Labellerr är bara träningsdataplattform med Smart Feedback Loop. Vår teknik hjälper AI-första organisationer som utvecklar datorvision AI att få automatisering i sin datapipeline. Vår saas-plattform löser utmaningar för ML-forskare som behöver snabbare, bekvämare och iterativ åtkomst till träningsdata på ett säkert sätt för att träna sina datorseende/ostrukturerade data AI-modeller. Vi strävar efter att tillhandahålla tjänster med en "make it happen"-attityd. Våra fokusbranscher inkluderar hälsovård, autonoma fordon, smarta städer, detaljhandel och tillverkning.

Labellerr är ett omfattande verktyg som är utformat för att effektivisera och förbättra processen för bildmärkning, ett avgörande steg för att utveckla exakta datorsynsmodeller. Appen fokuserar på att tillhandahålla högkvalitativa kommentarer som är viktiga för att utbilda maskininlärningsmodeller som används i objektdetektering, bildklassificering och bildsegmenteringsuppgifter. Genom att säkerställa exakt och konsekvent märkning hjälper Labellerr att förbättra robustheten och generaliseringsfunktionerna för dessa modeller, vilket gör dem mer tillförlitliga i verkliga applikationer.

Nyckelfunktioner i Labellerr inkluderar samarbetsannoneringsarbetsflöden, versionskontroll och centraliserad riktlinjehantering. Dessa funktioner gör det möjligt för annotatorer att arbeta effektivt och säkerställa konsistens över stora datasätt. Appen stöder också övervakning av annoteringskvalitet i realtid, vilket gör att användare kan identifiera och adressera inkonsekvenser snabbt. Detta är särskilt viktigt i applikationer som autonoma fordon, sjukvårdsdiagnostik och visuella sökmotorer i detaljhandeln, där korrekt bildmärkning är avgörande för prestanda och säkerhet.

Labellerrs kapacitet är utformade för att hantera vanliga utmaningar i bildmärkning, såsom subjektivitet, överlappande etiketter och kantfall. Genom att tillhandahålla tydliga definitioner för varje etikett och riktlinjer för hantering av tvetydiga bilder hjälper appen att minska bruset i träningsdata och förbättra modellprestanda. Dessutom stöder Labellerr dynamiska riktlinjeuppdateringar, vilket möjliggör iterativ förfining när projekt utvecklas. Denna flexibilitet säkerställer att märkningsprocessen förblir korrekt och effektiv under hela projektets livscykel.

Denna beskrivning genererades av AI (artificiell intelligens). AI kan göra misstag. Kontrollera viktig information.

Kategorier:

Software Development

Programvara för datamärkning

Data Science och Machine Learning-plattformar

MLOps-plattformar

Webbplats: labellerr.com

Ansvarsfriskrivning: WebCatalog är inte ansluten, associerad, auktoriserad, godkänd av eller på något sätt officiellt kopplad till Labellerr. Alla produktnamn, logotyper och varumärken tillhör sina respektive ägare.

Labellerr

Alternativ

Du kanske också gillar