Apa itu Anotasi Gambar: Jenis, Alur Kerja, QA & Daftar Periksa Vendor [Diperbarui 2026]
Panduan ini membantu Anda memilih pendekatan anotasi yang tepat untuk proyek visi komputer Anda, menetapkan standar kualitas yang terukur, dan mengevaluasi vendor dengan daftar periksa praktis—sehingga label Anda akurat, konsisten, dan siap untuk diaudit.
Panduan ini memilih sendiri konsep dan menyajikannya dengan cara yang paling sederhana sehingga Anda memiliki kejelasan yang baik tentang apa itu. Ini membantu Anda memiliki visi yang jelas tentang bagaimana Anda bisa mengembangkan produk Anda, proses yang ada di belakangnya, teknis yang terlibat, dan banyak lagi. Jadi, panduan ini sangat berguna jika Anda:
Pengantar
Pada tahun 2026, banyak tim mempercepat pelabelan dengan pra-label berbantuan model (kotak otomatis, masker otomatis) dan kemudian menggunakan manusia untuk verifikasi, koreksi, dan penanganan kasus khusus—seringkali dalam siklus pembelajaran aktif untuk memprioritaskan sampel yang paling berharga. Model segmentasi yang dapat diatur (misalnya, alur kerja gaya SAM) dapat mempercepat pembuatan masker, tetapi jaminan kualitas yang kuat masih diperlukan untuk kelas ekor panjang dan pergeseran domain.
Panduan pembeli ini membahas berbagai jenis anotasi, teknik, alur kerja modern, metrik QA, dan daftar periksa vendor sehingga Anda dapat menentukan ruang lingkup proyek secara akurat dan menghindari pelabelan ulang yang mahal.
Apa itu Anotasi Gambar?
Anotasi gambar adalah proses menambahkan label terstruktur ke gambar (dan bingkai video) sehingga mesin dapat mempelajari apa yang ada dalam suatu adegan dan di mana letaknya. Label-label ini menjadi kebenaran dasar Digunakan untuk melatih, memvalidasi, dan mengukur kinerja sistem visi komputer.
Kualitas anotasi bergantung pada tiga hal:
- Taksonomi label yang jelas (kelas + atribut + definisi)
- Pedoman yang konsisten (kasus-kasus khusus, contoh, apa yang harus diabaikan)
- Kontrol kualitas (tinjau alur kerja, pengambilan sampel, dan kriteria penerimaan)
Hasil umum yang diperoleh meliputi: label kelas (misalnya, "cacat / tidak ada cacat"), lokasi objek (kotak), wilayah dengan akurasi piksel (masker), titik kunci/penanda, dan ID pelacakan di seluruh frame.
Anotasi Gambar Sekilas
Modalitas
- gambar 2-D
- Video/Multi-Bingkai
- 3D/LiDAR
Tasks
- Klasifikasi
- Deteksi
- Segmentasi
- Pelacakan
bentuk
- Kotak/Balok
- Poligon/Masker
- garis poli
- Titik-titik penting/Landmark
Deliverables
- File Label + Skema
- Laporan Tanya Jawab
- Kumpulan Data yang Diberi Versi
- Transfer Aman
Sebagian besar tim visi komputer memberi anotasi pada berbagai jenis gambar, tergantung pada aplikasinya:
- Gambar 2D: Foto produk, gambar medis, inspeksi industri, rak ritel
- Video/multi-frame: CCTV, dashcam, analisis olahraga, robotika, drone
- Penggabungan 3D/LiDAR/Sensor: Sistem otonom dan pemetaan jalur pipa
- Pencitraan Khusus: Termal, satelit/udara, multispektral, mikroskopi
Tips untuk penentuan ruang lingkup: proyek video dan 3D memerlukan aturan eksplisit untuk oklusi, persistensi ID, pengambilan sampel bingkai, dan sistem koordinat—hal-hal ini lebih memengaruhi biaya dan kualitas daripada sekadar pilihan bentuk.
