데이터 유형

모델이 주변 세계를 보고 해석할 수 있도록 비디오를 수집, 분류, 전사하거나 어노테이션을 달 수 있습니다. 어노테이션 도구에는 특수 전사 및 타임 스탬프 도구, 객체 추적(추가 속도 레이블링 기능 포함), 객체 감지 및 타임 스탬프, 온톨로지 속성 어노테이션이 포함됩니다. 머신 러닝 지원 및 맞춤형 도구는 정확한 비디오 어노테이션을 대규모로 쉽게 수집할 수 있는 유연성을 제공합니다.

NLP 프로젝트를 위해 오디오 데이터를 수집, 분류, 전사 또는 어노테이션을 달 수 있습니다. 당사의 오디오 어노테이션 도구는 기존 어노테이션 도구보다 두 배 빠릅니다. 오디오 음성 인식 및 기타 오디오 모델을 위해 오디오를 레이어, 스피커, 타임스탬프로 분할합니다. 다양한 언어로 된 음향 태그를 사용하여 고품질 오디오 스크립트를 빠르게 생성하고 NLP를 활용하여 전사 품질과 효율성을 개선합니다. 에펜의 올인원 오디오 도구는 명확하고 선명한 오디오 어노테이션과 전사 기능을 제공하여 모델을 학습할 수 있도록 특별히 제작되었습니다.

텍스트를 수집, 분류 및 어노테이션 처리하여 NLP 모델의 뉘앙스 이해도를 향상시킬 수 있습니다.스피드 레이블링 기능에는 인간의 어노테이션 작업을 지원하는 내장된 다중 언어 토크나이저가 포함됩니다. 옵션으로 대상 개체 추출 및 범위 레이블링을 사용하여 모델 출력을 가져와 지원 인력의 어노테이션 처리를 가속화할 수 있습니다. 또한 NLP 모델에서 생성된 텍스트 평가 및 사후 편집 데이터를 지원할 수 있습니다. 당사의 전문 도구와 언어 전문가는 선택한 시장에 대한 NLP 모델을 구축하는 데 필요한 고품질 학습데이터를 제공합니다.

직관적인 어노테이션 인터페이스를 사용하여 LiDAR, 레이더 및 기타 유형의 스캐너/센서를 비롯한 여러 유형의 포인트 클라우드 데이터에 어노테이션을 달 수 있습니다. 포인트 클라우드 프레임(3D 포인트 클라우드 및 RGB 이미지)은 자율주행 차량과 같은 복잡한 사용 사례를 지원하기 위해 큐보이드를 쉽게 어노테이션 처리할 수 있습니다. 내장된 머신 러닝 툴은 어노테이션 속도와 품질을 지원하고 향상시킵니다. 특별히 제작된 3D 센서 도구를 사용하면 기술 선도업체들이 복잡한 데이터 유형에 속도와 규모에 따라 정확하게 어노테이션을 달 수 있도록 지원합니다.