Ich werde Bildannotation, Bounding Box, Segmentierung und alle Datenkennzeichnungen für KI durchführen

Die meisten KI-Modelle scheitern nicht an der Architektur, sondern an den Daten, die sie speisen. Eine Inkonsistenz bei der Annotation und die gesamte Trainingspipeline werden schwächer. Deshalb lege ich Wert auf pixelgenaue Annotation und Labeling von Bounding-Boxen, Polygonen, Masken, OCR und Segmentierung, die genau in den Formaten geliefert werden, die dein Modell erwartet.

Ich habe an groß angelegten Unternehmensprojekten gearbeitet, wie Amazons PythonBigCode durch Turing, bei denen Präzision und Zuverlässigkeit oberste Priorität hatten. Die gleichen Standards gelten hier.

Tools: CVAT, LabelImg, Labelbox, Roboflow

Formate: COCO, Pascal VOC, YOLO, Segmentierungs-Masken

Ich label nicht nur Bilder. Ich entwickle Datensätze, die Modelle zum Performen trainieren, damit du keine Wochen mit Debugging falsch gelabelter Daten oder erneutes Training auf fehlerhaften Inputs verbringen musst. Von 100 Bildern bis zu 100.000+ ist mein Prozess darauf ausgelegt, ohne Genauigkeitsverlust zu skalieren.

Wenn du Ergebnisse willst, die sich im echten Einsatz bewähren, bist du hier richtig.