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Innotescus

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Innotescus Video and Image Annotation Platform

10 recensioni

Innotescus è una piattaforma collaborativa per l'annotazione di video e immagini progettata per ottimizzare lo sviluppo di modelli di visione artificiale. Offre uno spazio di lavoro intuitivo per annotare immagini e video, analisi complete e strumenti di collaborazione robusti, consentendo ai team di produrre set di dati di addestramento di alta qualità in modo efficiente. Integrando funzionalità di annotazione intelligente e strumenti di visualizzazione dei dati, Innotescus aiuta a identificare precocemente i bias nei dati, migliorare l'accuratezza delle annotazioni e accelerare il deployment di modelli di intelligenza artificiale affidabili e imparziali. Caratteristiche e Funzionalità Principali: - Annotazione Immagini: Supporta una gamma di compiti dalla classificazione di base delle immagini a segmentazioni precise pixel per pixel. - Annotazione Video: Combina segmentazione semantica pixel-perfect con strumenti assistiti dall'IA, permettendo di annotare migliaia di fotogrammi video in modo efficiente con un input manuale minimo. - Annotazione Assistita: Migliora la velocità e l'accuratezza delle annotazioni attraverso strumenti guidati dall'IA che ottimizzano gli sforzi manuali. - Analisi dei Dati: Fornisce approfondimenti sulle caratteristiche dei set di dati e delle annotazioni, aiutando a identificare squilibri di classe e guidando strategie efficaci di aumento del set di dati. - Operazioni di Annotazione: Offre strumenti di collaborazione per la gestione del team, comunicazione, revisione delle annotazioni e consenso automatizzato, insieme a metriche per valutare la qualità e l'efficienza delle annotazioni. Valore Primario e Problema Risolto: Innotescus affronta le sfide della preparazione e analisi di set di dati complessi per l'apprendimento automatico fornendo una piattaforma user-friendly che semplifica il processo di annotazione. La sua automazione avanzata e l'interfaccia intuitiva riducono gli sforzi manuali, migliorano la qualità dei dati e accelerano il deployment di modelli di visione artificiale ad alte prestazioni. Identificando precocemente i bias nei dati e migliorando l'accuratezza delle annotazioni, Innotescus garantisce che i modelli di IA siano addestrati su set di dati affidabili e imparziali, portando a risultati più accurati e affidabili.

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Innotescus Recensioni

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mona m.
MM
mona m.
Sales Specialist and writer at medium.com
11/12/2024
Revisore Validato
Fonte della recensione: Invito G2
Recensione Incentivata
Tradotto Usando l'IA

l'annotazione delle immagini è molto potente. meno sforzi manuali

È molto potente, il che mi piace di più. I dati sono sempre al sicuro. Le impostazioni personalizzate di terze parti sono uniche e utili per l'utente, specialmente quando riguardano la sensibilità dei dati. Meno sforzo manuale e alta efficienza mi hanno reso felice di usarlo.
Kian .
K
Kian .
02/14/2022
Revisore Validato
Fonte della recensione: Organico
Tradotto Usando l'IA

Innotescus risolve i miei problemi

Selezionare e modificare più annotazioni diventa un gioco da ragazzi con questo semplice strumento.
JA
Jens A.
02/02/2022
Revisore Validato
Utente Attuale Verificato
Fonte della recensione: Organico
Tradotto Usando l'IA

Piattaforma a servizio completo, sia funzionalità standard che avanzate, sviluppo basato sulle esigenze del cliente.

Design e funzionalità molto belli, straordinaria implementazione di strumenti di etichettatura sia standard che avanzati, il processo di revisione intelligente, sviluppo basato sulle esigenze dei clienti.

Informazioni

Contatto

Sede centrale:
Pittsburgh

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Cos'è Innotescus?

Innotescus is a company specializing in providing advanced tools for managing and annotating visual data, particularly aimed at enhancing AI and machine learning workflows. Their platform focuses on offering precise and efficient annotation features, as well as comprehensive data management solutions, to facilitate the development and deployment of computer vision applications. The platform is designed to streamline collaboration among teams working on data annotation projects, thereby accelerating the process of training AI models.

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Anno di Fondazione
2018