V7

V7 está pensado para equipos de visión artificial que necesitan crear y gestionar conjuntos de datos etiquetados para entrenar o evaluar modelos de IA. Su espacio de trabajo Darwin organiza imágenes y vídeos en conjuntos de datos y flujos de trabajo de anotación, donde los equipos pueden etiquetar objetos mediante cuadros delimitadores, polígonos, etiquetas, puntos clave y otros tipos de anotación. Los anotadores pueden usar Auto-Annotate y el etiquetado asistido por modelos para generar o perfeccionar etiquetas, mientras que los pasos de revisión ayudan a los equipos a comprobar la calidad de las anotaciones. V7 también permite entrenar ciertos modelos de visión o conectar un modelo externo a un flujo de trabajo. Para proyectos de imágenes médicas, admite archivos DICOM y NIfTI. Los equipos pueden importar y exportar datos y anotaciones, también mediante las herramientas de Python de V7, por lo que es adecuado para proyectos que necesitan un flujo de trabajo de etiquetado compartido junto con las canalizaciones de aprendizaje automático existentes.

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