MatrixGo—AI를 위한 엔터프라이즈급 데이터 어노테이션 플랫폼
인간-머신 협력 및 통합 데이터 수집을 특징으로 하는 업계 최고의 AI용 데이터 어노테이션 플랫폼을 사용하여 자신 있게 머신 러닝 프로젝트를 구축하십시오.
다양한 유형의 어노테이션을 위한 강력한 어노테이션 툴
2D 이미지 어노테이션
3D 포인트 클라우드 어노테이션
오디오 어노테이션
텍스트 어노테이션
2D 이미지 합성 어노테이션
핵심 사항 어노테이션
2D 인스턴스 및 시맨틱 분할
점, 선, 직사각형 및 다각형 어노테이션 툴
이러한 툴은 유연한 기능 구성과 연속 프레임 어노테이션을 지원합니다.
사용 사례: 객체 감지, 객체 추적, 핵심 사항 감지
핵심 사항 세트 어노테이션 툴
고정된 수의 핵심 사항 세트를 사용하여 객체의 핵심 사항을 어노테이션 처리합니다. 사용자 지정 구성 요소, 점 대 점 연결, 자동 균일 점 분포, 점 속성 등 다양한 기능이 제공됩니다.
사용 사례: 얼굴 핵심 사항 검출 및 신체 핵심 사항 검출
픽셀 수준 시맨틱 분할
데이터 사전 어노테이션 및 다양한 구성 항목을 제공하여 다양한 요구 사항을 충족합니다.
사용 사례: 인간 이미지의 시맨틱 분할, 자율주행 애플리케이션을 위한 파노라마 분할, 의료 영상 및 AI 기반 제조
박스 어노테이션
3D 포인트 클라우드 시맨틱 분할
차선 표시
3D 포인트 클라우드 박스 어노테이션 툴
객체의 반사 포인트를 박스에 넣습니다. 이 어노테이션 툴은 2D 및 3D 결합 어노테이션, 연속 프레임 추적 및 동적 채우기와 같은 여러 기능을 제공합니다. 또한 이 툴은 자동 박스 그리기, 수동 그리기 및 자동 윤곽 맞춤을 지원하여 어노테이션의 정확도를 높입니다.
사용 사례: 자율주행에서 물체 인식 및 추적
포인트 클라우드 시맨틱 분할 툴
폴리곤, 브러시 및 핵심 사항 선택 툴을 사용하여 반사 포인트를 분류합니다. 자동 차선 표시 분할이 지원됩니다.
사용 사례: 자율주행에서 물체 인식 및 추적
자동 차선 표시 인식
박스를 사용하여 차선 표시가 포함된 포인트 클라우드 영역을 둘러싸 차선 표시를 자동으로 어노테이션 처리할 수 있습니다.
사용 사례: 자율주행에서 차선 표시 인식
오디오 분할 및 전사
오디오 분할 및 전사 툴
구분 또는 분할 및 전사 오디오를 사용하여 연속적 또는 비연속적 방식으로 의미 단락을 분할합니다. 이 툴은 자동 음성 인식(ASR)을 위한 사용자 지정, 다중 역할 및 다중 레이어 어노테이션 및 사전 전사를 지원합니다.
사용 사례: ASR
NER 어노테이션
OCR 어노테이션
텍스트 라벨링 툴
텍스트 정보를 이름이 지정된 개체로 표시합니다. 이름이 지정된 개체를 사용자 지정 범주로 분류하고 이름이 지정된 개체 간의 관계를 설정합니다.
사용 사례: 텍스트 이해
OCR 툴
이미지의 문자를 편집 가능한 텍스트로 변환합니다.
사용 사례: 이미지 인식
데이터 품질 관리를
위한 다단계 검사
코딩 없이 그래픽 사용자 인터페이스에서 다중 작업 워크플로를 생성하여 다단계 데이터 품질 검사 및 관리 절차를 설정하고 자동화합니다.
퍼블릭 클라우드
플랫폼은 고객별 작업 디렉토리를 빠르게 활성화할 수 있습니다.
어노테이션 소스 데이터와 결과 데이터를 플랫폼에서 분리해야 하는 경우 고객은 클라우드 플랫폼과 통합된 개인 파일 서비스를 배포 및 유지 관리하도록 선택할 수 있으며 소스 데이터는 Appen 플랫폼으로 다운로드되지 않습니다.
또한 플랫폼은 완전히 사유화된 배포도 지원합니다.
퍼블릭 클라우드
하이브리드 클라우드
개발자를 위한 오픈 API
MatrixGo의 API를 통합하여 개발자는 사용자 지정 방식으로 데이터 배치를 MatrixGo에 보내고 어노테이션 처리된 데이터 검색을 자동화할 수 있습니다.