의미론적 분할은 일부 원시 데이터(예: 평면 이미지)를 입력으로 가져와 관심 영역이 강조 표시된 마스크로 변환하는 것과 관련된 일반적인 컴퓨터 비전 문제입니다. 많은 사람들이 이미지의 모든 픽셀이 클래스에 할당되는 전체 픽셀 의미론적 분할이라는 용어를 사용합니다. ?
간단히 말하면 의미론적 분할은 이미지의 콘텐츠를 더 잘 이해할 수 있도록 이미지의 각 픽셀을 카테고리에 할당합니다. 이는 자율주행차, 의료 영상 분석, 로봇 비전 등 다양한 애플리케이션에 유용합니다.
Jinglianwen Technology는 양쯔강 삼각주 지역에서 가장 큰 AI 기본 데이터 서비스 제공업체 중 하나이며, 대부분의 주류 주석 도구를 포괄하고 작동이 쉽고 편리하며 효율적인 자체 개발 데이터 주석 플랫폼을 개발합니다. . 이미지 주석 작업대에는 풍부한 지능형 보조 주석 기능이 탑재되어 주석 효율성을 향상시킵니다. 플랫폼은 현재 사진의 객체 유형 자동 인식을 지원하고, 인식 결과에 카테고리 라벨을 자동으로 추가하며, 특징 분류 또는 분류를 수행합니다. 지능형 AI 의미론적 분할 모델과 수동 포인트 채우기를 지원하여 객체 영역 분류를 신속하게 완료합니다. 픽셀 수준 이미지 카테고리. 이미지 객체 콘텐츠의 자동 주석을 지원합니다. 또한 Jinglianwen 데이터 플랫폼에는 자동 표적 탐지 기능도 있어 비디오 프레임 추출 후 이미지에서 동일한 표적을 빠르게 추적하고 찾을 수 있습니다.
데이터 주석 플랫폼의 프로세스 관리 측면에서 Jinglianwen Technology는 운영 협업을 매우 중요하게 생각하며 작업 생성, 작업 할당, 라벨링 흐름에서 품질 검사/샘플링 검사에 이르는 단계를 정확하게 제어할 수 있습니다. 등을 통해 데이터 주석을 달성하기 위해 전체 프로세스가 제어됩니다. 데이터 주석 후 검토, 품질 검사, 승인 등의 다양한 링크를 거쳐 데이터 정확성을 보장하기 위해 전문가가 할당되어 품질 및 시점을 제어합니다. 완벽한 업스트림 및 다운스트림 작업을 보장하는 데이터 주석 연결은 품질을 보장하면서 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 또한 Jinglianwen Technology는 입찰과 검토의 분리 원칙을 따르고 완전한 위험 관리 및 제어 메커니즘을 갖추고 있으며 플랫폼의 민영화 배포를 지원하여 데이터 주석의 효율성과 정확성을 더욱 향상시키고 개인 정보 보호와 보안을 보장할 수 있습니다. 데이터를 전방위적으로 활용합니다.
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