SentiSight.ai Reseñas y Detalles del Producto

SentiSight.ai es una plataforma basada en la web que se puede utilizar para el etiquetado de imágenes y para desarrollar aplicaciones de reconocimiento de imágenes basadas en IA. Tiene dos objetivos principales: el primero es hacer que la tarea de anotación de imágenes sea lo más conveniente y eficiente posible, incluso para proyectos grandes con muchas personas trabajando en el etiquetado de imágenes, y el segundo es proporcionar una interfaz fluida y fácil de usar para entrenar y desplegar modelos de redes neuronales profundas. La capacidad de realizar ambas tareas en la misma plataforma proporciona la ventaja de poder etiquetar imágenes y luego entrenar y mejorar modelos de manera iterativa. SentiSight.ai ofrece potentes características, tales como: Etiquetado de imágenes. Nuestra herramienta de etiquetado permite agregar etiquetas de clasificación, cuadros delimitadores, polígonos, puntos, polilíneas y mapas de bits. Los mapas de bits se pueden convertir fácilmente en polígonos y viceversa. Además, cada objeto etiquetado puede tener varios objetos secundarios, como puntos clave o atributos. Las imágenes etiquetadas se pueden usar directamente para el entrenamiento de modelos en la plataforma SentiSight.ai, o se pueden descargar y usar para el entrenamiento de modelos internos. Herramienta de etiquetado inteligente. Esta herramienta puede usarse para aumentar significativamente la velocidad del etiquetado de mapas de bits. La herramienta de etiquetado inteligente permite a los usuarios seleccionar algunos puntos en el primer plano y el fondo y dejar que la IA extraiga el objeto etiquetado. Proyectos de etiquetado compartidos y seguimiento del tiempo. Para facilitar el manejo de proyectos de anotación grandes, SentiSight.ai permite que un proyecto se comparta entre múltiples usuarios para que varias personas puedan etiquetar imágenes en el mismo proyecto. El gerente del proyecto puede filtrar y revisar rápidamente las imágenes etiquetadas por un miembro particular del proyecto, rastrear el progreso y el tiempo dedicado al etiquetado de cada persona, así como gestionar roles y permisos de usuario. Entrenamiento de modelos de clasificación. Este tipo de modelo se puede usar para identificar ciertos objetos en una imagen, como un gato o un perro, pero sin especificar su ubicación. También se pueden entrenar para identificar conceptos más abstractos, como "verano" o "invierno". Entrenamiento de modelos de detección de objetos. Este tipo de modelo se puede usar no solo para identificar un cierto objeto, sino también para predecir su ubicación exacta en una imagen. Para cada objeto que se predice que está dentro de la imagen, el modelo también predice un cuadro delimitador rectangular que denota la ubicación del objeto. Esto es muy útil cuando necesitas saber no solo qué hay dentro de la imagen, sino también la ubicación relativa y el número de objetos. Modelos en línea y fuera de línea (prueba gratuita de 30 días disponible). SentiSight.ai ofrece la posibilidad de usar tus modelos de aprendizaje profundo tanto en línea como fuera de línea. Los modelos en línea se pueden usar a través de REST API o interfaz web. Ambas opciones requieren conexión a internet. Otra opción es descargar y usar el modelo de reconocimiento de imágenes fuera de línea. Un modelo fuera de línea se puede descargar como una prueba gratuita de 30 días, después de la cual el usuario tiene la opción de comprar una licencia. El precio de la licencia depende de la velocidad del modelo, y es un pago único. Modelos preentrenados. Además de la posibilidad de entrenar modelos de reconocimiento de imágenes por ti mismo, SentiSight.ai también proporciona varios modelos preentrenados que se pueden usar directamente sin ningún entrenamiento adicional. Estos modelos preentrenados se pueden usar para varias tareas, como moderación de contenido, clasificación de bienes, hashtags automáticos, conteo de personas y más. Búsqueda de similitud de imágenes. Esta es otra característica lista para usar que permite a los usuarios cargar una imagen y encontrar todas las imágenes similares a esta consulta en su conjunto de datos. También permite a los usuarios realizar búsquedas de similitud NvN en su conjunto de datos donde se recuperan todos los pares de imágenes similares.