Jenis Anotasi Gambar
Ada alasan mengapa Anda memerlukan beberapa metode anotasi gambar. Misalnya, ada klasifikasi gambar tingkat tinggi yang menetapkan satu label untuk seluruh gambar, terutama digunakan saat hanya ada satu objek dalam gambar tetapi Anda memiliki teknik seperti segmentasi semantik dan instan yang memberi label pada setiap piksel, yang digunakan untuk pelabelan gambar dengan presisi tinggi.
Selain memiliki berbagai jenis anotasi gambar untuk berbagai kategori gambar, ada alasan lain, seperti memiliki teknik yang dioptimalkan untuk kasus penggunaan tertentu atau menemukan keseimbangan antara kecepatan dan keakuratan untuk memenuhi kebutuhan proyek Anda.
Jenis Anotasi Gambar
Klasifikasi Gambar
Tipe paling dasar, di mana objek diklasifikasikan secara luas. Jadi, di sini, prosesnya hanya melibatkan mengidentifikasi elemen-elemen seperti kendaraan, bangunan, dan lampu lalu lintas.
Deteksi Objek
Fungsi yang sedikit lebih spesifik, di mana objek yang berbeda diidentifikasi dan dijelaskan. Kendaraan bisa berupa mobil dan taksi, gedung dan gedung pencakar langit, dan jalur 1, 2, atau lebih.
Segmentasi Gambar
Ini membahas secara spesifik setiap gambar. Ini melibatkan penambahan info tentang objek, yaitu warna, lokasi, tampilan, dll., untuk membantu mesin membedakannya. Misalnya, kendaraan di tengah adalah taksi kuning di jalur 2.
Pelacakan Objek
Hal ini melibatkan identifikasi detail objek, seperti lokasi dan atribut lainnya di beberapa frame dalam set data yang sama. Rekaman dari video dan kamera pengawas dapat dilacak untuk mengetahui pergerakan objek dan mempelajari polanya.
Sekarang, mari kita bahas setiap metode secara mendetail.
Klasifikasi Gambar
Klasifikasi gambar memberikan satu atau lebih label pada sebuah gambar (atau wilayah yang dipotong). Ini adalah jenis anotasi tercepat dan berbiaya terendah serta sangat cocok ketika Lokasi tidak diperlukan..
Gunakan ini saat Anda membutuhkannya: Cacat vs bukan cacat, ada/tidak adanya penyakit, jenis TKP, kategori konten.
Fokus kualitas: Definisi kelas yang jelas, cakupan yang seimbang di seluruh kelas, dan tinjauan matriks kebingungan.
Deteksi Objek
Deteksi objek mengidentifikasi Benda apa saja yang ada dan di mana letaknya?—biasanya menggunakan kotak pembatas (sejajar sumbu, diputar, atau berbentuk kubus untuk 3D).
Pilihan cakupan utama:
- Gaya kotak: Sejajar sumbu vs diputar vs kubus 3D
- Rincian: “Kendaraan” vs “mobil/bus/truk.”
- Atribut: Terhalang, terpotong, rusak, posisi, dll.
Fokus kualitas: Aturan kekencangan kotak yang konsisten, penanganan tumpang tindih, dan kriteria penerimaan berbasis IoU.
Segmentasi Gambar
Segmentasi memberi label pada piksel, memungkinkan model untuk memahami bentuk dan batas.
- Segmentasi semantik: Setiap piksel diberi kelas (misalnya, jalan, langit, bangunan)
- Segmentasi instans: Memisahkan objek-objek individual dari kelas yang sama (setiap mobil mendapatkan mask-nya sendiri)
- Segmentasi panoptik: Menggabungkan segmentasi semantik + segmentasi instans dalam satu output.
Dalam alur kerja modern, segmentasi sering dipercepat dengan menggunakan masker berbantuan model dan kemudian disempurnakan oleh manusia untuk akurasi batas dan kasus tepi. Pendekatan segmentasi yang dapat diatur (misalnya, pipeline gaya SAM) dapat mempercepat pembuatan mask tetapi masih memerlukan QA untuk skenario ekor panjang dan pergeseran domain.
