Chú Thích / Ghi Nhãn Hình ảnh Là Gì? Hướng Dẫn Cuối Cùng 2022

Chú thích hình ảnh là gì: Các loại, quy trình làm việc, kiểm soát chất lượng và danh sách kiểm tra nhà cung cấp [Cập nhật năm 2026]

Hướng dẫn này giúp bạn lựa chọn phương pháp chú thích phù hợp cho dự án thị giác máy tính của mình, thiết lập các tiêu chuẩn chất lượng có thể đo lường được và đánh giá nhà cung cấp bằng danh sách kiểm tra thực tế — để nhãn của bạn chính xác, nhất quán và sẵn sàng cho việc kiểm toán.

Mục lục

Tải sách điện tử

Nhận bản sao của tôi

Hướng dẫn này tóm tắt các khái niệm và trình bày chúng theo những cách đơn giản nhất có thể để bạn hiểu rõ về nội dung của nó. Nó giúp bạn có tầm nhìn rõ ràng về cách bạn có thể tiếp tục phát triển sản phẩm của mình, các quy trình đằng sau nó, các kỹ thuật liên quan và hơn thế nữa. Vì vậy, hướng dẫn này cực kỳ hữu ích nếu bạn:

Giới thiệu

Độ tin cậy của các mô hình thị giác máy tính phụ thuộc vào độ tin cậy của dữ liệu được gắn nhãn dùng để huấn luyện và kiểm định chúng. Việc chú thích dữ liệu không chỉ đơn thuần là "vẽ các khung hình"—mà là quá trình tạo ra dữ liệu tham chiếu nhất quán với các hướng dẫn rõ ràng, chất lượng có thể đo lường và kết quả có thể truy vết.

Năm 2026, nhiều nhóm sẽ tăng tốc quá trình gắn nhãn bằng cách sử dụng các nhãn sơ bộ được hỗ trợ bởi mô hình (tự động tạo hộp, tự động tạo mặt nạ) và sau đó sử dụng con người để xác minh, sửa lỗi và xử lý các trường hợp ngoại lệ—thường là trong một vòng lặp học tập chủ động để ưu tiên các mẫu có giá trị nhất. Các mô hình phân đoạn có thể được nhắc nhở (ví dụ: quy trình làm việc kiểu SAM) có thể tăng tốc quá trình tạo mặt nạ, nhưng vẫn cần đảm bảo chất lượng cao cho các lớp hiếm và sự thay đổi miền.

Cẩm nang dành cho người mua này sẽ hướng dẫn bạn về các loại chú thích, kỹ thuật, quy trình làm việc hiện đại, chỉ số QA và danh sách kiểm tra của nhà cung cấp để bạn có thể xác định phạm vi dự án một cách chính xác và tránh việc phải dán nhãn lại tốn kém.

Chú thích Hình ảnh là gì?

Chú thích hình ảnh là quá trình thêm các nhãn có cấu trúc vào hình ảnh (và khung hình video) để máy móc có thể học được những gì có trong một cảnh và vị trí xuất hiện của nó. Những nhãn này trở thành thực địa Được sử dụng để huấn luyện, xác thực và đánh giá hiệu suất các hệ thống thị giác máy tính.

Chất lượng chú thích phụ thuộc vào ba yếu tố:

1. Phân loại nhãn rõ ràng (lớp + thuộc tính + định nghĩa)
2. Hướng dẫn nhất quán (Các trường hợp ngoại lệ, ví dụ, những điều cần bỏ qua)
3. Kiểm soát chất lượng (xem xét quy trình làm việc, lấy mẫu và tiêu chí chấp nhận)

Các kết quả thường gặp bao gồm: nhãn lớp (ví dụ: “có lỗi / không có lỗi”), vị trí đối tượng (hình hộp), vùng chính xác đến từng pixel (mặt nạ), điểm mấu chốt/điểm mốc và ID theo dõi trên các khung hình.

