Сама по себе разметка является предварительной обработкой данных, которая делает информацию доступной для понимания нейросетью.
кто работает с нами
Классификация изображений: отнесение всего изображения к одному из множества заранее определенных классов
Классификация с локализацией: выделение объекта на изображении и присвоение ему определенного класса
Matting сегментации: разметка определённого объекта на разных изображениях, где мелкие детали сливаются с фоном. Для таких областей используются значения от 0 до 1, в разметке применяется инструмент Adobe Photoshop.
Многоклассовая сегментация: процесс разметки нескольких объектов на изображении, используя полигоны для выполнения сегментации.
Семантическая сегментация: выделение группы объектов по контуру, каждый пиксель изображения имеет метку принадлежности к определенной категории
Векторная разметка (b-box, полигоны, кубы, точки, линии): выделение объектов на изображении прямоугольником/ соединенными точками по контуру объекта, огибая его формы/ объект выделяется трёхмерным кубом, для определения высоты, ширины, глубины и положения объекта/ выделение человеческих лиц или больших объектов точками или линиями
Детекция объектов: выделение нескольких объектов на изображении посредством нахождения координат их ограничивающих рамок и классификации этих ограничивающих рамок из множества заранее известных классов.
Транскрибация: расшифровка информации из аудио в текстовую форму.
Расстановка меток: обозначение начала и конца фразы в аудио файле, нарезка.
Классификация: прослушивание аудио и классификация их на основе ряда предопределенных категорий (количество или тип говорящих, намерения, разговорный язык или диалект, фоновый шум или семантически связанная информация)
Классификация: процесс добавления меток в видеокадры (неподвижные изображения, извлечённые из видеозаписи), а также указание их свойств или характеристик.
Разметка видеоряда: разметка может включать информацию о положении, классе, форме, движении и других атрибутах объектов на видео.
Категоризация: присвоение не структурированным данным одного или нескольких классов, в соответствии с задачей.
Выделение сущностей: выделение слов или словосочетаний и присвоение им соответствующей категории (даты, названия, нумерация и т.д.).
Оцифровка: перевод рукописного текста в цифровой формат, а также классификация по типу документа, определение границ документа, расшифровка меток, проверка наличие печатей и подписей.
