Ich annotiere Lidar-Punktwolken, 3D-Daten und Bilder mit CVAT

Ich helfe AI- und Machine-Learning-Teams dabei, saubere, genau gekennzeichnete Trainingsdaten zu bekommen – solche, die tatsächlich die Modellleistung verbessern, anstatt Rauschen einzuführen.

Perfekt für Startups, AI-Labore und ML-Teams, die von einigen hundert bis zu mehreren tausend annotierten Frames benötigen.

Mit fast 4 Jahren praktischer Erfahrung über die Remotasks-Plattform von Scale AI spezialisiere ich mich auf:

• 2D/3D Bild- und Video-Segmentierung (Polygon, Quader)
• LiDAR-Punktwolken-Annotation für autonome Systeme
• Semantische Segmentierung und Bounding-Box-Labeling mit CVAT und Label Studio
• Qualitätsprüfung der Daten und Konsistenzkontrollen

Ich habe eine Genauigkeitsrate von 98 % bei meinen Annotation-Projekten gehalten, während ich detaillierte, projektspezifische Richtlinien befolge. Ich gebe während des Projekts klare schriftliche Updates, damit du immer genau weißt, wo du stehst.

Wenn du einen Datensatz für Computer Vision, autonome Fahrzeuge, Robotik oder andere ML-Anwendungen erstellst, kann ich dir helfen, ihn genau und pünktlich zu kennzeichnen.

Sieh dir den Link zu meinem Portfolio in meinem Profil an, um echte Beispiel-Annotationen zu sehen.

Schau dir meine Pakete unten an oder schreib mir mit deinen Projektinformationen (Anzahl der Bilder, Format, Komplexität) für ein individuelles Angebot.