीकरण, ऑब्जेक्ट डिटेक्शन और मल्टी-लेबल वर्गीकरण के लिए
अंतत: आपको सही इमेज एनोटेशन कंपनी मिल गई है
विशेषज्ञ कार्यबल
लेबलिंग में कुशल हमारे विशेषज्ञों का समूह सटीक और प्रभावी ढंग से एनोटेट की गई तस्वीरें और छवियां प्राप्त कर सकता है।
विकास पर ध्यान दें
हमारी टीम आपको एआई इंजनों के प्रशिक्षण के लिए छवि डेटा तैयार करने में मदद करती है, जिससे बहुमूल्य समय और संसाधनों की बचत होती है।
अनुमापकता
हमारे सहयोगियों की टीम डेटा आउटपुट की गुणवत्ता बनाए रखते हुए अतिरिक्त मात्रा को समायोजित कर सकती है।
प्रतिस्पर्धात्मक
मूल्य निर्धारण
प्रशिक्षण और टीमों के प्रबंधन में विशेषज्ञ के रूप में, हम सुनिश्चित करते हैं कि परियोजनाएँ निर्धारित बजट के भीतर वितरित की जाएँ।
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 का विस्तृत दायरा एआई को तेजी से प्रशिक्षित करने के लिए आवश्यक प्रचुर मात्रा में जानकारी प्रदान करता है।
सेवाएं दी गईं
व्यापक एआई सेटअप के लिए विशेषज्ञ छवि डेटा संग्रह पूरी तरह से तैयार नहीं है। शेप में, आप मॉडलों को सामान्य से अधिक व्यापक बनाने के लिए निम्नलिखित सेवाओं पर भी विचार कर सकते हैं:
पाठ एनोटेशन
सेवाएँ
हम इकाई एनोटेशन, टेक्स्ट वर्गीकरण, भावना 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 डायराइजेशन, भावना पहचान जैसे प्रासंगिक उपकरणों के माध्यम से ऑडियो स्रोतों, भाषण और आवाज-विशिष्ट डेटासेट को लेबल करना एक ऐसी चीज है जिसमें हम विशेषज्ञ हैं।
वीडियो एनोटेशन
सेवाएँ
शेप कंप्यूटर विज़न मॉडल के प्रशिक्षण के लिए उच्च-स्तरीय वीडियो लेबलिंग सेवाएँ प्रदान करता है। यहां उद्देश्य डेटासेट को पैटर्न पहचान, ऑब्जेक्ट डिटेक्शन और अन्य जैसे उपकरणों के साथ प्रयोग करने योग्य बनाना है।
अनुशंसित संसाधन
क्रेता गाइड
कंप्यूटर विजन के लिए इमेज एनोटेशन और लेबलिंग
कंप्यूटर दृष्टि अनुप्रयोगों को प्रशिक्षित करने के लिए दृश्य दुनिया की समझ बनाने के बारे में कंप्यूटर दृष्टि है। इसकी सफलता पूरी तरह से उस पर निर्भर करती है जिसे हम इमेज एनोटेशन कहते हैं - तकनीक के पीछे मूलभूत प्रक्रिया जो मशीनों को बुद्धिमान निर्णय लेती है और ठीक यही हम चर्चा और अन्वेषण करने वाले हैं।
प्रसाद
कंप्यूटर विज़न डेटा कैटलॉग
एआई परियोजनाओं में कंप्यूटर विज़न के लिए सामान्य अनुप्रयोगों की एक विस्तृत विविधता है। हम आपके कंप्यूटर विज़न मॉडल के लिए बड़ी मात्रा में उच्च-गुणवत्ता वाली छवि और वीडियो डेटा तैयार करते हैं जो आपके बजट में फिट होते हैं और जैसे-जैसे आप बढ़ते हैं, उन्हें 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, स्केलेबल और विश्वसनीय छवि एनोटेशन सेवाएँ प्राप्त करें। आज ही कॉल शेड्यूल करें...
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (FAQ)
इमेज एनोटेशन, विशेषज्ञ मानव एनोटेटर्स की मदद से कंप्यूटर विज़न मॉडल को छवि में जो दिखाया गया है उसके बारे में जानकारी देने के लिए पूर्व निर्धारित लेबल के साथ एक छवि को एनोटेट करने की प्रक्रिया है। संक्षेप में यह सब 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 करने से 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 हो जाता है।
कंप्यूटर विज़न पर निर्भर प्रणालियों के लिए, छवि 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 को शक्तिशाली बनाने के लिए, इसे उस खंड में विभिन्न वस्तुओं को सटीक रूप से समझने के लिए लाखों छवियों को संसाधित करना पड़ता है, जिसके लिए इसे लागू करने का इरादा है।
छवि एनोटेशन वस्तु और सीमा का पता लगाने और छवि विभाजन से संबंधित प्रशिक्षण की सुविधा प्रदान करके कंप्यूटर विज़न के लिए एआई और एमएल मॉडल को प्रशिक्षित करता है।
विभिन्न छवि एनोटेशन तकनीकों में निम्न शामिल हैं:
- बाउंडिंग बक्से
- 3डी घनाकार
- शब्दार्थ विभाजन
- बहुभुज एनोटेशन
- छवि वर्गीकरण
- लैंडमार्क 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, मैन्युअल लेबलिंग छवि क्षेत्रों का पाठ्य रूप से वर्णन करने से संबंधित है। स्वचालित एनोटेशन भाषाई अनुक्रमण और ऑटो मेटाडेटा असाइनमेंट पर ध्यान देने के साथ अधिक बुद्धिमान और पूर्व-प्रशिक्षित सेटअप के लिए है।
इसके अलावा, मैन्युअल छवि लेबलिंग, धीमी होने के बावजूद, परियोजना परिवर्तनशीलता और स्केलेबल जरूरतों को संभालने में बेहतर ढंग से सुसज्जित है।
एक छवि एनोटेशन उपकरण एक संसाधन है जो मॉडल में फीड करने से पहले छवियों को लेबल करने के लिए कंप्यूटर-सहायता प्रयास और मैन्युअल परिश्रम के संतुलन का उपयोग करता है
आप किसी छवि को बाउंडिंग बॉक्स, क्यूबॉइड्स, पॉलीगॉन एनोटेशन, लाइन सेगमेंटेशन, लैंडमार्क एनोटेशन और बहुत कुछ जैसी तकनीकों की एक विस्तृत श्रृंखला के अधीन करके एनोटेट कर सकते हैं। एक बार जब तकनीक छवि के साथ बैठ जाती है, तो उसे सिस्टम में फीड किया जा सकता है।
संभावित उद्योग उपयोग के मामले हैं:
- स्वायत्त हावभाव पहचान, ADAS सुविधाएँ, स्तर और 5 स्वायत्तता के लिए वाहन
- राजा रोड मैपिंग, क्रैक डिटेक्शन और ओडीएआई (ऑब्जेक्ट डिटेक्शन एरियल इमेजरी) के लिए
- खुदरा इन्वेंट्री और शेल्फ प्रबंधन, आपूर्ति-श्रृंखला प्रबंधन, इशारा पहचान और बहुत कुछ के लिए
- एआर / वी.आर. अर्थ संबंधी समझ, चेहरे की पहचान, उन्नत वस्तु ट्रैकिंग और बहुत कुछ के लिए
- कृषि खरपतवार और बीमारी का पता लगाने और फसल की पहचान के लिए
- तथा फैशन और ईकॉमर्स छवि वर्गीकरण, वस्तु पहचान और मल्टी-लेबल वर्गीकरण के लिए