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V7Labs
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Étiquetage des données (3)

V7Labs

Système complet pour la formation des données dans les entreprises.

Informations sur l'outil

V7 est un puissant outil d'IA qui aide les utilisateurs à rationaliser la gestion des données et à améliorer la précision des applications de vision par ordinateur et d'IA générative.

Au cœur de V7, il agit comme un moteur de données IA spécifiquement conçu pour les besoins de vision par ordinateur et d'IA générative. Il fournit un cadre solide pour gérer les données d'entraînement d'entreprise, couvrant tout, de l'étiquetage et des flux de travail aux ensembles de données. Une caractéristique remarquable est la capacité d'incorporer une supervision humaine, connue sous le nom de formation avec l'humain dans la boucle, ce qui aide à affiner le processus d'apprentissage.

V7 offre une gamme d'options d'annotation pour améliorer la qualité des données utilisées par les modèles d'IA. Avec des fonctionnalités intelligentes comme l'annotation automatique et des outils spécialisés pour l'imagerie médicale connus sous le nom d'annotation DICOM, il élimine le travail fastidieux de préparation des ensembles de données. De plus, V7 s'occupe à la fois de la gestion des ensembles de données et des modèles, automatisant et simplifiant ces tâches pour les utilisateurs.

Que vous travailliez avec des images ou des vidéos, les outils d'annotation de V7 sont conçus pour améliorer la précision de l'étiquetage des données. La plateforme permet également aux utilisateurs de créer et d'automatiser des pipelines de données personnalisés, ce qui la rend super flexible. De plus, elle comprend des fonctionnalités pour automatiser la reconnaissance optique de caractères (OCR) et des flux de travail axés sur le traitement intelligent des documents (IDP).

Ce qui est génial, c'est que V7 permet aux utilisateurs d'externaliser leurs tâches d'annotation, donc vous n'avez pas à tout faire vous-même. Il est suffisamment polyvalent pour être utilisé dans divers secteurs comme l'agriculture, l'automobile, la construction, l'énergie, l'alimentation et les boissons, la santé, et bien d'autres. La collaboration est également un jeu d'enfant, avec des capacités d'annotation d'équipe en temps réel et des outils pour analyser les performances des étiqueteurs et des modèles.

Pour couronner le tout, V7 simplifie les flux de travail d'annotation et de formation des modèles avec son interface conviviale. Grâce à sa fonctionnalité avancée AutoAnnotate, la vitesse et la précision des annotations sont considérablement améliorées. La plateforme s'intègre également parfaitement avec des services majeurs comme AWS, Databricks et Voxel51, prenant en charge une large gamme de types de données, y compris la vidéo, l'image et le texte.

Avantages et Inconvénients

Avantages

  • Flux de travail automatisés avec des rôles humains
  • Prend en charge l'annotation vidéo
  • Automatisation des flux de travail OCR et IDP
  • De nombreuses propriétés d'annotation
  • Gère divers formats de données
  • Capacité de gestion des ensembles de données
  • Fonctionnalité d'auto-étiquetage
  • Interface facile à utiliser
  • Annotation DICOM pour l'imagerie médicale
  • Projets entièrement gérés
  • Visualisation des données
  • Automatisation des pipelines de données personnalisés
  • Fonctionnalité de formation avec l'humain dans la boucle
  • Optimisé pour la précision des données
  • Prend en charge des images en ultra-haute résolution
  • Fonctionne avec AWS
  • Fonctionnalités pour l'annotation d'images
  • Accès à des étiqueteurs professionnels
  • HIPAA
  • image
  • Contrôle de version des ensembles de données
  • Fonctionnalité de traitement de documents
  • Annotateurs experts en domaine
  • Intégration de l'API REST et de la bibliothèque Python
  • Outils pour l'annotation d'images et de vidéos
  • Fonctionnalité de gestion de modèle
  • Support d'intégration pour des modèles externes
  • Routage flexible des données d'entraînement
  • Fonctionnalité d'annotation automatique
  • Option d'externaliser les tâches d'annotation
  • Accès à plus de 500 ensembles de données ouverts
  • et filtrage
  • Prend en charge différents types d'annotation
  • données textuelles
  • Outils spécifiques à l'industrie
  • Collaboration d'annotation en temps réel en équipe
  • Amélioration de l'annotation automatique
  • Amélioration de la fonctionnalité AutoAnnotate
  • Options de sélection multiple et de sélection unique
  • Gestion de la bibliothèque de modèles
  • Analyse des performances des étiqueteurs et des modèles
  • Voxel51
  • Intégration avec diverses plateformes ML-Ops
  • tri
  • Conforme au SOC2
  • et ISO27001
  • Databricks
  • Soutient la vidéo
  • Système de données de formation d'entreprise
  • Intégrations prêtes à l'emploi avec des outils ML
  • Utilisable dans différentes industries

Inconvénients

  • Statistiques de performance des étiqueteurs peu claires
  • Pas d'aide technique directe
  • HIPAA
  • Peu de fonctionnalités BoundingBox
  • L'externalisation des tâches manque de confidentialité
  • Peu d'options de connexion
  • Outil Auto-Annotate exclusif
  • Support limité des formats de données
  • Pas d'installation sur site
  • Répond uniquement aux normes SOC2
  • Normes ISO27001