Ik zal ml-afbeeldingannotatie, segmentatie, omkaderingsvakken en aangepaste gegevenslabels uitvoeren

Image annotation houdt in dat je specifieke kenmerken of objecten binnen beelden markeert en labelt om trainingsdata te maken voor AI- en machine learning-modellen. Door beelden nauwkeurig te annoteren, kunnen AI-modellen, vooral op het gebied van objectdetectie, effectiever worden getraind om te herkennen en te interpreteren wat ze zien.

Ik gebruik een reeks van industriestandaard tools zoals Supervise.ly, CVAT, VoTT, Labelimg en Roboflow, onder andere. Elke tool heeft zijn eigen kenmerken, en de keuze hangt vaak af van de projectvereisten en gewenste outputformaten.

Ik bied een breed scala aan outputformaten aan om aan de verschillende behoeften van AI-modellen te voldoen. Deze omvatten XML (Pascal Voc), TXT (YOLO), JSON, COCO formaat, CSV-bestand en segmentation masks.

Kwaliteit staat voorop. Ik zorg voor nauwkeurigheid door meerdere kwaliteitscontroles en door op de hoogte te blijven van de nieuwste annotatietechnieken. Daarnaast heb ik door mijn ervaring met zowel lokale als online klanten mijn aanpak verfijnd om consistente en hoogwaardige annotaties te leveren.

Absoluut! Hoewel ik ervaring heb met een breed scala aan tools, ben ik flexibel en sta ik open voor het gebruik van door de klant specifieke tools of het leveren van data in speciale formaten op verzoek.