छवि एनोटेशन

एंटरप्राइज़-स्तरीय एआई के लिए उच्च-सटीकता वाली छवि एनोटेशन सेवाएं

Shaip, AI टीमों को विश्वसनीय कंप्यूटर विज़न मॉडल बनाने में मदद करने के लिए सटीक और स्केलेबल इमेज एनोटेशन और लेबलिंग सेवाएं प्रदान करता है। हमारे प्रशिक्षित एनोटेटर, उन्नत एनोटेशन प्लेटफॉर्म, गुणवत्ता जांच और प्रबंधित डिलीवरी वर्कफ़्लो, उद्यमों को उच्च-गुणवत्ता वाला विज़ुअल ट्रेनिंग डेटा तेज़ी से तैयार करने में मदद करते हैं।

छवि एनोटेशन

आप जिन पर भरोसा कर सकते हैं, ऐसी उच्च-स्तरीय इमेज लेबलिंग सेवाएं।

Shaip उच्च स्तरीय इमेज एनोटेशन सेवाएं प्रदान करता है, जो AI टीमों को आत्मविश्वास के साथ बेहतर कंप्यूटर विज़न मॉडल बनाने में मदद करती हैं। हमारे प्रशिक्षित एनोटेटर, प्रबंधित वर्कफ़्लो और गुणवत्ता नियंत्रण प्रक्रियाएं यह सुनिश्चित करती हैं कि प्रत्येक इमेज डेटासेट को सटीकता, निरंतरता और संदर्भ के साथ लेबल किया जाए। चाहे आपको एनोटेशन की मात्रा बढ़ानी हो, मॉडल के प्रदर्शन में सुधार करना हो या विज़ुअल डेटा लेबलिंग को आउटसोर्स करना हो, Shaip आपकी AI प्रशिक्षण आवश्यकताओं के अनुरूप विश्वसनीय इमेज एनोटेशन सहायता प्रदान करता है।

  • 500K+ वैश्विक स्तर पर सत्यापित योगदानकर्ता
  • 99%+ सटीकता SLA — या हम बिना किसी शुल्क के पुनः टिप्पणी करेंगे
  • HIPAA और GDPR के अनुरूप — हर प्रोजेक्ट, डिफ़ॉल्ट रूप से
  • फास्ट प्रूफ ऑफ कॉन्सेप्ट — प्रतिबद्धता जताने से पहले गुणवत्ता की पुष्टि करें
  • NDA द्वारा सुरक्षित — आपका डेटा एक नियंत्रित वातावरण में सुरक्षित रहता है

उच्च गुणवत्ता वाले कंप्यूटर विज़न प्रशिक्षण डेटा के लिए छवि एनोटेशन तकनीकें

Shaip, AI और मशीन लर्निंग टीमों को कंप्यूटर विज़न मॉडल के लिए सटीक विज़ुअल डेटासेट तैयार करने में मदद करने के लिए कई इमेज एनोटेशन तकनीकों का समर्थन करता है। बाउंडिंग बॉक्स और क्यूबॉइड से लेकर सेगमेंटेशन और लैंडमार्क एनोटेशन तक, हमारे विशेषज्ञ आपके मॉडल के लक्ष्यों, इमेज की जटिलता और गुणवत्ता आवश्यकताओं के आधार पर सही लेबलिंग विधि लागू करते हैं।

बाउंडिंग बॉक्स - छवि एनोटेशन

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 क्यूबॉयड - छवि एनोटेशन

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।

छवि एनोटेशन सिमेंटिक एनोटेशन

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

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

छवि एनोटेशन मील का पत्थर एनोटेशन

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 - छवि एनोटेशन

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।

कंकाल एनोटेशन

कंकाल एनोटेशन

एनोटेटर प्रमुख जोड़ों और शरीर के अंगों को जोड़कर कंकाल संरचना का मानचित्रण करते हैं, जिससे एआई मॉडल को क्रिया पहचान कार्यों के लिए मानव या पशु की मुद्रा, गति और आसन को समझने में मदद मिलती है।

लाइडार एनोटेशन

LiDAR एनोटेशन

लिडार सेंसर से प्राप्त 3डी पॉइंट क्लाउड डेटा को लेबल किया जाता है ताकि वास्तविक दुनिया की वस्तुओं को गहराई की सटीकता के साथ पहचाना और वर्गीकृत किया जा सके - जो स्वायत्त वाहनों और रोबोटिक्स धारणा के लिए महत्वपूर्ण है।

