Ik doe data annotatie, bounding box en afbeeldingslabeling in roboflow

Ben je een computer vision model aan het bouwen maar blijf je urenlang handmatig afbeeldingen labelen?

Ik verzorg je dataset annotatie en labeling zodat jij je kunt richten op het trainen en inzetten van je model, zonder duizenden afbeeldingen met de hand te taggen.

Wat ik kan doen:

• Afbeeldingsclassificatie labeling (afbeeldingen indelen in juiste categorieën/mappen)
• Bounding box annotatie voor objectdetectie (YOLO, Faster R-CNN, SSD formats)
• Polygon/segmentatie annotatie voor instance- en semantische segmentatie
• Dataset annotatie met Roboflow, LabelImg, CVAT of Makesense.ai
• Dataset opschonen, augmentatie en splitsen in train/val/test
• Export in elk gewenst formaat: YOLO (.txt), COCO (JSON), Pascal VOC (XML), CSV

Waarom met mij werken:

• Precisiegerichte labeling, ik controleer de klassen voordat ik lever
• Snelle doorlooptijd, ook voor grote datasets
• Duidelijke communicatie over klassen en randgevallen vooraf
• Ervaring met echte ML/CV projecten, dus ik weet wat een "schoon" dataset maakt voor training (niet alleen labelen voor de vorm)

Stuur me je afbeeldingen/video’s en klassenlijst, en ik lever een kant-en-klare dataset voor training