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SAM如何提高标注效率?景联文标注平台助力图像标注更加高效

原创 人工智能 作者:景联文科技 时间:2023-06-16 14:15:34 0 删除 编辑

图像分割是计算机视觉的基础技术之一,由于图像 具有 复杂性,面对不同 的 场景需要 匹配 不同的图像分割模型。 SAM是 Meta 发布的分割 模型 , 突破了分割界限,极大地促进了计算机视觉基础模型的发展。

 

SAM可被用在任何需要对图像进行识别和分割的场景中, 能够对输入的图像进行分割,识别出不同的物体或区域,并且将其标记出来。通过不断优化算法和模型结构, 可以使 SAM 拥有 更高的准确率和更快的处理速度。 SAM也 注重 于提高模型的鲁棒性和灵活性,使得该模型能够适应不同应用场景和数据集,并具备一定的泛化能力。

 

景联文科技 是 AI基础数据行业的头部企业,已通过将SAM集成进 数据 标注平台, 极大地提高了图像标注效率, 为用户提供更好的标注体验。基于 SAM的特点为数据场景做了 全面 优化,使用户可以得到更加精准的标注结果。

 

 

 

景联文数据 标注 平台 搭载 SAM相关算法 以提升标注效率 。

 

平台支持自动识别当前图片的物体类型,对识别结果自动添加品类标签,进行特征归类或分类整理;支持通过智能 AI语义分割模型配合人工手动补点 ; 可快速完成像素级图像类别的物体区域分类标注;支持对图片物体内容进行自动打点标注 ; 优秀的显存分配机制,支持处理更大更复杂的图像;支持多种分割结果输出;支持一键全景分割; 具备自动目标检测能力,可快速实现视频抽帧后图像中相同目标的跟踪和定位。

 

景联文科技始终关注智能驾驶、 智能家居 、公共安全、智慧城市、智慧医疗、智慧金融、智能教育、智能司法等人工智能场景下的各种需求,为 AI技术提供底层技术支撑。未来景联文科技会继续专注于高质量、场景化的AI数据服务,打造通用数据集、数据标平台及数据管理工具、定制化数据采集标注的AI数据全生命周期的服务布局。

 

 

标注平台支持全领域多场景数据标注需求 :

1.计算机视觉

矩形框标注、关键点标注、线段标注、语义分割、实例分割标注、 ocr标注、图片分类、视频标注

2.语音工程

ASR语音转写、语音切割、语音清洗、情绪判定、声纹识别、音素标注、韵律标注、发音校对

3.自然语言理解

ocr转写、词性标注、命名实体标注、语句泛化、情感分析、句子编写、槽位提取、意图匹配、文本判断、文本匹配、文本信息抽取、文本清洗、机器翻译

4.自动驾驶点云

3D点云目标检测标注、3D点云语义分割标注、2D3D融合标注、点云连续帧标注

 

在数据标注平台的流程管理上,景联文科技重视作业协同化,可准确把控从创建任务、分配任务、标注流转到质检 /抽检等环节,实现对数据过程中全流程掌控,数据标准后经过审核、质检、验收等不同环节确保数据准确性,且每个环节都有专业人员来把控标注数据的质量和时间节点,做好上下游工作环节完美衔接,可以在保证质量的前提下提高效率。此外,景联文科技遵循标审分离原则,风险管控机制完善,并支持平台私有化部署,全方位保证数据的隐私安全。

 

通过智能化的标注平台产品赋能 AI训练数据行业,能够有效提高人机协作效率扩大产能,及时调整标注方案做好逾期风险管控,准确把控数据质量问题,为AI相关企业提供处理大规模感知数据的能力,节省企业的时间和开发成本,实现人力驱动向技术驱动的重要升级 。

 

景联文科技|数据采集|数据标注

助力人工智能技术,赋能传统产业智能化转型升级

 

 

 

文章图文著作权归景联文科技所有,商业转载请联系景联文科技获得授权,非商业转载请注明出处。


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