Unterstützung von Labelling und Data Augmentation Framework

Sicherstellung einer qualitativ hochwertigen Datenvorbereitung für die KI-Entwicklung durch Schulungen, Leitlinien und den Aufbau einer digitalen Infrastruktur.

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Unterstützung von Labelling und Data Augmentation Framework

Übersicht

Dieser Service bietet wesentliche Unterstützung für die Schaffung eines robusten Rahmens zur effektiven Kennzeichnung, Speicherung und Verwaltung von Daten für KI-Schulungszwecke. Die richtige Kennzeichnung ist von entscheidender Bedeutung, da Deep-Learning-Modelle auf konsistenten, hochwertigen Daten beruhen, um komplexe Muster zu erkennen. Innerhalb dieses Dienstes kennzeichnen wir Daten nicht selbst, sondern bieten Schulungsrichtlinien an, um sicherzustellen, dass Daten über große Datensätze hinweg genau und konsistent gekennzeichnet werden. Bitte wenden Sie sich an andere Dienste, wenn Sie möchten, dass Ihre Daten von uns gekennzeichnet werden. Darüber hinaus helfen wir beim Aufbau der notwendigen digitalen Infrastruktur zur Speicherung und Pflege dieser Daten. Unsere Unterstützung rationalisiert den Kennzeichnungs- und Datenergänzungsprozess und schafft die Grundlage für eine erfolgreiche KI-Entwicklung in Anwendungen wie Pflanzenüberwachung, Schädlingserkennung und Ertragsvorhersage im Agrar- und Lebensmittelsektor.

Mehr über den Service

Wie kann der Service Ihnen helfen?

> Unterstützung bei Schulungsrichtlinien > Versionskontrolle und Rückverfolgbarkeit während der Etikettierung hinzufügen > Möglichkeit der Langzeitspeicherung und des einfachen Abrufs von Datensätzen für spezifische KI-Modelle

Wie der Service geliefert wird

Die Bilder werden auf unseren ClearML-Server hochgeladen, um eine robuste Versionskontrolle und vollständige Rückverfolgbarkeit während des gesamten Kennzeichnungs- und Datenerweiterungsprozesses zu gewährleisten. Wir führen gründliche Qualitätskontrollen aller Anmerkungen durch, um eine hohe Genauigkeit und Konsistenz zu gewährleisten. Darüber hinaus bieten wir Unterstützung für verschiedene Anmerkungstools wie Labelbox, CVAT und andere, um eine nahtlose Integration mit Ihren Workflow- und KI-Modellanforderungen zu gewährleisten.

Service-Anpassung

Der Prozess wird an Ihr gewünschtes Annotationswerkzeug angepasst. Die Organisation in ClearML ist ein flexibles System, das eine vollständige Versionskontrolle und Rückverfolgbarkeit für jede einzigartige Kombination von Datensätzen und trainierten Modellen ermöglicht.
Sektor
Ackerbau
Lebensmittelverarbeitung
Gewächshaus
Gartenbau
Viehzucht
Baumkulturen
Weinbau
Prüfart
Daten
Software- oder KI-Modell
Art der Dienstleistung
Datenvergrößerung
Bewertung des Schreibtisches
Personenschulung
Testaufbau
Lieferland
Fernteilnahme Fernteilnahme
Dienstleister:
  • Instituut voor Landbouw-, Visserij- en Voedingsonderzoek (ILVO)
    Belgien
    | Website

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