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Confronta Encord e Supervisely Computer Vision Platform 
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Encord
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Pros & Cons
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Scopri di più su Supervisely Computer Vision PlatformRiassunto
Riassunto Generato dall'IA
Generato dall'IA. Basato su recensioni di utenti reali.
- Gli utenti segnalano che la piattaforma di visione artificiale Supervisely eccelle per facilità d'uso, ottenendo un punteggio perfetto di 10.0, mentre Encord, sebbene ancora forte, ottiene un punteggio leggermente inferiore di 9.5. I revisori menzionano che l'interfaccia intuitiva di Supervisely rende più facile per i team adottarla rapidamente.
- I revisori menzionano che Encord offre una qualità di supporto superiore, con un punteggio perfetto di 10.0 rispetto al 9.0 di Supervisely. Gli utenti su G2 evidenziano la reattività e l'utilità del team di supporto di Encord come un vantaggio chiave.
- Gli utenti di G2 segnalano che Encord brilla nell'area dell'addestramento dei modelli, in particolare con i suoi algoritmi pre-costruiti che ottengono un punteggio perfetto di 10.0, mentre l'efficienza dell'addestramento dei modelli di Supervisely ottiene 9.7. I revisori dicono che la disponibilità di algoritmi pre-costruiti in Encord accelera significativamente il processo di sviluppo.
- Gli utenti dicono che entrambe le piattaforme forniscono una forte qualità dei dati, ma Encord prevale con un punteggio di 9.6 rispetto al 9.5 di Supervisely. I revisori menzionano che l'attenzione di Encord sugli approfondimenti azionabili per la qualità dei dati migliora l'efficacia complessiva dei loro progetti.
- I revisori menzionano che la flessibilità di distribuzione di Supervisely è impressionante, ottenendo un punteggio di 9.8 sia per facilità di distribuzione che per scalabilità, mentre Encord si comporta bene ma ottiene un punteggio leggermente inferiore in scalabilità a 9.7. Gli utenti segnalano che le opzioni di distribuzione di Supervisely rendono più facile l'integrazione nei flussi di lavoro esistenti.
- Gli utenti su G2 segnalano che le funzionalità di automazione di Encord, in particolare nel pre-etichettatura del machine learning, ottengono un punteggio di 9.7, superando il punteggio di 9.3 di Supervisely. I revisori dicono che le capacità di automazione di Encord riducono significativamente il tempo trascorso sui compiti di etichettatura dei dati.
Encord vs Supervisely Computer Vision Platform
- Encord e Supervisely Computer Vision Platform soddisfano entrambi i requisiti dei nostri revisori a un tasso comparabile.
- Quando si confronta la qualità del supporto continuo del prodotto, i revisori hanno ritenuto che Encord sia l'opzione preferita.
- Per gli aggiornamenti delle funzionalità e le roadmap, i nostri revisori hanno preferito la direzione di Supervisely Computer Vision Platform rispetto a Encord.
Prezzi
Prezzo di Ingresso
Encord
Simple and scalable pricing
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- Strumenti di etichettatura per la visione artificiale
- Etichettatura assistita da modelli utilizzando i tuoi modelli o i nostri micro-modelli proprietari
- Tracciamento e interpolazione automatica degli oggetti
Supervisely Computer Vision Platform
Nessun prezzo disponibileProva Gratuita
Encord
Prova gratuita disponibile
Supervisely Computer Vision Platform
Nessuna informazione sulla prova disponibileValutazioni
Soddisfa i requisiti
9.3
47
9.3
7
Facilità d'uso
9.5
48
10.0
7
Facilità di installazione
8.3
12
Dati insufficienti
Facilità di amministrazione
7.7
11
Dati insufficienti
Qualità del supporto
9.9
46
9.0
7
the product è stato un buon partner negli affari?
