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Bounding Boxes for Machine Learning and Computer Vision Datasets
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Meilleures alternatives à Bounding Boxes for Machine Learning and Computer Vision Datasets les mieux notées

Bounding Boxes for Machine Learning and Computer Vision Datasets Avis & Détails du Produit

Présentation de Bounding Boxes for Machine Learning and Computer Vision Datasets

Qu'est-ce que Bounding Boxes for Machine Learning and Computer Vision Datasets?

Services d'étiquetage de données pour les boîtes englobantes dans les ensembles de données d'apprentissage automatique et de vision par ordinateur : dessiner une boîte autour d'une zone d'intérêt et l'annoter avec une catégorie parmi jusqu'à 10 catégories.

Détails de Bounding Boxes for Machine Learning and Computer Vision Datasets
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Description du produit

Services d'étiquetage de données pour les boîtes englobantes dans les ensembles de données d'apprentissage automatique et de vision par ordinateur : dessiner une boîte autour d'une zone d'intérêt et l'annoter avec une catégorie parmi jusqu'à 10 catégories.


Vendeur

AnnotateIt

Description

AnnotateIt Inc is a technology company that specializes in developing annotation tools and solutions for digital content. Their offerings are designed to help users efficiently highlight, comment, and collaborate on various types of documents and online materials. By integrating into existing workflows and platforms, AnnotateIt aims to enhance productivity and streamline the process of sharing insights within teams or educational environments.

Avis récents sur Bounding Boxes for Machine Learning and Computer Vision Datasets

Utilisateur vérifié
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4.0 sur 5
"Les boîtes englobantes pour les ensembles de données d'apprentissage automatique et de vision par ordinateur fonctionnent très bien pour générer des données d'entraînement."
Les boîtes englobantes pour les ensembles de données en apprentissage automatique et vision par ordinateur sont un grand besoin pour générer des do...

Média de Bounding Boxes for Machine Learning and Computer Vision Datasets

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Avis sur 1 Bounding Boxes for Machine Learning and Computer Vision Datasets

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Qu'aimez-vous le plus à propos de Bounding Boxes for Machine Learning and Computer Vision Datasets?

Les boîtes englobantes pour les ensembles de données en apprentissage automatique et vision par ordinateur sont un grand besoin pour générer des données d'entraînement. Cela facilite la délégation de la génération de données d'entraînement au produit et le retour d'images avec des boîtes englobantes pour les intégrer dans les données d'entraînement pour des cas d'utilisation personnalisés. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Que n’aimez-vous pas à propos de Bounding Boxes for Machine Learning and Computer Vision Datasets?

La précision des boîtes englobantes pourrait être un problème - mais cela n'est pas encore beaucoup observé. Jusqu'à présent, elle offre une précision assez élevée avec les boîtes englobantes. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Quels sont les problèmes que Bounding Boxes for Machine Learning and Computer Vision Datasets résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?

Utiliser des ensembles de données provenant de différents domaines, tels que des ensembles de données de mode, pour entraîner différents modèles à apprendre différents types de tendances de mode. Les boîtes englobantes sont très utiles pour générer des ensembles de données d'entraînement à intégrer dans des modèles de vision par ordinateur et également des modèles d'apprentissage automatique pour entraîner des classificateurs à détecter correctement les images. On peut également utiliser les boîtes englobantes pour recadrer les images. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Il n'y a pas assez d'avis sur Bounding Boxes for Machine Learning and Computer Vision Datasets pour que G2 puisse fournir des informations d'achat. Voici quelques alternatives avec plus d'avis :

