SuperAnnotate

Segmentation sémantique

Étiquetez avec précision les images au niveau du pixel, permettant une compréhension détaillée de la scène pour des applications telles que la conduite autonome et l'analyse d'images médicales. Cette fonctionnalité permet une identification précise des objets et de leurs limites.

Segmentation d'instance

Faites la distinction entre les instances individuelles de la même classe d'objets, fournissant des informations granulaires pour des tâches telles que la robotique et la surveillance. Cela permet à l'IA de comprendre non seulement quels objets sont présents, mais aussi combien il y a de chaque objet.

Détection d'objets

Identifiez et localisez rapidement les objets dans les images et les vidéos à l'aide de boîtes englobantes, alimentant des applications telles que le suivi d'objets et la détection d'anomalies. Il s'agit d'une fonctionnalité fondamentale pour de nombreuses tâches de vision par ordinateur.

Annotation collaborative

Permettez un travail d'équipe transparent grâce à des fonctionnalités de collaboration en temps réel, garantissant la cohérence et l'efficacité des projets d'annotation à grande échelle. Cela aide les équipes à travailler ensemble plus efficacement et réduit les erreurs.

Contrôle qualité

Mettez en œuvre des flux de travail de contrôle qualité robustes pour garantir la précision et la cohérence des données, ce qui conduit à des modèles d'IA plus fiables. Cela inclut des fonctionnalités telles que la notation de consensus et les processus de révision.

Apprentissage actif

Donnez la priorité aux données les plus informatives pour l'annotation, réduisant ainsi les coûts d'annotation et accélérant l'entraînement du modèle. Cela aide les équipes à se concentrer sur les données qui auront le plus d'impact sur les performances du modèle.