Ich werde Bounding Boxes für AI- und Machine-Learning-Datensätze annotieren
Middleware- und Schnittstellenentwickler
Über diesen Service
Ich biete professionelle Bounding-Box-Annotationsdienste für AI-, Machine-Learning- und Computer-Vision-Projekte an.
Ich habe auch Erfahrung in der allgemeinen Bildkennzeichnung, aber dieses Gig ist strikt auf Bounding-Box-Annotationen für Objekterkennungs-Datensätze fokussiert. Ich habe bereits groß angelegte Datensätze bearbeitet, darunter ein persönliches Projekt mit über 100.000 annotierten Autos nach Typ, Marke und Modell.
Ich nutze Label Studio und LabelImg und kann effizient mit einem Grafiktablett oder einer Maus annotieren, um hohe Präzision und Konsistenz zu gewährleisten.
Was ich bearbeiten kann:
- Bounding-Box-Annotationen für jeden Datensatztyp
- Objekterkennungs-Datensätze (YOLO, COCO, Pascal VOC Formate)
- Groß angelegte Bildannotierungsprojekte
Annotationsregeln:
- Ich folge strikt den Anweisungen des Kunden
- Wenn keine Anweisungen vorliegen, kennzeichne ich alle deutlich sichtbaren Objekte mit Bounding-Boxes (standardmäßig alles Relevante in der Szene)
Beispiel:
Wenn der Datensatz ein Auto-Datensatz ist, werde ich das komplette Auto und alle deutlich sichtbaren Teile im Bild kennzeichnen, inklusive Details wie Antennen, offene Türen, Spiegel oder andere sichtbare Elemente, sofern der Kunde nichts anderes angibt.
Technik:
Anleitung
Tagging-Typ:
Bild
FAQ
Automatische Übersetzung
Welche Tools verwendest du für Bounding-Box-Annotationen?
Ich nutze Label Studio und LabelImg, um eine genaue und konsistente Bounding-Box-Beschriftung für AI- und Machine-Learning-Datensätze sicherzustellen.
Kann der Preis für große Datensätze verhandelt werden?
Ja, der Preis ist je nach Gesamtzahl der Bilder und Komplexität der Annotationen bei sehr großen Datensätzen etwas verhandelbar.
Wie genau sind deine Bounding-Boxes?
Meine Bounding-Boxes sind äußerst präzise mit einer geschätzten Genauigkeit von ±1 bis 4 Pixel an den Rändern.
Bearbeitest du alle Arten von Datensätzen?
Ja, ich kann an allen Arten von Datensätzen arbeiten, auch an Inhalten, die nicht familienfreundlich sind, solange das Projekt im Rahmen der gesetzlichen und professionellen AI-Training-Nutzung bleibt.