1
Logo de Prolific
Prolific
4.6
(221)
Nous aidons à faciliter un niveau supérieur de recherche en ligne. Menez des recherches avec plus de 130 000 participants vérifiés et obtenez des informations fiables.
2
Logo de SuperAnnotate
SuperAnnotate
4.9
(164)
SuperAnnotate est la plateforme leader pour construire, affiner, itérer et gérer vos modèles d'IA plus rapidement avec des données d'entraînement de la plus haute qualité.
3
Logo de Dataloop
Dataloop
4.4
(90)
Une plateforme d'annotation basée sur le cloud de bout en bout, avec des outils intégrés et des automatisations pour produire des ensembles de données de haute qualité plus efficacement.
4
Logo de Encord
Encord
4.8
(61)
Les équipes de machine learning et d'opérations de données de toutes tailles utilisent les applications collaboratives, les fonctionnalités d'automatisation et les API d'Encord pour annoter, gérer et évaluer leurs ensembles de données pour la vision par ordinateur.
5
Logo de Clarifai
Clarifai
4.3
(59)
Le centre de la technologie de Clarifai est une API de deep learning haute performance sur laquelle une nouvelle génération d'applications intelligentes est en cours de développement. Elle permet à Clarifai de lutter contre les problèmes quotidiens avec des solutions de haute technologie en fournissant les systèmes d'apprentissage automatique les plus puissants à tout le monde de manière nouvelle et innovante.
6
Logo de V7 Darwin
V7 Darwin
4.8
(53)
V7 Darwin est une plateforme d'étiquetage de données utilisée par les développeurs d'IA qui ont besoin d'entraîner des modèles de vision par ordinateur spécialisés. Elle prend en charge divers types de données, y compris les images, les vidéos et les formats d'imagerie médicale tels que DICOM ou WSI. La plateforme offre des outils d'étiquetage assisté par IA, de gestion des données et d'orchestration des flux de travail pour aider les entreprises, les cliniques et les laboratoires de recherche à créer des données d'entraînement de haute qualité pour construire des solutions d'IA sophistiquées. Elle est particulièrement utile pour gérer des processus de révision complexes et la collaboration en temps réel entre plusieurs équipes d'annotateurs, d'ingénieurs et d'experts du domaine. V7 Darwin s'intègre avec des cadres et infrastructures ML populaires et maintient des normes élevées de sécurité et de conformité (SOC 2, HIPAA), ce qui la rend adaptée à des industries telles que la santé, le commerce de détail, la sécurité et la fabrication.
7
Logo de Kili
Kili
4.7
(49)
Le défi d'aujourd'hui pour former des modèles d'apprentissage automatique n'est pas d'obtenir les données elles-mêmes, mais d'obtenir des données étiquetées propres, afin d'éviter une boucle "ordures en entrée, ordures en sortie". Alors que la transformation numérique actuelle par l'IA est alimentée par des modèles d'apprentissage automatique, ce processus d'annotation des données devient critique. Kili Technology sert de solution de données d'entraînement pour faciliter l'annotation des données pour l'image, la vidéo et le texte pour diverses tâches de vision par ordinateur et de traitement du langage naturel avec un outil robuste pour gérer la qualité des données et simplifier la collaboration.
8
Logo de Labelbox
Labelbox
4.5
(46)
Une plateforme complète de données d'entraînement pour l'IA.
9
Logo de Keymakr
Keymakr
4.8
(39)
Nous nous spécialisons dans l'annotation d'images et de vidéos et la création de données cohérentes et de haute qualité pour vos modèles d'apprentissage automatique. Nous créons des données de qualité supérieure soutenues par un excellent service client. Nous travaillons avec vous pour trouver la meilleure stratégie pour votre projet. En combinant des outils avancés avec des annotateurs professionnels internes, nous garantissons des résultats incroyables. Nous croyons que toute Intelligence Artificielle ne peut fonctionner que aussi bien que les données d'entraînement utilisées pour la créer, et cela commence toujours par une touche humaine. Lorsqu'elle est bien réalisée, l'annotation de données a un potentiel illimité.
10
Logo de BasicAI Data Annotation Platform
BasicAI Data Annotation Platform
4.4
(36)
La plateforme BasicAI permet l'annotation de la plupart des types de données non structurées pour une grande variété d'applications industrielles et de cas d'utilisation.
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