Автономный транспорт
Размечаем автомобили, пешеходов, дорожные знаки и другие классы, которые нужны моделям perception для городских сценариев.
Заполните форму и мы свяжемся с вами в ближайшее время
Computer Vision / Object Detection
Bounding Box (2D) для обучения моделей компьютерного зрения
Ручная разметка объектов прямоугольниками на изображениях и видео: автомобили, люди, товары, крыши, оборудование и другие классы под вашу задачу.
Где используют Bounding Box
Мы превращаем неразмеченные изображения в датасеты с понятными классами объектов и точными прямоугольными рамками.
Робототехника
Размечаем детали на конвейере, манипуляторы и производственную оснастку для моделей, которые помогают роботам работать по данным с камер.
Дроны
Для аэрофото размечаем крыши, бассейны, автомобили и другие объекты, чтобы модели видели сцену сверху так же стабильно, как человек.
Как выглядит задача разметки
Отправьте изображение и инструкцию через API. На выходе вы получаете координаты объектов, проверенные человеком и пригодные для обучения модели.
"Обведите рамкой каждую крышу, бассейн и автомобиль."
client.createAnnotationTask({
callback_url: "https://example.com/callback",
instruction: "Обведите рамкой каждую крышу, бассейн и автомобиль.",
attachment: "aerial-neighborhood.jpg",
objects_to_annotate: ["rooftop", "pool", "vehicle"],
with_labels: true,
min_width: "30",
min_height: "30"
});
Quality Assurance
Разметка, которую можно отдавать в обучение
Bounding Box кажется простым форматом, но качество датасета решают правила: что считать объектом, как обрабатывать перекрытия, как ставить рамку на частично видимый объект и когда отправлять пример на ревью.
Единая инструкция
Фиксируем классы, минимальные размеры и правила спорных случаев до запуска партии.
Проверка человеком
Используем ручную валидацию и выборочные проверки, чтобы рамки не превращались в случайные прямоугольники поверх фото.
Масштабирование
Поддерживаем пилоты и большие объемы: от первых сотен кадров до регулярной разметки новых данных.
FAQ
Частые вопросы о Bounding Box (2D)
Коротко о формате, данных, контроле качества и выдаче разметки для обучения моделей компьютерного зрения.
Что такое Bounding Box (2D) и для каких задач он нужен?
Bounding Box (2D) — это разметка объекта прямоугольной рамкой на изображении или кадре видео. Такой формат используют для обучения моделей object detection, когда модели нужно находить и классифицировать объекты: автомобили, людей, товары, коробки, крыши, оборудование и другие классы.
Чем Bounding Box отличается от полигональной разметки и сегментации?
Bounding Box фиксирует объект прямоугольником и подходит для детекции и локализации. Полигональная разметка точнее повторяет контур объекта, а семантическая или инстанс-сегментация работает на уровне пикселей. Если модели важна точная форма объекта, лучше рассмотреть полигоны или сегментацию; если нужна стабильная детекция классов, чаще достаточно Bounding Box.
Какие объекты можно размечать прямоугольниками?
Можно размечать почти любые визуально различимые объекты: транспорт, пешеходов, дорожные знаки, товары на полке, посылки, детали, инструменты, крыши, бассейны, технику и производственное оборудование. Перед запуском мы фиксируем список классов, минимальный размер объекта и правила для частично видимых или перекрытых объектов.
Можно ли использовать Bounding Box для видео?
Да. Мы можем размечать объекты на отдельных кадрах или в видеопоследовательностях, сохраняя классы и правила разметки между кадрами. Для задач трекинга отдельно согласовываются требования к идентификаторам объектов, частоте кадров и обработке временных пропусков.
Как вы контролируете качество разметки Bounding Box?
Качество начинается с инструкции: классы, границы объектов, минимальные размеры и спорные случаи фиксируются до основной партии. Затем разметка проходит проверку человеком, выборочный контроль и корректировку правил, если на реальных данных появляются неоднозначные примеры.
Какие данные нужны для оценки проекта?
Для оценки полезны примеры изображений или видео, список классов, примерный объем датасета, требуемый формат выдачи, ожидаемый уровень точности и описание сложных случаев: перекрытия, мелкие объекты, плохое освещение, нестандартные ракурсы или редкие классы.
В каких форматах можно получить разметку?
Разметку можно подготовить в популярных форматах для компьютерного зрения, включая COCO, YOLO, Pascal VOC, CSV, JSON или в формате вашей внутренней ML-платформы. Формат экспорта лучше согласовать до старта, чтобы сразу проверять данные в вашем пайплайне обучения.
Сколько времени занимает запуск разметки?
Срок зависит от объема данных, числа классов, качества исходных изображений и требований к проверке. Обычно сначала запускается короткий пилот на небольшой выборке: он помогает уточнить инструкцию, проверить качество рамок и точнее оценить скорость основной партии.
Нужно разметить объекты на изображениях?
Опишите классы, объем и формат данных. Мы поможем оценить задачу и подготовить понятный пайплайн разметки.