PDF Annotation Tool

47 reseñas

Jupyter notebook para anotación de PDF

OCR

3 reseñas

Objectways Technologies ofrece una solución integral de Reconocimiento Óptico de Caracteres (OCR) diseñada para convertir varios tipos de documentos, como papeles escaneados, PDFs o imágenes, en datos editables y buscables. Este servicio aprovecha algoritmos avanzados de aprendizaje automático para extraer texto con precisión de diseños complejos, incluidos tablas y formatos de múltiples columnas, asegurando alta fidelidad en la conversión de datos. Características y Funcionalidad Clave: - Alta Precisión: Utiliza modelos de aprendizaje automático de última generación para lograr una extracción de texto precisa, incluso de documentos con diseños intrincados. - Soporte Multilingüe: Capaz de reconocer y procesar texto en múltiples idiomas, atendiendo a una base de usuarios diversa. - Extracción de Datos Estructurados: Identifica y extrae eficazmente elementos de datos estructurados como tablas, formularios y pares clave-valor, preservando el formato original del documento. - Escalabilidad: Diseñado para manejar grandes volúmenes de documentos de manera eficiente, lo que lo hace adecuado para empresas con necesidades extensas de procesamiento de datos. - Capacidades de Integración: Se integra sin problemas con flujos de trabajo y sistemas existentes, facilitando una adopción fluida y mínima interrupción. Valor Principal y Soluciones para el Usuario: La solución OCR de Objectways Technologies aborda el desafío de la entrada manual de datos y la digitalización de documentos automatizando el proceso de extracción. Esta automatización reduce significativamente el tiempo de procesamiento y minimiza los errores humanos, lo que lleva a una mayor eficiencia operativa. Las organizaciones pueden aprovechar este servicio para desbloquear valiosos conocimientos de datos previamente inaccesibles, mejorar la capacidad de búsqueda y agilizar los procesos de gestión de documentos. Al convertir documentos no estructurados en datos estructurados y procesables, las empresas pueden tomar decisiones informadas de manera más rápida y precisa.

Spline Video Labeling

0 reseñas

Spline Video Labeling es una aplicación de Jupyter Notebook diseñada para facilitar la preparación y anotación de datos de video para tareas de aprendizaje automático. Permite a los usuarios dividir eficientemente los videos de entrada en fotogramas, generar manifiestos de entrada y crear plantillas de video compatibles con los flujos de trabajo de Amazon SageMaker Ground Truth. Características y Funcionalidades Clave: - Preparación de Datos: Divide automáticamente los videos de entrada en fotogramas individuales, simplificando el proceso de preparación de datos de video para análisis. - Generación de Manifiestos: Crea manifiestos de entrada requeridos para Amazon SageMaker Ground Truth, agilizando la integración de datos de video en los flujos de trabajo de aprendizaje automático. - Creación de Plantillas de Video: Desarrolla plantillas de video adaptadas para los flujos de trabajo de SageMaker Ground Truth, facilitando procesos eficientes de etiquetado y anotación. - Facilidad de Instalación: Diseñada para un despliegue sencillo, permitiendo a los usuarios configurar y comenzar a usar la herramienta con un esfuerzo mínimo. Valor Principal y Problema Resuelto: Spline Video Labeling aborda los desafíos asociados con la preparación y anotación de datos de video para aplicaciones de aprendizaje automático. Al automatizar la extracción de fotogramas y la creación de los archivos de entrada necesarios, reduce significativamente el tiempo y esfuerzo requeridos para la preparación de datos. Esta eficiencia permite a los científicos de datos y a los practicantes de aprendizaje automático centrarse más en el desarrollo de modelos y menos en las tareas laboriosas de preprocesamiento y anotación de datos.

Spline Labeling - Multiple Curves

0 reseñas

Descripción del Producto: Spline Labeling - Multiple Curves es una aplicación de Jupyter Notebook diseñada para facilitar la creación de múltiples splines configurables y etiquetas jerárquicas dentro de imágenes. Esta herramienta es particularmente beneficiosa para los practicantes de aprendizaje automático y anotadores de datos que requieren capacidades de etiquetado precisas y eficientes. Al aprovechar esta aplicación, los usuarios pueden mejorar la calidad de sus conjuntos de datos, lo que lleva a un entrenamiento de modelos más preciso y un mejor rendimiento en tareas como la detección de objetos y la clasificación de imágenes. Características Clave y Funcionalidad: - Puntos Clave de Spline: Permite la creación y manipulación de múltiples splines, permitiendo una anotación detallada y flexible de las características de la imagen. - Etiquetas Jerárquicas: Soporta la asignación de etiquetas jerárquicas, facilitando procesos de anotación estructurados y organizados. - Integración con Aprendizaje Automático: Diseñado para integrarse sin problemas con flujos de trabajo de aprendizaje automático, mejorando la eficiencia de las tareas de preparación y anotación de datos. Valor Principal y Problema Resuelto: Spline Labeling - Multiple Curves aborda el desafío de crear anotaciones detalladas y estructuradas de manera eficiente en conjuntos de datos de imágenes. Al proporcionar herramientas para splines configurables y etiquetado jerárquico, agiliza el proceso de anotación, reduciendo el esfuerzo manual y minimizando errores. Esto conduce a conjuntos de datos de mayor calidad, que son cruciales para entrenar modelos de aprendizaje automático precisos y confiables.

