Wir bieten professionelle Datenkennzeichnungsdienste. Sie erhalten die am besten beschrifteten Daten.

• Objekterkennung

  Die Objekterkennung ist mit der Computer Vision und Bildverarbeitung verbunden. Ihre Hauptaufgabe besteht darin, Objekte mit bestimmten semantischen Merkmalen in Filmen oder digitalen Bildern zu erkennen. Dies ist die erste Phase der Computer Vision, in der Computer registriert, was ihm dargestellt wurde. In dieser Phase wird häufig tiefes Lernen eingesetzt.

• Semantische Segmentierung

  Unter der semantischen Segmentierung versteht man den Prozess, bei dem wir jedem Pixel in der Grafik Beschriftungen zuweisen. Dies ist keine Klassifizierung, bei der ein Etikett für ein Bild steht. Die semantische Segmentierung stellt den Prozess des Zuordnens eines Bildpixels zu einer bestimmten Klasse dar.

• Instanzsegmentierung

  Die Instanzsegmentierung beschäftigt sich mit der Erkennung, Segmentierung und Bezeichnung jedes einzelnen Objekts, das im Bild angezeigt wird. Dieses Verfahren ist etwas schwieriger als die semantische Segmentierung, da hier die zuvor den Labels zugewiesenen Pixel detailliert beschrieben werden, z. B. Hund → Hund Nr. 1, Hund Nr. 2 usw. Die genauere Instanzsegmentierung wäre beispielsweise: Hund → deutscher Schäferhund → Fido.

• Kontextanalyse

  Die Kontextanalyse ermöglicht Maschinen, Informationen über ihre Umgebung zu klassifizieren. In der realen Welt sieht das menschliche Auge nicht nur eine einzige Sache, sondern auch die gesamte Umgebung, in der sich das Objekt befindet. In der Bildverarbeitung (machine vision) bestehen Objekte nicht aus einem einzelnen Pixel. Je komplexer die Umgebung ist, in der das Bild dargestellt wird, desto größer ist die Möglichkeit, kontextbezogene Assoziationen zu verwenden. Unter Kontextanalyse versteht man, dass sich eine Maschine auf die Beziehungen einer Pixel (oder eines gesamten Bildes) zu anderen Elementen in der Grafik konzentriert. Je mehr wir den Kontext vergrößern, desto vollständiger wird das Korrelationsbild, das wir erhalten.