Fokus kualitas: Metrik tumpang tindih (IoU/Dice) ditambah pemeriksaan batas di mana tepi penting.
Pelacakan Objek
Pelacakan objek mengikuti objek di seluruh frame dalam video, menetapkan ID trek tetap (misalnya, Orang-12) seiring waktu. Pelacakan memungkinkan pemahaman gerakan, analisis perilaku, dan analitik multi-kamera.
Pilihan cakupan utama:
- Strategi kerangka kerja: Beri anotasi pada setiap frame vs keyframe + interpolasi
- Aturan oklusi: Kapan sebaiknya mempertahankan ID yang ada dibandingkan membuat ID baru?
- Identifikasi ulang: Cara menangani keluar masuk kembali
- Atribut trek: Arah, rentang kecepatan, interaksi, pelanggaran, dll.
Fokus kualitas: Konsistensi ID, penanganan oklusi, dan aturan yang jelas untuk "hilang" versus "ditemukan kembali."
Teknik Anotasi Gambar
Anotasi gambar dilakukan melalui berbagai teknik dan proses. Untuk memulai dengan anotasi gambar, seseorang memerlukan aplikasi perangkat lunak yang menawarkan fitur dan fungsi khusus, dan alat yang diperlukan untuk membuat anotasi gambar berdasarkan persyaratan proyek.
Bagi yang belum tahu, ada beberapa alat anotasi gambar yang tersedia secara komersial yang memungkinkan Anda memodifikasinya untuk kasus penggunaan tertentu. Ada juga alat yang bersifat open source. Namun, jika kebutuhan Anda terbatas dan Anda merasa modul yang ditawarkan oleh alat komersial terlalu mendasar, Anda bisa mendapatkan alat anotasi gambar khusus yang dikembangkan untuk proyek Anda. Ini, tentu saja, lebih mahal dan memakan waktu.
Terlepas dari alat yang Anda buat atau berlangganan, ada teknik anotasi gambar tertentu yang bersifat universal. Mari kita lihat apa saja mereka.
Kotak Pembatas (Sejajar Sumbu, Diputar, dan Kubus 3D)
Kotak pembatas (bounding box) adalah persegi panjang yang digambar di sekitar suatu objek untuk menunjukkan letaknya. Ini adalah teknik yang paling umum karena cepat, mudah diskalakan, dan bekerja dengan baik untuk model deteksi.
Kapan menggunakan bounding box?
- Anda memerlukan lokasi objek, tetapi bukan bentuk pastinya.
- Objek memiliki batasan yang jelas dan tidak memerlukan presisi piksel.
- Anda menginginkan dataset yang hemat biaya untuk deteksi atau penghitungan.
Kasus penggunaan umum
- deteksi produk di rak ritel
- Deteksi kendaraan dan pejalan kaki
- Deteksi peralatan di lokasi industri
- Deteksi kerusakan (penyok/goresan) jika perkiraan lokasi sudah cukup.
Penandaan/Titik Kunci
Penandaan titik kunci (penandaan titik penting) menandai titik-titik spesifik pada suatu objek—seperti sudut, persendian, atau penanda anatomi. Hal ini membantu model untuk memahami pose, keselarasan, bentuk, dan pengukuran.
Kapan menggunakan poin-poin penting?
- Anda perlu estimasi pose (badan/tangan/wajah)
- Anda perlu keselarasan yang tepat (sudut/tepi objek)
- Anda sedang mengukur jarak/sudut (medis atau industri)
Kasus penggunaan umum
- Pemantauan Pengemudi: Sudut mata, bentuk mulut, posisi kepala
- Pencitraan Kesehatan: Penanda anatomi untuk pengukuran
- Analisis Olahraga: Posisi sendi untuk analisis gerak
- manufaktur: Sudut/lubang penting untuk penyelarasan bagian dan pemeriksaan kualitas
Poligon/Masker (Label Akurat Piksel)
Poligon menelusuri garis luar suatu objek. Poligon sering dikonversi menjadi masker segmentasiyang memberi label pada objek di tingkat piksel. Ini ideal ketika bentuk dan batas menjadi penting.
