Avaliações e Detalhes do Produto SentiSight.ai

SentiSight.ai é uma plataforma baseada na web que pode ser usada para rotulagem de imagens e para desenvolver aplicações de reconhecimento de imagem baseadas em IA. Ela tem dois objetivos principais: o primeiro é tornar a tarefa de anotação de imagens o mais conveniente e eficiente possível, mesmo para grandes projetos com muitas pessoas trabalhando na rotulagem de imagens, e o segundo é fornecer uma interface suave e amigável para o treinamento e implantação de modelos de redes neurais profundas. A capacidade de realizar ambas as tarefas na mesma plataforma oferece a vantagem de poder rotular imagens e, em seguida, treinar e melhorar modelos de forma iterativa. SentiSight.ai oferece recursos poderosos, como: Rotulagem de imagens. Nossa ferramenta de rotulagem permite adicionar rótulos de classificação, caixas delimitadoras, polígonos, pontos, polilinhas e bitmaps. Bitmaps podem ser facilmente convertidos em polígonos e vice-versa. Além disso, cada objeto rotulado pode ter vários objetos filhos, como pontos-chave ou atributos. As imagens rotuladas podem ser usadas diretamente para treinamento de modelos na plataforma SentiSight.ai, ou podem ser baixadas e usadas para treinamento de modelos internamente. Ferramenta de rotulagem inteligente. Esta ferramenta pode ser usada para aumentar significativamente a velocidade de rotulagem de bitmaps. A ferramenta de rotulagem inteligente permite que os usuários selecionem alguns pontos no primeiro plano e no fundo e deixem a IA extrair o objeto rotulado. Projetos de rotulagem compartilhados e rastreamento de tempo. Para facilitar o manuseio de grandes projetos de anotação, SentiSight.ai permite que um projeto seja compartilhado entre vários usuários para que várias pessoas possam rotular imagens no mesmo projeto. O gerente do projeto pode rapidamente filtrar e revisar as imagens rotuladas por um membro específico do projeto, rastrear o progresso e o tempo gasto por cada pessoa na rotulagem, bem como gerenciar funções e permissões de usuários. Treinamento de modelo de classificação. Este tipo de modelo pode ser usado para identificar certos objetos em uma imagem, como um gato ou um cachorro, mas sem especificar sua localização. Eles também podem ser treinados para identificar conceitos mais abstratos, como "verão" ou "inverno". Treinamento de modelo de detecção de objetos. Este tipo de modelo pode ser usado não apenas para identificar um determinado objeto, mas também para prever sua localização exata em uma imagem. Para cada objeto previsto dentro da imagem, o modelo também prevê uma caixa delimitadora retangular que denota a localização do objeto. Isso é muito útil quando você precisa saber não apenas o que está dentro da imagem, mas também a localização relativa e o número de objetos. Modelos online e offline (teste gratuito de 30 dias disponível). SentiSight.ai oferece a possibilidade de usar seus modelos de aprendizado profundo tanto online quanto offline. Modelos online podem ser usados via REST API ou interface web. Ambas as opções requerem conexão com a internet. Outra opção é baixar e usar o modelo de reconhecimento de imagem offline. Um modelo offline pode ser baixado como um teste gratuito de 30 dias, após o qual o usuário tem a opção de comprar uma licença. O preço da licença depende da velocidade do modelo, e é um pagamento único. Modelos pré-treinados. Além da possibilidade de treinar modelos de reconhecimento de imagem por conta própria, SentiSight.ai também fornece vários modelos pré-treinados que podem ser usados prontos para uso sem qualquer treinamento adicional. Esses modelos pré-treinados podem ser usados para várias tarefas, como moderação de conteúdo, classificação de mercadorias, hashtags automáticas, contagem de pessoas e mais. Busca de similaridade de imagem. Este é outro recurso pronto para uso que permite aos usuários fazer upload de uma imagem e encontrar todas as imagens semelhantes a essa consulta em seu conjunto de dados. Também permite que os usuários realizem buscas de similaridade NvN em seu conjunto de dados, onde todos os pares de imagens semelhantes são recuperados.