मुख्य बिंदु एनोटेशन

मुख्य बिंदु टिप्पणी

किसी वस्तु के आकार, अभिविन्यास और स्थिति को समझने के लिए उस वस्तु के विशिष्ट स्थानों पर सटीक बिंदु लगाए जाते हैं - जिससे एआई को विभिन्न उपयोग मामलों में सूक्ष्म संरचनात्मक विवरण को समझने में मदद मिलती है।

छवि एनोटेशन प्रक्रिया

पारदर्शिता हमारे सहयोग के मूल में है। हमारे कड़े संचालन और तरल संचार तंत्र एक पुरस्कृत सहयोग सुनिश्चित करते हैं।

विभिन्न उद्योगों में इमेज एनोटेशन के उपयोग के उदाहरण

इमेज एनोटेशन, एआई और कंप्यूटर विज़न मॉडल को वास्तविक व्यावसायिक परिवेश में दृश्य डेटा को समझने में मदद करता है। Shaip उन उद्योगों के लिए इमेज लेबलिंग परियोजनाओं का समर्थन करता है जिन्हें सटीक ऑब्जेक्ट डिटेक्शन, सीन अंडरस्टैंडिंग, डिफेक्ट रिकग्निशन, डैमेज असेसमेंट और स्वचालित दृश्य निरीक्षण की आवश्यकता होती है।

स्वायत्त वाहन

मोटर वाहन

कंप्यूटर विज़न मॉडल को प्रशिक्षित करें ताकि वे स्वायत्त ड्राइविंग, ADAS, पार्किंग सहायता, ड्राइवर निगरानी और वाहन क्षति मूल्यांकन के लिए वाहनों, पैदल यात्रियों, लेन, यातायात संकेतों, सड़क चिह्नों और बाधाओं का पता लगा सकें।

खुदरा

खुदरा और ई-कॉमर्स

सटीक रूप से लेबल किए गए उत्पाद और स्टोर छवियों के साथ उत्पाद की खोज, कैटलॉग की सटीकता, दृश्य खोज, इन्वेंट्री पहचान, शेल्फ निगरानी, ​​उत्पाद टैगिंग, छवि मॉडरेशन और वैयक्तिकृत खरीदारी अनुभवों में सुधार करें।

सुरक्षा एवं निगरानी

सुरक्षा और निगरानी

सटीक छवि एनोटेशन के माध्यम से कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालियों को लोगों, वस्तुओं, असामान्य गतिविधि, परित्यक्त वस्तुओं, प्रतिबंधित क्षेत्र में आवागमन, भीड़ घनत्व, लाइसेंस प्लेटों और परिधि संबंधी खतरों की पहचान करने में सक्षम बनाएं।

विनिर्माण और गुणवत्ता नियंत्रण

विनिर्माण

लेबल किए गए दृश्य डेटा का उपयोग करके स्वचालित गुणवत्ता निरीक्षण, दोष पहचान, पुर्जों की पहचान, असेंबली लाइन की निगरानी, ​​पैकेजिंग सत्यापन, उपकरण सुरक्षा जांच और सतह क्षति का पता लगाने में सहायता प्रदान करता है।

फ़ैशन और ईकॉमर्स - छवि लेबलिंग

वित्त और बीमा

वाहन क्षति, संपत्ति क्षति, परिसंपत्ति सत्यापन, दस्तावेज़/छवि धोखाधड़ी का पता लगाने और स्वचालित दृश्य साक्ष्य विश्लेषण के लिए छवि एनोटेशन के साथ दावा समीक्षा और जोखिम मूल्यांकन में तेजी लाएं।

एआर/वीआर

रोबोटिक्स

रोबोटों को वस्तुओं को पहचानने, दृश्यों को समझने, बाधाओं से बचने, वस्तुओं को पकड़ने, वातावरण में घूमने, स्थानों का मानचित्रण करने और एनोटेटेड इमेज डेटासेट का उपयोग करके लोगों और वस्तुओं के साथ सुरक्षित रूप से बातचीत करने के लिए प्रशिक्षित करें।

हमारी क्षमता

स्टाफ़

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

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

मंच

पेटेंट किया गया प्लेटफ़ॉर्म लाभ प्रदान करता है:

  • वेब-आधारित एंड-टू-एंड प्लेटफ़ॉर्म
  • त्रुटिहीन गुणवत्ता
  • तेज़ TAT
  • निर्बाध वितरण

अंतत: आपको सही इमेज एनोटेशन कंपनी मिल गई है

01

तेज़ POCs

कोई महीनों लंबी ऑनबोर्डिंग प्रक्रिया नहीं। हम नमूना एनोटेटेड डेटा के साथ तुरंत एक प्रूफ-ऑफ-कॉन्सेप्ट प्रदान करते हैं — ताकि आप पूर्ण पैमाने पर प्रतिबद्ध होने से पहले गुणवत्ता को सत्यापित कर सकें।