Kapan menggunakan poligon/masker?
- Anda perlu batas yang tepat (bukan sekadar kotak)
- Benda-benda tidak beraturan (cacat, organ, tumpahan, dedaunan, kerusakan)
- Perbedaan bentuk kecil berdampak pada kinerja (segmentasi tingkat halus)
Kasus penggunaan umum
- Segmentasi medis (organ, lesi)
- Cacat industri (retak, korosi, goresan)
- Penghapusan latar belakang/pemotongan produk
- Pertanian (wilayah tanaman/gulma), geospasial (bangunan, badan air)
Garis Poligon (Garis)
Garis poligon adalah titik-titik yang terhubung yang digunakan untuk memberi label. jalur, tepi, dan struktur tipis Hal-hal yang tidak terwakili dengan baik oleh kotak atau poligon. Bentuk ini ideal untuk hal-hal seperti jalur, batas, retakan, kabel, atau pembuluh.
Kapan menggunakan garis poligon?
- Objeknya adalah panjang dan tipis (struktur seperti garis)
- Kamu peduli tentang arah, kontinuitas, atau kelengkungan
- Anda sedang memetakan rute, batas, atau jaringan.
Kasus penggunaan umum
- Jalur jalan, trotoar, dan batas wilayah (ADAS/pemetaan)
- Retakan pada permukaan (inspeksi infrastruktur)
- Pipa/kabel/kawat dalam citra industri
- Pembuluh darah dalam pencitraan medis
- Sungai/jalan dalam citra satelit
Gunakan Kasus untuk Anotasi Gambar
Di bagian ini, saya akan memandu Anda melalui beberapa kasus penggunaan anotasi gambar yang paling berdampak dan menjanjikan, mulai dari keamanan, keselamatan, dan perawatan kesehatan hingga kasus penggunaan tingkat lanjut seperti kendaraan otonom.
Pencarian Ritel & E-commerce (Penemuan produk, analisis rak)
Tujuan: Membantu pengguna menemukan produk secara visual (pencarian, rekomendasi) dan membantu pengecer memahami kondisi rak (ketersediaan, kepatuhan terhadap planogram).
Anotasi yang paling sesuai: Klasifikasi + Deteksi Objek (terkadang Segmentasi Instance (untuk detail halus).
Apa yang Anda beri label:
- Kategori produk/merek/SKU (taksonomi itu penting)
- Kotak pembatas untuk produk di rak (dan label harga opsional)
- Atribut seperti “menghadap depan,” “terhalang,” “rusak,” “kekurangan stok”
Pencitraan Layanan Kesehatan (Dukungan deteksi, pengukuran, triase)
Tujuan: Mendukung alur kerja klinis seperti mengidentifikasi area yang diminati, mengukur struktur, atau menandai kasus untuk ditinjau (bukan menggantikan peran klinisi).
Anotasi yang paling sesuai: Segmentasi + Titik Kunci/Landmark (kadang-kadang klasifikasi).
Apa yang Anda beri label:
- Masker dengan akurasi piksel untuk organ/lesi/struktur
- Titik acuan untuk pengukuran (misalnya, titik-titik anatomi penting)
- Atribut seperti “tidak pasti,” “terdapat artefak,” “kualitas gambar buruk”
Otonom / Robotika (Pemahaman situasi dan keselamatan)
Tujuan: Pahami lingkungan sekitar untuk bernavigasi dengan aman—deteksi objek, interpretasikan ruang yang dapat dilalui, dan prediksi pergerakan.
Anotasi yang paling sesuai: Deteksi Objek + Segmentasi + Pelacakan (seringkali multi-frame/video).
