Ik doe beeldannotatie, bounding box, segmentatie en alle datalabeling voor ai

De meeste AI-modellen falen niet door de architectuur, maar door de data die ze krijgen. Eén inconsistentie in annotatie en het hele trainingsproces wordt zwakker. Daarom richt ik me op pixel-precieze annotatie en labeling van bounding boxes, polygonen, masks, OCR, segmentatie, geleverd in de exacte formaten die jouw model verwacht.

Ik heb gewerkt aan grootschalige projecten zoals Amazons PythonBigCode via Turing, waar precisie en betrouwbaarheid niet onderhandelbaar waren. Diezelfde normen gelden hier.

Tools: CVAT, LabelImg, Labelbox, Roboflow

Formaten: COCO, Pascal VOC, YOLO, segmentatiemasks

Ik label niet alleen images. Ik ontwikkel datasets die modellen trainen om te presteren, zodat je geen weken verspilt aan het debuggen van verkeerd gelabelde data of het opnieuw trainen op flawed inputs. Van 100 images tot 100.000+, mijn proces is gebouwd om op te schalen zonder verlies van nauwkeurigheid.

Als je resultaten wilt die standhouden in de echte wereld, is dit waar je moet beginnen.