भुगतान करने से पहले आपको नमूना डेटासेट उपलब्ध कराया जाएगा।
02

अनुपालन और सुरक्षा सर्वोपरि

प्रत्येक प्रोजेक्ट में HIPAA, GDPR, ISO, SOC 2 के अनुपालन को शामिल किया गया है। पेटेंटेड सुरक्षित प्लेटफॉर्म, पहले दिन से ही NDA (नॉन-डिस्क्लोजर एग्रीमेंट), और डेटा स्टोरेज और डेटा ट्रांसमिशन दोनों में एन्क्रिप्शन की सुविधा।

आपका डेटा कभी भी नियंत्रित वातावरण से बाहर नहीं जाता।
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डोमेन-विशिष्ट विशेषज्ञता

चिकित्सा संबंधी जानकारी के लिए चिकित्सक। कानूनी दस्तावेजों के लिए वकील। स्थानीय बोली के लिए भाषाविद। हर कार्य के लिए सही विशेषज्ञ - कोई सामान्य समूह नहीं।

प्रत्येक परियोजना में प्रमाणित पेशेवर कार्यरत हैं।
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मजबूत प्रौद्योगिकी साझेदारी

AWS, Azure, GCP और प्रमुख MLOps प्लेटफॉर्म के साथ गहन एकीकरण। अपने मौजूदा स्टैक - Labelbox, SageMaker, Databricks, आदि में सीधे जुड़ें।

यह आपके मौजूदा मशीन लर्निंग पाइपलाइन के भीतर काम करता है।
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एंटरप्राइज़-ग्रेड डेटा गुणवत्ता

6 सिग्मा पद्धति, बहु-स्तरीय गुणवत्ता आश्वासन, समर्पित ब्लैक बेल्ट और अंतर-एनोटेटर सहमति जांच। 99%+ सटीकता का मानक दावा — अन्यथा हम बिना किसी शुल्क के पुनः एनोटेट करेंगे।

प्रत्येक डिलीवरी पर 99%+ सटीकता SLA
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लचीला वैश्विक कार्यबल

विभिन्न समय क्षेत्रों, भाषाओं और डोमेन में 1,000 से अधिक एनोटेटर। मांग के अनुसार 10 से 10 लेबल तक स्केल करें — अतिरिक्त कर्मचारियों की आवश्यकता नहीं है।

लचीली कार्यबल, आपके लिए कोई अतिरिक्त लागत नहीं।

सफलता की कहानियां

एआई मॉडल प्रशिक्षण के लिए तैयार चेहरे की पहचान डेटासेट

शैप ने नैतिक रूप से प्राप्त, जनसांख्यिकीय रूप से विविध चेहरे के डेटासेट उपलब्ध कराए, जिससे एक वैश्विक तकनीकी समूह को लंबे डेटा संग्रह चक्रों के बिना एआई मॉडल विकास में तेजी लाने में मदद मिली।

तैयार चेहरे की पहचान डेटासेट

समस्या : विभिन्न जातीयताओं, आयु वर्ग और स्थितियों के आधार पर गोपनीयता का पालन करते हुए बड़े पैमाने पर चेहरे के डेटासेट तैयार करना।

समाधान : विस्तृत मुद्रा, भावना और प्रकाश व्यवस्था संबंधी टिप्पणियों के साथ 6 चयनित डेटासेट में 300,000 से अधिक छवियां और 2,000 से अधिक वीडियो।

परिणाम : कम पूर्वाग्रह और पूर्ण वैश्विक गोपनीयता अनुपालन के साथ एआई मॉडल का प्रशिक्षण तेजी से संभव हुआ।

स्मार्टसिटी स्वायत्त वाहनों के लिए LiDAR एनोटेशन परियोजना

स्मार्टसिटी ने जटिल शहरी वातावरण में सुरक्षित स्वायत्त वाहन तैनाती के लिए मल्टी-सेंसर लिडार और कैमरा डेटा को एनोटेट करने के लिए शाइप के साथ साझेदारी की।

लाइडार एनोटेशन

समस्या : विभिन्न शहरी परिदृश्यों में 15,000 मल्टी-सेंसर फ्रेमों को 4 महीनों के भीतर एनोटेट करना।

समाधान : एआई-सहायता प्राप्त उपकरणों का उपयोग करते हुए 50 सदस्यीय एनोटेशन टीम ने 2डी/3डी वर्कफ़्लो के साथ 450,000 से अधिक ऑब्जेक्ट एनोटेशन पूरे किए।

परिणाम : 99.7% सटीकता, निर्धारित समय से 2 सप्ताह पहले डिलीवरी - वास्तविक एंटीवायरस परीक्षण समय में 30% की कटौती।

विशेष रुप से प्रदर्शित ग्राहक

विश्व-अग्रणी एआई उत्पाद बनाने के लिए टीमों को सशक्त बनाना।

पेशेवर, स्केलेबल और भरोसेमंद इमेज एनोटेशन सेवाएं प्राप्त करें। आज ही कॉल शेड्यूल करें...