9.4
11
Dati insufficienti
Direzione del prodotto (% positivo)
9.8
47
10.0
7
Caratteristiche per Categoria
Distribuzione
9.4
6
Dati insufficienti
9.5
7
Dati insufficienti
9.8
7
Dati insufficienti
9.8
8
Dati insufficienti
9.8
8
Dati insufficienti
Distribuzione
10.0
6
Dati insufficienti
9.5
7
Dati insufficienti
9.5
7
Dati insufficienti
9.6
8
Dati insufficienti
10.0
8
Dati insufficienti
Gestione
9.8
7
Dati insufficienti
9.8
8
Dati insufficienti
10.0
6
Dati insufficienti
9.8
8
Dati insufficienti
Operazioni
10.0
6
Dati insufficienti
9.7
6
Dati insufficienti
10.0
9
Dati insufficienti
Gestione
10.0
7
Dati insufficienti
10.0
8
Dati insufficienti
9.8
7
Dati insufficienti
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Piattaforme di Data Science e Machine LearningNascondi 25 CaratteristicheMostra 25 Caratteristiche
9.7
7
Dati insufficienti
Sistema
9.0
5
Dati insufficienti
Sviluppo del Modello
Dati insufficienti
Dati insufficienti
9.7
6
Dati insufficienti
10.0
5
Dati insufficienti
9.7
6
Dati insufficienti
Sviluppo del modello
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Servizi di Machine/Deep Learning
9.5
7
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
9.7
5
Dati insufficienti
Servizi di Machine/Deep Learning
Dati insufficienti
Dati insufficienti
9.7
5
Dati insufficienti
Distribuzione
10.0
7
Dati insufficienti
9.8
7
Dati insufficienti
9.5
7
Dati insufficienti
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Agentic AI - Piattaforme di Scienza dei Dati e Apprendimento Automatico
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Qualità
9.4
32
9.0
7
9.8
31
9.3
7
9.5
32
9.5
7
9.8
30
8.6
7
Automazione
9.5
26
9.3
7
9.5
25
8.8
7
Annotazione dell'immagine
9.6
31
8.6
7
9.3
28
8.3
7
9.2
24
8.3
7
9.7
25
9.3
7
Annotazione del linguaggio naturale
9.6
15
8.8
7
9.7
15
7.9
7
9.6
17
8.1
7
Annotazione del discorso
9.6
15
8.1
6
9.5
14
8.3
7
Riconoscimento delle immaginiNascondi 14 CaratteristicheMostra 14 Caratteristiche
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Tipo di riconoscimento
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Riconoscimento facciale
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Etichettatura
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Distribuzione
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Strumenti di apprendimento attivoNascondi 15 CaratteristicheMostra 15 Caratteristiche
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Strumenti di Apprendimento Attivo per l'Addestramento e l'Ottimizzazione del Modello
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Gestione dei Dati e Annotazione - Strumenti di Apprendimento Attivo
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Prestazioni del Modello e Analisi - Strumenti di Apprendimento Attivo
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Apprendimento automaticoNascondi 4 CaratteristicheMostra 4 Caratteristiche
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Integrazione - Apprendimento Automatico
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Apprendimento - Apprendimento automatico
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Categorie
Categorie
Categorie condivise
Encord e Supervisely Computer Vision Platform sono categorizzati comeEtichettatura dei dati
Categorie uniche
Supervisely Computer Vision Platform non ha categorie uniche
Recensioni
Dimensione dell'Azienda dei Recensori
Encord
Piccola impresa(50 o meno dip.)
Mid-Market(51-1000 dip.)
Enterprise(> 1000 dip.)
Supervisely Computer Vision Platform
Piccola impresa(50 o meno dip.)
Mid-Market(51-1000 dip.)
Enterprise(> 1000 dip.)
Piccola impresa
(50 o meno dip.)
Mid-Market
(51-1000 dip.)
Enterprise
(> 1000 dip.)
Settore dei Recensori
Software per computer
36.1%
Dispositivi medici
11.5%
Ospedale e Assistenza Sanitaria
11.5%
Cibo e Bevande
9.8%
Tecnologia dell'informazione e servizi
8.2%
Altro
23.0%
Tecnologia dell'informazione e servizi
44.4%
Logistica e Catena di Fornitura
11.1%
Gestione dell'Istruzione
11.1%
Software per computer
11.1%
Abbigliamento e Moda
11.1%
Altro
11.1%
Discussioni
Encord non ha discussioni con risposte
Supervisely Computer Vision Platform non ha discussioni con risposte
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