Confronta Labelbox vs. Supervisely Computer Vision Platform

Labelbox

Valutazione a Stelle

(47)4.5 su 5

Segmenti di Mercato

Piccola Impresa (46.8% delle recensioni)

Pros & Cons

Ease of Use (9) Data Labeling (7) Slow Performance (3) Slow Processing (3)

Prezzo di Ingresso

Nessun prezzo disponibile

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Supervisely Computer Vision Platform

Valutazione a Stelle

(10)4.7 su 5

Segmenti di Mercato

Mercato Medio (44.4% delle recensioni)

Pros & Cons

Dati insufficienti

Prezzo di Ingresso

Nessun prezzo disponibile

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Riassunto

Riassunto Generato dall'IA

Generato dall'IA. Basato su recensioni di utenti reali.

Gli utenti segnalano che Labelbox eccelle nella sua Qualità dell'Etichettatore con un punteggio di 9,3, mentre il punteggio di Supervisely di 9,0 indica che potrebbe non essere altrettanto robusto in quest'area. I revisori menzionano che l'interfaccia intuitiva di Labelbox migliora significativamente il processo di etichettatura.
I revisori menzionano che Supervisely brilla nel Pre-Etichette di Apprendimento Automatico con un punteggio di 9,3 rispetto all'8,6 di Labelbox. Gli utenti su G2 apprezzano l'efficienza che porta al flusso di lavoro di etichettatura dei dati, consentendo tempi di consegna dei progetti più rapidi.
Gli utenti di G2 evidenziano che il punteggio di Qualità dei Dati di Labelbox di 9,3 è impressionante, ma Supervisely supera con un punteggio di 9,5. Gli utenti segnalano che gli strumenti di Supervisely per l'Identificazione degli Errori e degli Outlier sono particolarmente efficaci nel mantenere alti standard di dati.
Gli utenti dicono che la Qualità del Compito di Labelbox è valutata a 9,1, leggermente inferiore al 9,3 di Supervisely. I revisori menzionano che le caratteristiche di Supervisely per il Rilevamento degli Oggetti e il Tracciamento degli Oggetti sono particolarmente ben accolte, migliorando le prestazioni complessive del compito.
I revisori menzionano che Labelbox ha una forte caratteristica di Human-in-the-Loop con un punteggio di 8,9, ma il punteggio di Supervisely di 8,6 indica che potrebbe non essere altrettanto efficace nell'integrare il feedback umano nel processo di addestramento del modello. Gli utenti segnalano che l'approccio di Labelbox favorisce una migliore collaborazione tra scienziati dei dati e annotatori.
Gli utenti su G2 segnalano che, sebbene entrambe le piattaforme abbiano forti Intuizioni sulle Prestazioni del Modello, l'esperienza utente complessiva di Labelbox è valutata a 9,0 per la Facilità d'Uso, rispetto al punteggio perfetto di 10,0 di Supervisely. I revisori menzionano che la semplicità dell'interfaccia di Supervisely rende più facile per i nuovi utenti iniziare rapidamente.

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