お使いのツールでアノテーションを依頼

Ground Truthは新規顧客の受付を終了しています。既存のお客様の承認済み環境で画像内の車両をラベル付けします。

架空の請求書で番号、日付、合計金額をマークします。

短いLiDARデータで駐車車両に三次元の直方体を当てはめます。

連続画像にラベルを付け、対象が消える箇所や不足するクラスを記録します。

導入済みのDiffgramで検査画像の表面に見える兆候を矩形で囲みます。

似た外観の欠陥を二人の担当者が独立して分類します。

匿名化した問い合わせの苦情を分類し、根拠となる語句に印を付けます。

同じ質問への二つの回答を共通の採点基準で比較します。

既存のScale Studioの分類に沿って少量のデータを確認し、曖昧な例を記録します。

製品の接写画像で、定義したクラスに従って小さな部品の輪郭を描きます。

短い動画で移動する機器に同じIDを付けて追跡します。

利用中のDatature環境で大きさの異なる部品をラベル付けします。

定義に従って動画内のイベントの開始と終了をマークします。

陳列棚の商品を、一部が隠れているものも含めて矩形で囲みます。

時刻を同期したカメラとLiDARの画像で、一つの物体を追跡します。

検査画像で接触している同一クラスの物体を個別に識別します。

連続する検査画像で指定した一部品の輪郭を描きます。

二つのAI回答に順位を付け、判断が分かれた理由を参照回答に基づき説明します。

架空の調達文書から組織名と契約日を抽出します。

問い合わせの意図を分類し、その根拠となる語句を原文に記します。

既存のLightTag環境または承認済みの出力で固有表現の範囲を確認します。

承認済みの作業レシピを使い、提案された固有表現の範囲を文ごとに確認します。

複数のラベル付け規則が食い違う記録や判定を見送った記録を人が確認します。

位置情報付き画像から土地利用の境界をなぞります。

社内の画面と手順書を使い、権限を限定したテスト環境で試行します。