Chú thích hình ảnh tóm tắt

Phương thức

• Hình ảnh 2-D
• Video/Nhiều khung hình
• 3D/LiDAR

Nhiệm vụ

• phân loại
• Phát hiện
• PHÂN LOẠI
• Theo dõi

Hình dạng

• Hộp/Hình hộp chữ nhật
• Đa giác/Mặt nạ
• đa tuyến
• Các điểm chính/Địa danh

Phân phôi

• Tệp nhãn + lược đồ
• Báo cáo QA
• Bộ dữ liệu có phiên bản
• Chuyển khoản an toàn

Hầu hết các nhóm chuyên về thị giác máy tính đều chú thích nhiều loại hình ảnh khác nhau, tùy thuộc vào ứng dụng:

• Hình ảnh 2D: Ảnh sản phẩm, hình ảnh y tế, kiểm tra công nghiệp, kệ bán lẻ
• Video/nhiều khung hình: Camera quan sát, camera hành trình, phân tích thể thao, robot, máy bay không người lái
• Kết hợp 3D/LiDAR/Cảm biến: Hệ thống tự trị và quy trình lập bản đồ
• Chụp ảnh chuyên khoa: Nhiệt, vệ tinh/trên không, đa phổ, kính hiển vi

Lời khuyên khi lập kế hoạch: các dự án video và 3D yêu cầu các quy tắc rõ ràng về che khuất, duy trì ID, lấy mẫu khung hình và hệ tọa độ — những yếu tố này ảnh hưởng đến chi phí và chất lượng nhiều hơn là chỉ lựa chọn hình dạng.

Các loại chú thích hình ảnh

Có một lý do tại sao bạn cần nhiều phương pháp chú thích hình ảnh. Ví dụ, có phân loại hình ảnh cấp cao gán một nhãn duy nhất cho toàn bộ hình ảnh, đặc biệt được sử dụng khi chỉ có một đối tượng trong hình ảnh nhưng bạn có các kỹ thuật như phân đoạn ngữ nghĩa và phân đoạn thể hiện gắn nhãn cho mọi pixel, được sử dụng để gắn nhãn hình ảnh có độ chính xác cao.

Ngoài việc có nhiều loại chú thích hình ảnh khác nhau cho từng danh mục hình ảnh, còn có nhiều lý do khác, chẳng hạn như có kỹ thuật được tối ưu hóa cho các trường hợp sử dụng cụ thể hoặc tìm sự cân bằng giữa tốc độ và độ chính xác để đáp ứng nhu cầu của dự án.

Các loại chú thích hình ảnh

Phân loại hình ảnh

Loại cơ bản nhất, nơi các đối tượng được phân loại rộng rãi. Vì vậy, ở đây, quy trình chỉ liên quan đến việc xác định các yếu tố như xe cộ, tòa nhà và đèn giao thông.

Phát hiện đối tượng

Một chức năng cụ thể hơn một chút, nơi các đối tượng khác nhau được xác định và chú thích. Phương tiện có thể là ô tô và taxi, các tòa nhà và tòa nhà chọc trời và các làn đường 1, 2 hoặc nhiều hơn.

Phân đoạn hình ảnh

Điều này đi vào chi tiết cụ thể của từng hình ảnh. Nó bao gồm việc thêm thông tin về một đối tượng, tức là màu sắc, vị trí, hình dạng, v.v., để giúp máy phân biệt. Ví dụ, phương tiện ở giữa sẽ là một chiếc taxi màu vàng ở làn 2.

Theo dõi đối tượng

Điều này liên quan đến việc xác định các chi tiết của đối tượng, chẳng hạn như vị trí và các thuộc tính khác trên nhiều khung hình trong cùng một tập dữ liệu. Có thể theo dõi cảnh quay từ video và camera giám sát để tìm chuyển động của đối tượng và nghiên cứu các mẫu.

Bây giờ, hãy giải quyết từng phương pháp một cách chi tiết.

Phân loại hình ảnh

Phân loại hình ảnh gán một hoặc nhiều nhãn cho một hình ảnh (hoặc một vùng được cắt). Đây là loại chú thích nhanh nhất và có chi phí thấp nhất, rất phù hợp khi... Địa điểm không bắt buộc.

Hãy sử dụng khi cần thiết: Hư hỏng so với không hư hỏng, có/không có bệnh, loại hiện trường, danh mục nội dung.

Tập trung vào chất lượng: Định nghĩa lớp học rõ ràng, phạm vi bao phủ cân bằng giữa các lớp và ôn tập ma trận nhầm lẫn.

Phát hiện đối tượng

Phát hiện đối tượng xác định Những vật thể nào có mặt và chúng ở đâu?—thường sử dụng các hộp giới hạn (căn chỉnh theo trục, xoay hoặc hình hộp chữ nhật cho không gian 3D).

