C.LABEL

Intelligente und effiziente Annotation von Daten 

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Qualitativ hochwerte annotierte Daten in 2D und 3D mit weniger Kosten und weniger Zeitaufwand dank der autoatisierten Technologie von C.LABEL gewinnen

 

Qualitativ hochwertige Trainings- und Testdaten sind für die Entwicklung von Algorithmen und Funktionen für unterschiedliche Automotive- und Industrie-Applikationen unabdinglich.

C.LABEL ist eine einfach anwendbareflexible und erweiterbare Labeling-Software, die konzipiert wurde zur effizienten Annotation von Daten, die zur Entwicklung von Algorithmen und Funktionen für das autonome Fahren, sowie dessen Erprobung und Validierung notwendig sind.

Schlüsselfunktionen:

 

  • Automatische Vorhersage von Labels, basierend auf intelligenten Algorithmen (Active Learning Loop - ALL)
  • Annotation von 2D- und 3D-Sensordaten
  • Annotation von Key Points und Parts
  • Folgende Labeling-Methoden sind möglich: Bounding Box, semantisches Labeling und Point-Cloud-Labeling
  • Anwenderfreundliche, schnelle und glatte Benutzeroberfläche
  • Flexible Definition von Objektkategorien und Objekteigenschaften
  • Automatische Berechnung von KPIs für den Labelingprozess, die Labelingqualität und das Labelingtraining
  • Unterstützung von verschiedenen Inputformaten 

 

Active Learning Loop  Benutzeroberfläche  Labeling Methoden

CAL – CMORE Automationslevel für das Labeling

Effizientes Labeling umfasst die Annotation von Daten als solches und die kontinuierliche Qualitätskontrolle, sowie effektive Korrekturmechanismen.

Durch unsere intelligenten Verarbeitungsstrategien (z.B. Deep Learning, Interpolation und Extrapolation und automatische Objekterkennung) wird der manuelle Labelingaufwand reduziert, während die Qualität der Daten im Labelingprozess verbessert wird.

CAL ist unser Klassifikationsschema für Automationslevel von Labelingtools. Das Ziel unseres Entwicklungsansatzes ist das voll automatisierte Labeling, basierend auf der kontinuierlichen Entwicklung von Algorithmen und Funktionen, das mit spezifizierten Automationsleveln entsprechend der jeweiligen Projektanforderungen durchgeführt werden kann. 

Intelligentes Labeling mit der Active Learning Loop (ALL)

Mit ALL muss nur eine relativ kleine Datenmenge manuell verarbeitet werden und eine Annotation der gesamten Datenbank ist nicht nötig.

Durch Active Learning bekommt der Anwender Unterstützung bei der Annotation der Objekte, so dass er nur noch minimale Anpassungen durchführen muss. Der Detektor für das automatische Labeling erhält konstant Updates, die auf den Korrekturen des Anwenders basieren. So kann der Algorithmus unabhängig lernen und die Exaktheit der Labelprädiktion wird ständig verbessert.

 

 

Highlights:

  • Optimierung des Detektionsalgorithmus durch Training des Objektdetektors parallel zum manuellen Labeling
  • Reduktion und Optimierung des Training-Datensets durch Empfehlung von Frames, die danach entsprechend annotiert werden sollen
  • Verbesserte Labelqualität durch Korrektur der Empfehlungen und Relearning
  • Identifikation und Verarbeitung von falsch-positiven Ergebnissen während des Labelings

Anwenderfreundliche, schnelle und glatte Benutzeroberfläche

Die Benutzeroberfläche von C.LABEL ist so konzipiert, dass der Aufwand für den Anwender minimal ist, da spezielle Funktionen eingebaut wurden und eine flexible, bedarfsbasierte Konfiguration möglich ist.

Highlights:

  • Multi-View- und Tabbing-Funktion
  • Flexible Konfiguration von Objekttypen
  • Definition von globalen, Gruppen- und Klasseneigenschaften
  • Definition von obligatorischen und optionalen Eigenschaften
  • Unterschiedliche Elementtypen (Checkbox, Drop-Down-Liste, Nummerierung usw.) zur Definition von Eigenschaften
  • Erstellung und Visualisierung von umfassenden statistischen Berichten

Multiview and tabbing 

Mit der Multiview- und Tabbingfunktion kann der Anwender mehrere Datenströme visualisieren und frei in den Toolframe verschieben oder auf einem zweiten Bildschirm betrachten. 

Labeling Methoden in C.LABEL

Bounding Box Labeling

Point Cloud Labeling

Semantisches Labeling

Vorteile für Ihr Unternehmen

Wir können Ihnen dabei helfen, Labelspezifizierungen und Projektanforderungen klar herauszuarbeiten, so dass Ihre Ground-Truth-Daten auch wirklich bedarfsgerecht für Sie sind.

Wir bieten Ihnen zusätzliche, kosteneffektive Lösungen für große Labelingprojekte mit Projektmanagement, Datenmanagement, Arbeitskräften und vielem mehr.

Besuchen Sie unsere Internetseite Schlüsselfertige-Labeling-Lösungen für Automotiv-Daten und erfahren Sie mehr darüber, wie wir Sie unterstützen können.

C.LABEL ist Teil von C.IDS—CMORE Integrated Data Solutions.

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