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V7Labs
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Etichettatura dei dati (3)

V7Labs

Sistema completo per dati di addestramento nelle aziende.

Informazioni sullo strumento

V7 è un potente strumento di intelligenza artificiale che aiuta gli utenti a semplificare la gestione dei dati e migliorare l'accuratezza delle applicazioni di visione artificiale e intelligenza artificiale generativa.

Alla base, V7 funge da motore di dati AI specificamente progettato per le esigenze di visione artificiale e intelligenza artificiale generativa. Fornisce un solido framework per la gestione dei dati di addestramento aziendale, coprendo tutto, dalla etichettatura e flussi di lavoro ai dataset. Una caratteristica distintiva è la possibilità di incorporare la supervisione umana, nota come addestramento con l'uomo nel ciclo, che aiuta a perfezionare il processo di apprendimento.

V7 offre una gamma di opzioni di annotazione per migliorare la qualità dei dati utilizzati dai modelli AI. Con funzionalità intelligenti come l'annotazione automatica e strumenti specializzati per l'imaging medico noti come annotazione DICOM, elimina il lavoro noioso di preparazione dei dataset. Inoltre, V7 si occupa sia della gestione dei dataset che dei modelli, automatizzando e semplificando questi compiti per gli utenti.

Che tu stia lavorando con immagini o video, gli strumenti di annotazione di V7 sono progettati per migliorare la precisione dell'etichettatura dei dati. La piattaforma consente anche agli utenti di creare e automatizzare pipeline di dati personalizzate, rendendola super flessibile. Inoltre, include funzionalità per automatizzare il riconoscimento ottico dei caratteri (OCR) e flussi di lavoro focalizzati sull'elaborazione intelligente dei documenti (IDP).

Ciò che è fantastico è che V7 consente agli utenti di esternalizzare i propri compiti di annotazione, quindi non devi fare tutto da solo. È abbastanza versatile da essere utilizzato in vari settori come agricoltura, automotive, costruzione, energia, alimenti e bevande, sanità e molti altri. Anche la collaborazione è semplice, con capacità di annotazione di squadra in tempo reale e strumenti per analizzare le prestazioni degli etichettatori e dei modelli.

Per completare il tutto, V7 semplifica i flussi di lavoro di annotazione e addestramento dei modelli con la sua interfaccia user-friendly. Grazie alla sua avanzata funzionalità AutoAnnotate, la velocità e l'accuratezza delle annotazioni sono notevolmente migliorate. La piattaforma si integra anche perfettamente con i principali servizi come AWS, Databricks e Voxel51, supportando una vasta gamma di tipi di dati, inclusi video, immagini e testo.

Pro e contro

Pro

  • Flussi di lavoro automatizzati con ruoli umani
  • Supporta l'annotazione video
  • Automazione dei flussi di lavoro OCR e IDP
  • Molte proprietà di annotazione
  • Gestisce vari formati di dati
  • Capacità di gestione dei dataset
  • Funzionalità di auto-etichettatura
  • Interfaccia facile da usare
  • Annotazione DICOM per l'imaging medico
  • Progetti completamente gestiti
  • Visualizzazione dei dati
  • Automazione della pipeline di dati personalizzata
  • Funzionalità di addestramento con l'uomo nel ciclo
  • Ottimizzato per l'accuratezza dei dati
  • Supporta immagini ad ultra alta risoluzione
  • Funziona con AWS
  • Funzionalità per l'annotazione delle immagini
  • Accesso a etichettatori professionali
  • HIPAA
  • immagine
  • Controllo della versione del dataset
  • Funzione di elaborazione dei documenti
  • Annotatori esperti del dominio
  • Integrazione REST API e libreria Python
  • Strumenti per annotazione di immagini e video
  • Funzione di gestione del modello
  • Supporto all'integrazione per modelli esterni
  • Routing flessibile dei dati di addestramento
  • Funzione di annotazione automatica
  • Opzione per esternalizzare i compiti di annotazione
  • Accesso a oltre 500 dataset aperti
  • e filtraggio
  • Supporta diversi tipi di annotazione
  • dati di testo
  • Strumenti specifici per settore
  • Collaborazione in tempo reale per l'annotazione del team
  • Annotazione automatica migliorata
  • Funzione AutoAnnotate migliorata
  • Opzioni di selezione multipla e selezione singola
  • Gestione della libreria dei modelli
  • Analisi delle prestazioni di etichettatori e modelli
  • Voxel51
  • Integrazione con varie piattaforme ML-Ops
  • ordinamento
  • Rispetta le normative SOC2
  • e ISO27001
  • Databricks
  • Supporta video
  • Sistema di dati di addestramento per le imprese
  • Integrazioni pronte all'uso con strumenti ML
  • Utilizzabile in diversi settori

Contro

  • Statistiche sulle prestazioni dei labeler poco chiare
  • Nessun aiuto tecnico diretto
  • HIPAA
  • Poche funzionalità di BoundingBox
  • L'esternalizzazione dei compiti manca di privacy
  • Poche opzioni di connessione
  • Strumento esclusivo di Auto-Annotate
  • Supporto limitato per i formati di dati
  • Nessuna configurazione in loco
  • Soddisfa solo SOC2
  • Standard ISO27001