Apa yang Anda beri label:
- Kendaraan/pejalan kaki/pesepeda/rambu lalu lintas/rintangan (kotak + atribut)
- Area/jalur/trotoar yang dapat dilalui kendaraan (masker + garis poligon)
- Pelacakan ID dari waktu ke waktu (objek tetap ada di seluruh frame)
Inspeksi Industri & Manufaktur (Deteksi dan lokalisasi cacat)
Tujuan: Deteksi dan lokalisasi kerusakan sejak dini untuk mengurangi barang rusak, pengerjaan ulang, dan klaim garansi.
Anotasi yang paling sesuai: Deteksi untuk lokalisasi kasar; Segmentasi untuk cacat tidak beraturan.
Apa yang Anda beri label:
- Area cacat (goresan, retakan, korosi, penyok, kontaminasi)
- Atribut tipe dan tingkat keparahan cacat
- “Variasi yang dapat diterima” vs cacat sebenarnya (sangat penting dalam QA)
Asuransi / Klaim (Dukungan penilaian kerusakan)
Tujuan: Mempercepat proses klaim dengan mengidentifikasi area yang rusak dan memperkirakan tingkat keparahannya, sekaligus membantu petugas penilai klaim manusia.
Anotasi yang paling sesuai: Deteksi + Segmentasi (ditambah klasifikasi tingkat keparahan).
Apa yang Anda beri label:
- Komponen yang rusak (bumper, pintu, kaca depan, atap)
- Area yang rusak (goresan/penyok/retak) dengan penutup atau kotak.
- Atribut: tingkat keparahan, jenis bagian, "kerusakan ganda," masalah pencahayaan/sudut pandang
Geospasial & Pemetaan (Ekstraksi fitur dari citra udara/satelit)
Tujuan: Ekstraksi fitur untuk pemetaan, perencanaan, pertanian, penanggulangan bencana, dan pemantauan infrastruktur.
Anotasi yang paling sesuai: Poligon/Masker + Garis Poligon (kadang-kadang deteksi).
Apa yang Anda beri label:
- Jejak bangunan, badan air, tutupan lahan (poligon/masker)
- Jalan raya, sungai, jalur pipa, batas (garis poligon)
- Atribut: jenis jalan, jenis permukaan, jenis bangunan, “dalam pembangunan”
Internal, Eksternal, atau Hibrida? Memilih Strategi Anotasi yang Tepat untuk Proyek ML Anda
Anotasi gambar membutuhkan investasi bukan hanya dalam hal uang, tetapi juga waktu dan tenaga. Seperti yang telah kami sebutkan, proses ini membutuhkan banyak tenaga dan perencanaan yang cermat serta keterlibatan yang tekun. Apa yang dianotasi oleh annotator gambar akan diproses dan menghasilkan hasil bagi mesin. Oleh karena itu, fase anotasi gambar sangat penting.
Sekarang, dari perspektif bisnis, Anda memiliki dua cara untuk membuat anotasi pada gambar Anda –
- Anda dapat melakukannya di rumah
- Atau Anda dapat mengalihdayakan prosesnya
- Hibrida
Ini adalah hal-hal yang unik dan menawarkan kelebihan serta kekurangannya masing-masing. Mari kita lihat secara objektif.
