V7

V7 jest przeznaczone dla zespołów zajmujących się widzeniem komputerowym, które muszą tworzyć zarządzane zbiory danych z etykietami na potrzeby trenowania lub oceny modeli AI. Jego środowisko Darwin porządkuje dane obrazowe i wideo w zbiory danych oraz przepływy pracy związane z adnotowaniem. Zespoły mogą oznaczać obiekty za pomocą ramek ograniczających, wielokątów, tagów, punktów kluczowych i innych typów adnotacji. Osoby wykonujące adnotacje mogą korzystać z funkcji Auto-Annotate i etykietowania wspomaganego przez modele, aby generować lub poprawiać etykiety, a etapy weryfikacji pomagają zespołom kontrolować jakość adnotacji. V7 obsługuje też trenowanie wybranych modeli widzenia komputerowego lub podłączanie zewnętrznego modelu do przepływu pracy. W projektach związanych z obrazowaniem medycznym obsługuje pliki DICOM i NIfTI. Zespoły mogą importować i eksportować dane oraz adnotacje, również za pomocą narzędzi Python V7, dzięki czemu platforma sprawdza się w projektach wymagających wspólnego przepływu pracy związanego z etykietowaniem, działającego równolegle z istniejącymi potokami uczenia maszynowego.

Zastrzeżenie: WebCatalog nie jest powiązany, stowarzyszony, upoważniony ani wspierany przez V7 ani w żaden sposób oficjalnie z nim związany. Wszystkie nazwy produktów, logo i marki są własnością ich odpowiednich właścicieli.