2D 圖像標(biāo)注
通過高精度的工具和自動(dòng)化功能，快速實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像中的物體、場(chǎng)景和屬性的精確標(biāo)注，滿足智能安防、自動(dòng)駕駛等多種應(yīng)用需求。
關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)
目標(biāo)檢測(cè)
語義分割
實(shí)例分割
多樣化2D標(biāo)注工具
像素級(jí)精確標(biāo)注工具，讓從對(duì)象檢測(cè)到實(shí)例分割的各種任務(wù)變得簡(jiǎn)單而高效，標(biāo)注效率提高30%。
- 矩形
- 平行四邊形
- 旋轉(zhuǎn)矩形
- 曲線
- 折線
- 點(diǎn)
- 偽3D框
多模態(tài)標(biāo)注
為對(duì)象添加詳細(xì)屬性（如顏色、形狀和大?。?，可以實(shí)現(xiàn)更精細(xì)的數(shù)據(jù)分析，并支持自定義標(biāo)簽和批量標(biāo)注，提升靈活性。
SAM交互式輔助標(biāo)注
SAM模型可以自動(dòng)分割圖像中的各種對(duì)象，無論是自然場(chǎng)景中的物體還是復(fù)雜的背景，都能夠快速準(zhǔn)確地識(shí)別和分割。這種自動(dòng)化分割能力極大地提高了圖像標(biāo)注的效率，尤其是在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集時(shí)。
AI自動(dòng)化標(biāo)注
使用Transformer等深度學(xué)習(xí)模型自動(dòng)檢測(cè)和分類圖像中的目標(biāo)，然后在基于Heatmap類型的模型實(shí)現(xiàn)坐標(biāo)回歸的二次微調(diào)，準(zhǔn)確率達(dá)到95%，減少人工標(biāo)注時(shí)間60%。