इमेज एनोटेशन, छवियों में लेबल या टैग जोड़ने की प्रक्रिया है ताकि उन्हें मशीन लर्निंग मॉडल के लिए समझने योग्य बनाया जा सके। यह मशीनों को छवि में वस्तुओं या तत्वों की पहचान करने और उनकी व्याख्या करने में मदद करता है।

ये दोनों आपस में घनिष्ठ रूप से संबंधित हैं। इमेज लेबलिंग में आमतौर पर टैग या श्रेणियां निर्दिष्ट की जाती हैं, जबकि इमेज एनोटेशन में बाउंडिंग बॉक्स, पॉलीगॉन, लैंडमार्क और सेगमेंटेशन मास्क जैसे विस्तृत दृश्य चिह्न शामिल हो सकते हैं।

कंप्यूटर विज़न मॉडल को वस्तुओं का पता लगाने, दृश्यों को वर्गीकृत करने, दृश्य पैटर्न की पहचान करने और सटीक वास्तविक दुनिया की भविष्यवाणियां करने के लिए एनोटेटेड छवियों की आवश्यकता होती है।

मुख्य तकनीकों में बाउंडिंग बॉक्स, सिमेंटिक सेगमेंटेशन, पॉलीगॉन एनोटेशन, 3D क्यूबॉइड्स, लैंडमार्क एनोटेशन और लाइन सेगमेंटेशन शामिल हैं। प्रत्येक विधि का उपयोग ऑब्जेक्ट के प्रकार और परियोजना की ज़रूरतों के आधार पर किया जाता है।

एक इमेज एनोटेशन प्रदाता लेबलिंग दिशानिर्देश, प्रशिक्षित एनोटेटर, एनोटेशन उपकरण, गुणवत्ता समीक्षा, परियोजना प्रबंधन और अंतिम डेटासेट वितरण जैसी सेवाएं प्रदान करता है।

इमेज एनोटेशन को आउटसोर्स करने से कंपनियों को मैन्युअल काम कम करने, तेजी से विस्तार करने, लेबलिंग की स्थिरता में सुधार करने और प्रशिक्षित एनोटेशन टीमों तक पहुंच प्राप्त करने में मदद मिलती है।

बाउंडिंग बॉक्स एनोटेशन छवियों में वस्तुओं के चारों ओर आयताकार बॉक्स बनाता है ताकि कंप्यूटर विज़न मॉडल वस्तु की स्थिति और पहचान सीख सकें।

सिमेंटिक सेगमेंटेशन छवि पिक्सेल को श्रेणी के आधार पर लेबल करता है ताकि एआई मॉडल वस्तु क्षेत्रों और सीमाओं को विस्तृत स्तर पर समझ सकें।

पॉलीगॉन एनोटेशन वस्तुओं के किनारों के चारों ओर बिंदु बनाकर अनियमित वस्तु आकृतियों को चिह्नित करता है, जिससे मॉडल को अधिक सटीक सीमाओं को सीखने में मदद मिलती है।

लैंडमार्क एनोटेशन विशिष्ट छवि विशेषताओं पर प्रमुख बिंदु अंकित करता है, जिससे एआई मॉडल को स्थिति, आकार और वस्तु संरचनाओं को पहचानने में मदद मिलती है।

शैप छवि एनोटेशन की सटीकता में सुधार करने के लिए प्रशिक्षित एनोटेटर्स, स्पष्ट दिशानिर्देश, गुणवत्ता जांच, समीक्षा कार्यप्रवाह और प्रतिक्रिया लूप का उपयोग करता है।

लागत डेटासेट के आकार, एनोटेशन तकनीक, जटिलता, गुणवत्ता आवश्यकताओं, कार्य निष्पादन समय और परियोजना-विशिष्ट निर्देशों पर निर्भर करती है।

समयसीमा छवियों की संख्या, एनोटेशन की जटिलता, समीक्षा आवश्यकताओं और वितरण अनुसूची पर निर्भर करती है। एक पायलट बैच व्यापक कार्यान्वयन से पहले समय का अनुमान लगाने में सहायक हो सकता है।