Anotación de imágenes
Transforme los datos visuales en activos estratégicos para sus modelos de IA.
Nuestros servicios de anotación de imágenes combinan experiencia técnica y procesos rigurosos para garantizar conjuntos de datos precisos que se adapten a sus objetivos.
🔍 Anotación personalizada
Anotaciones perfectas para todos sus casos de uso: clasificación, detección de objetos, segmentación semántica o instancia. Estructuramos sus conjuntos de imágenes de acuerdo con sus objetivos de IA.
👁️ Experiencia visual
Nuestros anotadores dominan las especificidades de los datos visuales en campos tan variados como el comercio minorista, la medicina, la agricultura o la seguridad.
🧠 Calidad para el aprendizaje automático
Desde la definición de las clases hasta la verificación de la calidad, apoyamos cada paso para crear conjuntos de datos sólidos que puedan utilizar sus modelos.
Técnicas de anotación
Bounding Boxes
Dibuja rectángulos alrededor de objetos de interés en una imagen para indicar su presencia, posición y tamaño. Es uno de los métodos más utilizados para Entrene modelos de visión artificial, en particular para la detección y el seguimiento de objetos (Rastreo), o incluso el reconocimiento de imágenes en diversos contextos (moda, salud, transporte, etc.).
Defina las clases de objetos para anotar (por ejemplo: automóvil, peatón, señal, celda...)
Cargue imágenes en una herramienta de anotación adecuada (Label Studio, CVAT, V7, etc.)
Dibuja un recuadro adjunto (rectángulo) alrededor de cada objeto objetivo
Exportación de datos en un formato estructurado para la formación (COCO, Pascal VOC, YOLO,...)
Vehículos autónomos — Anota objetos de la carretera (coches, luces, peatones) para una detección integrada
Imagenología médica — Encuadre las anomalías visibles en radiografías o escáneres
Venta minorista — Detecte y clasifique los artículos en los estantes para su análisis en la tienda
Polígonos
Dibuja contornos precisos alrededor de un objeto conectando varios puntos manualmente. A diferencia de los Bounding Boxes, este método sigue fielmente formas irregulares o complejas. Es fundamental en proyectos en los que un La detección precisa de contornos o superficies es crucial : segmentación de objetos, cartografía, detección de anomalías o análisis biomédicos.
Defina las clases o tipos de objetos a segmentar (estructuras anatómicas, productos, áreas de interés...)
Cargue imágenes en una herramienta de anotación que admita polígonos (CVAT, V7, LabelBox...)
Traza manualmente los contornos de cada objeto con una serie de puntos conectados
Exportación de anotaciones en formato compatible (segmentación COCO, JSON, XML...)
Agricultura — Traza parcelas, hojas o frutos en imágenes de campo o de drones
Biología — Segmentación de células o tejidos en imágenes microscópicas
Moda y comercio electrónico — Anota con precisión la ropa o los accesorios en las fotos de los productos
Keypoints
Coloque puntos específicos en partes específicas de un objeto, como articulaciones, puntos de referencia anatómicos o elementos estructurales. Este método se usa para entrenar modelos que sean capaces de reconocer posturas, detectar movimientos o medir distancias entre hitos, en campos como la biomecánica, la moda o la visión industrial.
Defina los conjuntos de puntos que se anotarán (por ejemplo: 17 puntos para un esqueleto humano, 5 referencias faciales...)
Coloca manualmente cada punto en la parte correspondiente del objeto
Conecta los puntos si es necesario (esqueleto, geometría)
Exporte los datos anotados en el formato apropiado (COCO Keypoints, CSV, JSON...)
Análisis de postura — Identificar las articulaciones para los modelos de seguimiento del movimiento
Biometría — Anota puntos faciales o corporales para el reconocimiento o la validación de la identidad
Robótica — Detectar las posiciones exactas de los componentes o las juntas mecánicas
Líneas y flechas
Representar enlaces direccionales, flujos o estructuras lineales en las imágenes. Se utiliza para entrenar modelos capaces de comprender relaciones espaciales, movimientos o conexiones lógicas, especialmente en los campos de la automoción o la robótica.
Defina los tipos de relaciones a representar (dirección, conexión, flujo...)
Cargue imágenes en una herramienta compatible con anotaciones vectoriales (CVAT, VIA, Label Studio...)
Dibuja manualmente las líneas o flechas entre los elementos en cuestión
Exporte las anotaciones en un formato adecuado (JSON, XML, GeoJSON...)
Cartografía — Traza carreteras, senderos o ríos en imágenes de satélite
Robótica — Representar las trayectorias predichas u observadas de un robot
Imagenología médica — Siga los vasos sanguíneos o los nervios en las secciones anatómicas
Polilíneas
Conecta una serie de puntos para formar una línea discontinua, utilizada para representar objetos alargados o estructuras sinuosas en una imagen. Para anotaciones donde el diseño preciso es esencial pero donde no es necesario rellenar el área, como un ramal, una carretera o vasos sanguíneos.
Cargue imágenes en una herramienta que admita polilíneas (CVAT, Label Studio, VIA...)
Coloque manualmente los puntos a lo largo de la estructura visual a seguir
Ajusta los puntos para garantizar un diseño suave, regular y fiel
Exporta las pistas en el formato deseado (JSON, COCO polyline, SVG...)
Biomedicina — Traza los vasos sanguíneos o los nervios en las imágenes médicas
Textil/moda — Sigue las costuras o los bordes en las imágenes del producto
Cartografía — Representar redes de carreteras o rutas en imágenes de satélite
Cuboides
Rastrear cajas tridimensionales alrededor de objetos visible en imágenes 2D o escenas 3D. Esta técnica permite estimar la profundidad, orientación y dimensiones físicas de un objeto, y se usa en aplicaciones de Percepción 3D, como la conducción autónoma o la robótica.
Identifique los objetos que requieren anotación 3D (vehículos, peatones, muebles...)
Coloque los puntos de anclaje cuboides de acuerdo con la perspectiva de la imagen
Compruebe la coherencia de los volúmenes en relación con la escena (alineación en el suelo, tamaño relativo)
Exporte en un formato compatible con motores 3D (KITTI, JSON, XML, PCD...)
Vehículos autónomos — Anota vehículos y peatones con su posición y dimensiones en el espacio
Logística — Identificar paquetes o palets en 3D en un almacén
Robótica — Localice los obstáculos en volumen para una navegación inteligente
Casos de uso
Nuestra experiencia abarca una amplia gama de casos de uso de la IA, independientemente del dominio o la complejidad de los datos. Estos son algunos ejemplos:
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Sus datos seguros
Prestamos especial atención a seguridad y confidencialidad de los datos. Evaluamos la importancia de los datos que desea confiarnos e implementamos las mejores prácticas de seguridad de la información para protegerlos.
¿Sin stack? No hay problema.
Independientemente de sus herramientas, sus limitaciones o su punto de partida: nuestra misión es ofrecer un conjunto de datos de calidad. Elegimos, integramos o adaptamos la mejor solución de software de anotación para satisfacer sus desafíos, sin sesgos tecnológicos.
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