数据采集与标注

采集标注服务

计算机视觉
语义分割
2D+3D边界框
关键点标注/点云标注
多边形标注
目标跟踪
属性判别
OCR转写
语义分割是指根据物体的属性,对复杂不规则图片进行进行区域划分,并标注对应的属性,以帮助训练图像识别模型,常应用于自动驾驶汽车、人机交互、虚拟现实等领域。 2D/3D边界框能够标注物体在平面或立体中的位置和大小,帮助自动驾驶模型增强视觉和雷达的感知。 关键点标注是指通过人工的方式,在规定位置标注上关键点,例如人脸骨骼点、场景目标物体等,常用来训练面部识别模型以及统计模型。 多边形标注是指在静态图片中,使用多边形框,标注出不规则的目标物体,相对于矩形框标注,多边形标注能够更精准地识别目标。 目标跟踪是指在动态的图像中,进行抽帧标注,在每一帧图片中将目标物体标注出来,进而描述它们的运动轨迹,这类标注常应用于训练自动驾驶模型以及视频识别模型。 属性判别是指通过人工或机器配合的方式,识别出图像中的目标物体,并将其标注上对应属性。 OCR转写是对图像中的文字内容进行标记与转写,帮助训练和完善图片与文本识别模型。目前,景联文支持简体中文、繁体中文、英语、日语、韩语、法语、德语、西班牙语、阿拉伯语等十余种语言图片的转写。