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LabelGPT
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Étiquetage des données (3)

LabelGPT

Étiquetez un million d'images en quelques minutes.

Informations sur l'outil

LabelGPT est un outil intelligent qui génère automatiquement des étiquettes pour les images, rendant le processus d'annotation beaucoup plus facile et rapide pour les utilisateurs.

LabelGPT est alimenté par un modèle d'IA générative avancé, ce qui lui permet de produire rapidement des étiquettes sur des images brutes. Cela est particulièrement utile pour les équipes travaillant en apprentissage automatique, car cela simplifie la tâche souvent fastidieuse de l'annotation d'images.

Les utilisateurs peuvent facilement importer leurs données dans LabelGPT à partir de diverses sources. Que vous tiriez des images de votre disque local ou que vous utilisiez des services cloud comme AWS, GCP ou Azure, cet outil peut tout gérer, et il dispose même d'options d'intégration via des API.

L'une des caractéristiques remarquables de LabelGPT est son moteur de génération d'étiquettes en zéro-shot. Cela signifie que vous pouvez fournir simplement les noms de classe ou d'objet comme invite textuelle, et l'outil détectera et segmentera les étiquettes pour vous. Cette automatisation permet non seulement de gagner du temps, mais aide également à garantir la cohérence de vos données étiquetées.

LabelGPT comprend également un processus de révision rapide, permettant aux utilisateurs de filtrer les étiquettes en fonction des scores de confiance. Cela vous permet de vérifier visuellement l'exactitude des étiquettes et de les intégrer sans effort dans votre pipeline d'apprentissage automatique.

Les annotations produites par LabelGPT peuvent considérablement améliorer l'entraînement de votre modèle de vision, réduisant les coûts d'annotation tout en accélérant le processus global d'étiquetage. Il est conçu pour aider les équipes d'apprentissage automatique à travailler plus efficacement, leur permettant de se concentrer sur ce qui compte vraiment : développer de meilleurs modèles.

Avantages et Inconvénients

Avantages

  • Fournit des solutions basées sur des cas d'utilisation
  • Utilise plusieurs modèles de base
  • API pour importer des données
  • Automatise l'étiquetage d'images brutes
  • local)
  • Validation par filtrage des scores de confiance élevés
  • GCP
  • Étiquetage d'images automatisé
  • Option de réserver une démo
  • Processus de révision rapide
  • Disponibilité de jeux de données pré-étiquetés
  • Plans tarifaires flexibles
  • Apprentissage en zéro-shot
  • Invites textuelles pour l'étiquetage
  • Contrôle de qualité avec des scores de confiance élevés
  • Fonctions d'organisation des données
  • Étiquetage alimenté par des modèles de fondation
  • Accédez aux données sur plusieurs plateformes (cloud
  • Prend en charge l'étiquetage vidéo
  • Accélère le processus d'étiquetage
  • Invite à l'étiquetage de classe/objet
  • Peut segmenter des images
  • Permet les téléchargements de données
  • Azure)
  • Permet de choisir des ensembles de données
  • Création rapide d'étiquettes
  • Génère des étiquettes de haute qualité
  • Prend en charge l'étiquetage de texte
  • Fonctionnalités pour capturer et collecter
  • Crée beaucoup de données étiquetées
  • Intégration directe avec les flux de travail ML
  • Ressource de connaissance dédiée
  • Détecte les classes/objets à l'aide d'invites
  • Validation visuelle des étiquettes
  • Discussions et articles d'experts
  • Économise du temps dans l'étiquetage
  • Importations depuis le local et le cloud (AWS
  • Technologie de retour d'information intelligente
  • Exportations vers des systèmes d'entraînement ML
  • Utilise de nombreux ensembles de données open-source
  • Réduit les coûts d'étiquetage
  • Vérification visuelle des résultats
  • Étiquetage facile des classes/objets
  • Aucun étiquetage manuel nécessaire

Inconvénients

  • Peu de types d'étiquettes
  • Pas d'utilisation hors ligne
  • Pas d'option pour l'étiquetage manuel
  • Pas de contrôle d'accès utilisateur clair
  • Aucun essai gratuit indiqué
  • Pas de fonction pour la curation des données
  • Historique des modifications peu clair
  • Impossible de changer le score de confiance
  • Pas de support pour plusieurs langues