V7

V7 è pensato per i team di computer vision che devono creare e gestire dataset etichettati per addestrare o valutare modelli di IA. Il suo workspace Darwin organizza immagini e video in dataset e flussi di lavoro di annotazione, consentendo ai team di etichettare gli oggetti con riquadri delimitatori, poligoni, tag, punti chiave e altri tipi di annotazione. Gli annotatori possono usare Auto-Annotate e l’etichettatura assistita da modelli per generare o perfezionare le etichette, mentre le fasi di revisione aiutano i team a verificarne la qualità. V7 supporta anche l’addestramento di alcuni modelli di visione o il collegamento di un modello esterno a un flusso di lavoro. Per i progetti di imaging medico, gestisce file DICOM e NIfTI. I team possono importare ed esportare dati e annotazioni, anche tramite gli strumenti Python di V7, rendendolo adatto ai progetti che necessitano di un flusso di lavoro condiviso per l’etichettatura integrato con pipeline di machine learning esistenti.

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