Data Labeling Services by Objectways

0 reseñas

Nuestras capacidades principales de etiquetado de datos incluyen: Nube de Puntos 3D: Detección de Objetos, Seguimiento de Objetos, Segmentación Semántica Video: Detección de Objetos, Seguimiento de Objetos, Clasificación de Clips Imágenes: Clasificación de Imágenes, Detección de Objetos, Segmentación Semántica Texto: Clasificación de Texto, Reconocimiento de Entidades Nombradas Audio: Transcripción, Traducción

Hierarchical annotations

0 reseñas

Las Anotaciones Jerárquicas son una solución sofisticada de etiquetado de datos diseñada para agilizar la creación de anotaciones complejas y multinivel para conjuntos de datos de aprendizaje automático. Al permitir la estructuración de etiquetas de manera jerárquica, facilita el desarrollo de modelos de aprendizaje automático más precisos y conscientes del contexto. Características y Funcionalidades Clave: - Etiquetado Multinivel: Soporta la creación de anotaciones anidadas, permitiendo estructuras de etiquetado detalladas y organizadas. - Taxonomías Flexibles: Permite la definición de taxonomías de etiquetas jerárquicas personalizadas adaptadas a los requisitos específicos del proyecto. - Integración con Servicios de AWS: Se integra sin problemas con Amazon SageMaker Ground Truth y AWS Step Functions para automatizar flujos de trabajo de etiquetado complejos. - Mecanismos de Aseguramiento de Calidad: Incorpora controles de calidad automatizados y pasos de revisión humana para garantizar anotaciones de alta calidad. - Escalabilidad: Diseñado para manejar grandes conjuntos de datos de manera eficiente, lo que lo hace adecuado para proyectos de aprendizaje automático a nivel empresarial. Valor Principal y Problema Resuelto: Las Anotaciones Jerárquicas abordan el desafío de crear etiquetas detalladas y estructuradas para conjuntos de datos complejos, lo cual es crucial para entrenar modelos de aprendizaje automático de alto rendimiento. Al automatizar y organizar el proceso de etiquetado, reduce el esfuerzo manual, minimiza errores y mejora la calidad general de los datos de entrenamiento. Esto conduce a predicciones de modelos más precisas y un mejor rendimiento en aplicaciones del mundo real.

Language Video Labeling

0 reseñas

El etiquetado de videos por lenguaje es un servicio especializado diseñado para facilitar la anotación de contenido de video para aplicaciones de aprendizaje automático. Permite a los usuarios clasificar videos de manera eficiente y etiquetar fotogramas de video, agilizando la creación de conjuntos de datos de entrenamiento de alta calidad. Características y Funcionalidades Clave: - Clasificación de Videos: Permite a los usuarios asignar etiquetas predefinidas a clips de video completos, ayudando en tareas como la categorización de contenido por género o tema. - Detección de Objetos en Fotogramas de Video: Permite la identificación y localización de objetos dentro de fotogramas individuales de video utilizando cajas delimitadoras, polilíneas, polígonos o puntos clave. - Seguimiento de Objetos en Fotogramas de Video: Facilita el seguimiento de objetos a través de múltiples fotogramas, capturando su movimiento e interacciones a lo largo del tiempo. - Extracción Automática de Fotogramas: Soporta la extracción de fotogramas de archivos de video, simplificando la preparación de datos para tareas de etiquetado. - Integración con Amazon SageMaker Ground Truth: Proporciona una interfaz amigable y herramientas para gestionar trabajos de etiquetado, incluyendo instrucciones para los trabajadores y plantillas de tareas. Valor Principal y Problema Resuelto: El etiquetado de videos por lenguaje aborda el desafío de crear conjuntos de datos de video etiquetados con precisión, que son esenciales para entrenar modelos de aprendizaje automático en aplicaciones como conducción autónoma, análisis deportivo, diagnósticos de salud y manufactura. Al ofrecer un conjunto completo de herramientas y flujos de trabajo de etiquetado, reduce el tiempo y esfuerzo necesarios para anotar datos de video, acelerando así el desarrollo y despliegue de soluciones de aprendizaje automático.