Door categorieën bladeren
Ontdekken
Fiverr Pro
Nederlands
$
USD
Ik zorg voor nauwkeurige data annotatie en beeldlabeling
Over deze dienst
Ben je op zoek naar een professionele data annotation en image labeling expert om hoogwaardige datasets te bouwen voor jouw AI/ML-modellen? Je bent op de juiste plek!
Schone, nauwkeurig gelabelde data is de basis van computer vision. Ik bied precisiegerichte handmatige labelingdiensten, zodat je maximale nauwkeurigheid krijgt voor je training pipelines.
Mijn annotation mogelijkheden omvatten:-
- Bounding boxes: Strakke objectdetectie en lokalisatie
- Polygon annotation: Precieze tracking voor onregelmatige vormen
- Semantic segmentation: Hoogdetail, pixel-precies maskeren
- Keypoint & line annotation: Pose-estimatie & lane detection
- Text/audio labeling: Named Entity Recognition (NER) & classificatie
Tools & formaten die ik ondersteun:-
Bekend met CVAT, Roboflow, LabelImg, Labelme en Labelbox.
Leveringsformaten: YOLO (TXT), COCO (JSON), Pascal VOC (XML), CSV of semantic masks.
Waarom kiezen voor mijn service?
- -Strenge multi-pass QA om mislabeling te voorkomen
- -Snelle doorlooptijden voor bulk datasets
- -Strikte data privacy en NDA-naleving
Laten we je AI-modellen slimmer maken! Kies een pakket of stuur me een bericht met je project specificaties voor een op maat gemaakte offerte vandaag nog.
Techniek:
Handleiding
Type tagging:
Tekst
•
Afbeelding
•
Video
Mijn portfolio
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
Welke tools gebruik je voor data annotation?
Ik ben volledig getraind in standaard tools zoals Roboflow, CVAT, LabelImg en Labelbox. Als jouw team een voorkeur heeft voor een interne interface, pas ik me daar gemakkelijk op aan.
Kun je datasets leveren in het formaat voor YOLO en COCO?
Ja! Ik exporteer je voltooide image labeling of data annotation project precies in het formaat dat jouw model nodig heeft, inclusief YOLO TXT, COCO JSON, XML of CSV.
Hoe garandeer je de nauwkeurigheid van de AI training data?
Ik gebruik een multi-staps kwaliteitscontrolesysteem. Elk asset wordt handmatig gecontroleerd om te verifiëren dat bounding boxes en semantic segmentation contouren strak tot de pixelgrens zijn getekend.
