Labellerr er kun træningsdataplatform med Smart Feedback Loop. Vores teknologi hjælper AI-første organisationer, der udvikler computervision AI, med at bringe automatisering i deres datapipeline. Vores saas-platform løser udfordringer for ML-forskere, der har brug for hurtigere, bekvem og iterativ adgang til træningsdata på en sikker måde for at træne deres computervision/ustrukturerede data AI-modeller. Vi bestræber os på at levere tjenester med en "gør det til at ske" holdning. Vores fokusbrancher omfatter sundhedspleje, autonome køretøjer, smarte byer, detailhandel og fremstilling.

Labellerr er et omfattende værktøj designet til at strømline og forbedre processen med billedmærkning, et afgørende trin i udviklingen af nøjagtige computervisionsmodeller. Appen fokuserer på at tilvejebringe kommentarer af høj kvalitet, der er vigtige for at uddanne maskinlæringsmodeller, der bruges i objektdetektion, billedklassificering og billedsegmenteringsopgaver. Ved at sikre præcis og konsekvent mærkning hjælper Labellerr med at forbedre robustheds- og generaliseringsfunktionerne i disse modeller, hvilket gør dem mere pålidelige i applikationer i den virkelige verden.

Nøglefunktioner i Labellerr inkluderer samarbejdsmæssige annotationsarbejdsgange, versionskontrol og centraliseret retningslinjestyring. Disse funktioner gør det muligt for annotatorer at arbejde effektivt og sikre konsistens på tværs af store datasæt. Appen understøtter også realtidsovervågning af annotationskvaliteten, så brugerne kan identificere og adressere uoverensstemmelser omgående. Dette er især vigtigt i applikationer såsom autonome køretøjer, diagnosticering af sundhedsvæsenet og detailhandelsmaskiner, hvor nøjagtig billedmærkning er kritisk for ydeevne og sikkerhed.

Labellerrs kapaciteter er designet til at tackle fælles udfordringer inden for billedmærkning, såsom subjektivitet, overlappende etiketter og kanttilfælde. Ved at tilvejebringe klare definitioner for hver etiket og retningslinjer for håndtering af tvetydige billeder hjælper appen med at reducere støj i træningsdata og forbedre modelydelsen. Derudover understøtter Labellerr Dynamiske retningslinjer, hvilket muliggør iterativ forfining, når projekter udvikler sig. Denne fleksibilitet sikrer, at mærkningsprocessen forbliver nøjagtig og effektiv i hele projektets livscyklus.

Denne beskrivelse blev genereret af AI (kunstig intelligens). AI kan lave fejl. Tjek vigtige oplysninger.

Kategorier:

Software Development

Software til datamærkning

Data Science og Machine Learning platforme

MLOps platforme

Websted: labellerr.com

Ansvarsfraskrivelse: WebCatalog er ikke tilknyttet, associeret med, autoriseret af, godkendt af eller på nogen måde officielt forbundet med Labellerr. Alle produktnavne, logoer og mærker tilhører deres respektive ejere.

Labellerr

Alternativer

Du vil muligvis også kunne lide