[Baca juga: Apa itu Pengenalan Gambar AI? Cara Kerjanya & Contoh]
| Faktor Keputusan | In-House | Outsourcing | Hibrida (Umum pada tahun 2026) |
|---|---|---|---|
| Kecepatan untuk memulai | Lebih lambat (perekrutan + peralatan) | Lebih cepat (tenaga kerja siap) | Cepat (tenaga kerja vendor + pimpinan internal) |
| Skala | Dibatasi oleh perekrutan | Berkembang pesat | Skala dengan kontrol |
| Keahlian domain | Kuat dengan spesialis | Bervariasi berdasarkan vendor | Pakar internal + pelaksanaan oleh vendor |
| Tata Kelola QA | Tinggi jika memiliki sumber daya yang memadai | Tergantung pada kematangan vendor | Pemilik QA internal + QC vendor |
| Keamanan & privasi | Lebih mudah dikendalikan | Kontrol harus diverifikasi | Data sensitif internal; pelabelan massal eksternal. |
| Prediktabilitas biaya | Campuran (biaya overhead tetap) | Seringkali per unit | seimbang |
Cara Memilih Vendor atau Platform Anotasi Gambar yang Tepat (Daftar Periksa Evaluasi 2026)
Ketika tim mengatakan mereka mencari "outsourcing," mereka sering kali memilih dua hal:
- An platform anotasi gambar (lapisan alat/alur kerja), dan/atau
- An vendor anotasi gambar (tim layanan yang melaksanakan pelabelan dalam skala besar).
Beberapa perusahaan membeli platform dan menjalankan proses pelabelan sendiri. Yang lain menyewa vendor yang menggunakan platform mereka sendiri. Banyak yang memilih pendekatan hibrida: Anda memiliki platform dan panduannya; vendor menyediakan annotator terlatih dan operasi QA.
Daftar Periksa Platform Anotasi Gambar
1. Kesesuaian alur kerja (apakah mendukung tugas Anda?)
- Apakah platform ini mendukung jenis label yang Anda butuhkan (kotak, kotak yang diputar, poligon/masker, titik kunci, garis poligon, pelacakan video)?
- Apakah sistem ini mendukung alur kerja peninjau (peninjauan satu kali, peninjauan dua kali, dan eskalasi)?
2. Fitur QA (kontrol kualitas bawaan)
- Antrian pelabelan atau peninjauan konsensus
- Pengambilan sampel audit + penandaan masalah
- Kemampuan untuk mempertahankan set emas dan menjalankan pemeriksaan kalibrasi
3. Interoperabilitas (hindari ketergantungan pada satu vendor)
- Format ekspor yang Anda butuhkan (dan kepemilikan skema—)Anda memiliki taksonomi/label tersebut.)
- Kontrol dataset/versi dan log perubahan
- Dukungan API untuk perutean tugas, otomatisasi, dan integrasi pipeline.
4. Keamanan & kontrol akses
- Akses berbasis peran + log audit
- Kontrol penyimpanan data dan opsi transfer yang aman
- Dukungan untuk lingkungan terbatas (VDI/VPN) untuk kumpulan data sensitif
Daftar Periksa Vendor Anotasi Gambar (Mitra layanan yang Anda andalkan)
1. Kesesuaian Domain & Bukti
- Bisakah Anda berbagi contoh pedoman, Sebuah set emas, dan Laporan QA dari proyek serupa?
- Berapa rasio peninjau dan alur kerja eskalasi Anda untuk kasus-kasus yang ambigu?
- Bagaimana Anda melatih para pemberi anotasi dan menjaga agar mereka tetap terkalibrasi dari waktu ke waktu?
2. Sistem Mutu (Tidak Dapat Ditawar)
- Metode QA apa yang Anda gunakan (konsensus, tinjauan dua kali, audit)?
- Bagaimana Anda mengukur dan melaporkan kualitas (metrik spesifik tugas + taksonomi kesalahan)?
- Apa kriteria penerimaan Anda untuk setiap jenis label (kotak, masker, titik kunci, pelacakan)?
3. Kontrol Keamanan & Privasi
- Kontrol akses berbasis peran dan log audit
- Transfer dan penyimpanan data yang aman, kebijakan retensi.
- Opsi untuk VDI/VPN atau lingkungan terbatas untuk kumpulan data sensitif
4. Peralatan & Interoperabilitas (Kompatibilitas Vendor + Platform)
- Apakah vendor tersebut dapat bekerja di Tujuan platform anotasi gambar (atau ekspor langsung ke platform tersebut)?
- Pengelolaan versi label dan pedoman (kontrol perubahan)
- Pengalihan yang jelas: Skema, ekspor, dan ringkasan QA per batch pengiriman.
