最佳数据标签软件

SuperAnnotate 是世界领先的平台，用于为计算机视觉和 NLP 构建最高质量的训练数据集。凭借先进的工具和 QA、ML 和自动化功能、数据管理、强大的 SDK、离线访问和集成注释服务，我们使机器学习团队能够以 3-5 倍的速度构建极其准确的数据集和成功的 ML 管道。 通过将我们的注释工具和专业注释器结合在一起，我们构建了一个统一的注释环境，经过优化以提供集成的软件和服务体验，从而产生更高质量的数据和更高效的数据管道。

最强大的计算机视觉训练数据平台。 V7是一个自动化标注平台，结合了数据集管理、图像和视频标注以及autoML模型训练，自动完成标注任务。 V7 使团队能够在以下方面存储、管理、注释和自动化他们的数据注释工作流： - 图片 - 视频 - DICOM 医疗数据 - 显微镜图像 - PDF和文档处理 - 3D 体积数据 利用 V7 自动注释：https://www.youtube.com/watch?v=SvihDSAY4TQ 以 10 倍的速度创建基本事实。 开发模型以一键自动标记：https://www.v7labs.com/training 在协作的实时界面中管理数百万个文件数据集：https://www.v7labs.com/dataset-management 立即免费试用 V7：https://v7labs.com/get-started

澳鹏收集并标记图像、文本、语音、音频、视频和其他数据，以创建用于构建和持续改进世界上最具创新性的人工智能系统的训练数据。 我们提供最先进的、可许可的数据注释平台来注释计算机视觉和自然语言处理中的训练数据用例。我们的平台通过我们的智能标签和预标签功能提高了准确性和效率，这些功能使用机器学习来简化人工注释。 您可以为数据收集和注释选择所需的服务和安全级别，从白手套托管服务到灵活的自助服务。 我们的专长包括在全球 70,000 多个地点和 170 个国家拥有超过 100 万名熟练的承包商，他们会说超过 235 种语言和方言，以及业内最先进的人工智能辅助数据注释平台。 我们可靠的培训数据使技术、汽车、金融服务、零售、医疗保健和政府领域的领导者有信心部署世界一流的 AI 产品。澳鹏成立于 1996 年，在全球拥有客户和办事处。

Amazon SageMaker Ground Truth 可帮助您快速构建高度准确的机器学习训练数据集。 SageMaker Ground Truth 可轻松访问公共和私人人工贴标机，并为他们提供用于常见标签任务的内置工作流程和界面。

Labelbox 的训练数据平台旨在帮助您改进训练数据迭代循环。它围绕三个核心支柱设计：注释数据的能力、诊断模型性能和根据您的结果确定优先级。 使用 Labelbox，您可以： - 通过利用最新的标签自动化、模型错误分析和主动学习，将注释成本降低 50-80% - 将您的 AI 数据迭代速度提高 3 倍，以构建性能更高的模型 - 在数据科学家、标签人员和领域专家之间更有效地协作

Hive 成立于 2013 年，是一家专注于计算机视觉和深度学习的领先 AI 公司。 Hive 专注于为各行各业的创新者提供实用的 AI 解决方案和数据标签，以世界上最高质量的视觉和音频元数据为基础。该公司通过三大业务支柱解决企业面临的挑战：Hive Data、Hive Predict 和 Hive Enterprise。 Hive Data 是世界上最大的分布式数据标签平台，在全球拥有超过 200 万注册贡献者。 Hive Predict 是我们的一组专有深度学习模型，为企业客户提供人工智能支持。 Hive Enterprise 打包应用的行业解决方案，将专有模型与客户数据集和系统集成。

Ango Hub 是面向 AI 团队的以质量为中心的多功能一体化数据标注平台。 Ango Hub 可在云端和本地使用，允许 AI 团队及其数据注释人员快速有效地注释他们的数据，而不会影响质量。 Ango Hub 是第一个也是唯一一个专注于质量的数据标注平台。它具有提高团队注释质量的功能，例如集中标记说明、实时发布系统、审查工作流程、示例标签库、同一资产上多达 30 个注释者的共识等等。 Ango Hub 也是多才多艺的。它支持您的团队可能需要的所有数据类型：图像、音频、文本、视频和原生 PDF。它有近 20 种不同的标签工具，您可以使用它来注释数据，其中一些是 Ango Hub 独有的，例如旋转边界框、无限条件嵌套问题、标签关系和用于更复杂标签任务的基于表格的标签。

Datasaur 为您的所有自然语言处理相关任务提供最直观的界面。

Innotescus 是一个协作视频和图像注释平台，旨在通过无缝数据处理、智能注释工具和直观的协作功能来简化计算机视觉开发流程。此外，其数据可视化工具和跨职能协作功能可及早识别数据偏差，提高数据准确性，并实现更快、更具成本效益的高性能人工智能部署。

Apres 通过一个平台自动化 AI 训练，以大规模生成和管理高质量的 AI 训练数据。