cloudfactory.com

Hasty (в настоящее время является частью платформы данных CloudFactory) это мощный инструмент аннотации компьютерного зрения и разработки моделей, который был интегрирован в качестве основного компонента платформы данных ИИ CloudFactory. В то время как Hasty больше не является автономным инструментом, его надежные возможности аннотирования продолжают улучшать рабочие процессы, управляемые ИИ, в области маркировки данных, обучения модели, проверки и развертывания. В этом описании представлен обзор типичных вариантов использования и способы использования Hasty в платформе CloudFactory.

Обзор

Hasty служит передовым механизмом аннотации в платформе AI Data Platform от CloudFactory, позволяя точно маркировать задачи компьютерного зрения, такие как обнаружение объектов, сегментация, ограничивающие коробки, полигоны и точные пиксели маски. Он поддерживает масштабируемые рабочие процессы совместной маркировки со встроенным обеспечением качества, аудитом и версией, помогая организациям улучшить качество данных для моделей видения.

Как использовать Hasty в платформе данных CloudFactory

1. Доступ к платформе данных AIПерейдите на платформу данных AI CloudFactory и войдите с вашими учетными данными.
2. Создать или выбрать проектВыберите существующий проект или создайте новый проект аннотации, соответствующий вашим целям.
3. Данные импортаЗагружайте изображения, видео или геопространственные активы в зависимости от вашего варианта использования (например, аэрофотоснимки, изображения автомобилей, розничные изображения).
4. Настройка задач аннотацииОпределите схемы маркировки (связывающие коробки, многоугольники, маски, ключевые точки и т. Д.), Правила проверки и руководящие принципы для работников.
5. Назначать или пригласить аннотаторовДобавьте товарищей по команде или аутсорсинг маркировки для управляемой рабочей силы. Установите квоты, обзоры и цели SLA.
6. АннотироватьРаботники маркируют активы по схеме. Используйте инструменты платформы для рисования форм, назначения меток и корректировки границ по мере необходимости.
7. Обеспечение качестваПрименяйте встроенные проверки качества, консенсусное голосование и обзор рабочих процессов для обеспечения точности данных.
8. Обзор и утверждение аннотацийПроверяйте работу, разрешайте разногласия и одобряйте готовые этикетки.
9. Экспортные данныеПовторите помеченные данные в предпочтительном формате (COCO, VOC, YOLO или пользовательские схемы) для обучения модели.
10. Модель интеграцииКормите помеченный набор данных в рабочие процессы GenAI или ML для обучения, оценки и развертывания в платформе CloudFactory.

Совет: Используйте функции автоматизации платформы для оптимизации повторяющихся задач маркировки, обеспечения согласованности схемы и мониторинга пропускной способности маркировки.

Случаи использования

• Воздушное и геопространственное: обнаружение объектов, сегментация наземного покрова и извлечение признаков из спутниковых изображений.
• Автономные транспортные средства: маркировка полосы движения, обнаружение препятствий и понимание аннотаций сцены.
• Финансы / страхование: анализ документов и OCR-подобная маркировка для визуальных данных.
• Розничная торговля: локализация продукта, обнаружение полки и распознавание упаковки.

Безопасность и соблюдение

• Следуйте политике конфиденциальности данных и контроля доступа, определенной в рабочем пространстве CloudFactory.
• Убедитесь, что члены команды имеют соответствующую подготовку и придерживаются руководящих принципов маркировки для поддержания целостности данных.

Основные характеристики

• Централизованный механизм аннотации в платформе данных CloudFactory AI
• Поддерживает типы маркировки CV: ограничивающие коробки, полигоны, маски, ключевые точки и многое другое
• Масштабируемая совместная маркировка со встроенным QA и версиями
• Богатая конфигурация задач: схемы маркировки, правила проверки и руководящие принципы для работников
• Бесшовная интеграция с модельными обучающими конвейерами в платформе
• Готовые к экспорту форматы (COCO, VOC, YOLO, пользовательские схемы)
• Автоматизация рабочих процессов и отслеживание SLA для проектов маркировки
• Аудиторские маршруты и управление данными для соблюдения

Что вы получаете с Хасти на платформе

• Улучшенное качество данных для моделей компьютерного зрения
• Оптимизированная пропускная способность маркировки через совместные рабочие процессы
• Тесная интеграция с инструментами ИИ (обучение, оценка, развертывание)
• Комплексное управление проектами и отчетность

Связанные ресурсы

• Руководство по маркировке данных и лучшие практики в CloudFactory
• Возможности наблюдения и мониторинга модели GenAI
• Цены, варианты использования и вебинары на сайте CloudFactory

Как это работает (кратко)

• Импортные данные → Определение схемы маркировки → Назначение задач → Аннотация с инструментами CV → QA/Review → Экспорт → Использование в обучении модели
• Платформа подчеркивает управление, прослеживаемость и масштабируемую аннотацию для поддержки надежных трубопроводов ML