5. Skalabilitas & Operasi
- Komitmen throughput dan SLA
- Kemampuan untuk meningkatkan level tim tanpa penurunan kualitas.
- Bagaimana mereka menangani kelas baru, wilayah geografis baru, dan perubahan pedoman.
6. Kesiapan Tata Kelola & Kepatuhan (Perencanaan untuk 2026 & Seterusnya)
Jika Anda beroperasi di lingkungan yang teregulasi, tanyakan bagaimana vendor dan platform memberikan dukungan. kemampuan audit, dokumentasi, dan tata kelola data.
Tips cepat
- Pilih yang kuat platform anotasi gambar Jika Anda memerlukan kontrol, integrasi, dan kepemilikan QA internal.
- Pilih sebuah vendor anotasi gambar Jika Anda membutuhkan skalabilitas cepat, tenaga kerja terlatih, dan kapasitas produksi yang stabil.
- Pilih hibrida Jika Anda menginginkan keduanya: pertahankan kepemilikan taksonomi + QA secara internal, dan gunakan vendor untuk eksekusi dalam skala besar.
Wrapping Up
Mengapa tim bekerja sama dengan Shaip?
Shaip membantu organisasi membangun data pelatihan berkualitas tinggi untuk visi komputer dengan menggabungkan panduan anotasi yang jelas, QA yang terukur, dan alur kerja pengiriman yang aman. Baik Anda membutuhkan kotak pembatas, poligon/masker, titik kunci, garis poligon, atau anotasi video, tim kami dapat mendukung proyek Anda dengan operasi yang terukur dan standar kualitas yang konsisten.
Apa yang dapat Anda harapkan:
- Dukungan untuk pelabelan kompleks dan spesifik domain dengan panduan dan contoh yang terdokumentasi.
- Proses QA yang dirancang sesuai dengan tugas Anda (pengambilan sampel audit, alur kerja peninjau, kriteria penerimaan).
- Penanganan data sensitif yang aman dengan akses terkontrol dan ketertelusuran.
- Hasil kerja yang terverifikasi dan pelaporan yang jelas agar tim ML Anda dapat beriterasi lebih cepat.
Jika Anda berminat, kami dapat meninjau kasus penggunaan Anda dan merekomendasikan pendekatan pelabelan dan rencana QA yang paling hemat biaya.
Ayo Bicara
Pertanyaan yang Sering Diajukan (FAQ)
Anotasi gambar adalah bagian dari pelabelan data yang juga dikenal dengan nama penandaan gambar, penyalinan, atau pelabelan yang melibatkan manusia di bagian belakang, tanpa lelah menandai gambar dengan informasi metadata dan atribut yang akan membantu mesin mengidentifikasi objek dengan lebih baik.
An alat anotasi/pelabelan gambar adalah perangkat lunak yang dapat digunakan untuk memberi label pada gambar dengan informasi metadata dan atribut yang akan membantu mesin mengidentifikasi objek dengan lebih baik.
Layanan pelabelan/anotasi gambar adalah layanan yang ditawarkan oleh vendor pihak ketiga yang memberi label atau memberi anotasi pada gambar atas nama Anda. Mereka menawarkan keahlian yang dibutuhkan, kelincahan kualitas, dan skalabilitas sesuai kebutuhan.
berlabel/gambar beranotasi adalah salah satu yang telah diberi label dengan metadata yang menjelaskan gambar sehingga dapat dipahami oleh algoritma pembelajaran mesin.
Anotasi gambar untuk pembelajaran mesin atau pembelajaran mendalam adalah proses menambahkan label atau deskripsi atau mengklasifikasikan gambar untuk menunjukkan titik data yang ingin dikenali model Anda. Singkatnya, ini menambahkan metadata yang relevan agar dapat dikenali oleh mesin.
Anotasi gambar melibatkan penggunaan satu atau lebih teknik berikut: kotak pembatas (2-d,3-d), penandaan, poligon, polyline, dll.