Các lựa chọn phạm vi chính:

• Kiểu hộp: Hình hộp chữ nhật thẳng hàng với trục so với hình hộp chữ nhật xoay so với hình hộp chữ nhật 3D
• Độ chi tiết: “Phương tiện” so với “ô tô/xe buýt/xe tải”.
• Các thuộc tính: Bị che khuất, bị cắt cụt, bị hư hỏng, tư thế, v.v.

Tập trung vào chất lượng: Các quy tắc nhất quán về độ chặt của hộp, xử lý sự chồng chéo và tiêu chí chấp nhận dựa trên IoU.

Phân đoạn hình ảnh

Phân đoạn gắn nhãn các pixel, cho phép mô hình hiểu được hình dạng và ranh giới.

• Phân đoạn ngữ nghĩa: Mỗi pixel được gán một lớp (ví dụ: đường, bầu trời, tòa nhà).
• Phân đoạn phiên bản: Phân tách các đối tượng riêng lẻ cùng loại (mỗi xe có mặt nạ riêng).
• Phân đoạn sơ đồ: Kết hợp phân đoạn ngữ nghĩa và phân đoạn đối tượng trong một kết quả đầu ra duy nhất.

Trong quy trình làm việc hiện đại, việc phân đoạn thường được tăng tốc bằng cách sử dụng mặt nạ hỗ trợ mô hình Sau đó, dữ liệu được con người tinh chỉnh để đảm bảo độ chính xác của ranh giới và xử lý các trường hợp ngoại lệ. Các phương pháp phân đoạn có thể được nhắc nhở (ví dụ: các quy trình kiểu SAM) có thể tăng tốc quá trình tạo mặt nạ nhưng vẫn yêu cầu kiểm tra chất lượng đối với các trường hợp phân đoạn dài và chuyển đổi miền.

Tập trung vào chất lượng: Các chỉ số chồng lấp (IoU/Dice) cộng với kiểm tra ranh giới tại những nơi mà các cạnh đóng vai trò quan trọng.

Theo dõi đối tượng

Tính năng theo dõi đối tượng bám sát các đối tượng xuyên suốt các khung hình trong video, gán cho chúng vị trí cần thiết. ID theo dõi cố định (ví dụ: Người-12) theo thời gian. Tính năng theo dõi cho phép hiểu chuyển động, phân tích hành vi và phân tích đa camera.

Các lựa chọn phạm vi chính:

• Chiến lược khung: Chú thích từng khung hình so với khung hình chính + nội suy
• Các quy tắc che khuất: Khi nào nên giữ lại ID hiện có và khi nào nên tạo ID mới
• Nhận dạng lại: Cách xử lý việc rời đi và quay trở lại
• Thuộc tính theo dõi: Hướng đi, dải tốc độ, tương tác, vi phạm, v.v.

Tập trung vào chất lượng: Tính nhất quán của ID, xử lý sự che khuất và các quy tắc rõ ràng cho trường hợp "mất" so với "tìm thấy lại".

[Cũng đọc: Chú thích dữ liệu là gì: Hướng dẫn đầy đủ]

Kỹ thuật chú thích hình ảnh

Chú thích hình ảnh được thực hiện thông qua các kỹ thuật và quy trình khác nhau. Để bắt đầu với chú thích hình ảnh, người ta cần một ứng dụng phần mềm cung cấp các tính năng và chức năng cụ thể cũng như các công cụ cần thiết để chú thích hình ảnh dựa trên các yêu cầu của dự án.

Đối với những người chưa có kinh nghiệm, có một số công cụ chú thích hình ảnh có sẵn trên thị trường cho phép bạn sửa đổi chúng cho trường hợp sử dụng cụ thể của mình. Ngoài ra còn có các công cụ là mã nguồn mở. Tuy nhiên, nếu yêu cầu của bạn là chuyên biệt và bạn cảm thấy các mô-đun do các công cụ thương mại cung cấp quá cơ bản, bạn có thể nhận được một công cụ chú thích hình ảnh tùy chỉnh được phát triển cho dự án của mình. Rõ ràng là điều này tốn kém và mất nhiều thời gian hơn.

Bất kể công cụ bạn xây dựng hoặc đăng ký, có một số kỹ thuật chú thích hình ảnh phổ biến. Hãy xem chúng là gì.

Các hộp giới hạn (dọc theo trục, xoay và hình hộp chữ nhật 3D)

Hộp giới hạn là các hình chữ nhật được vẽ xung quanh một đối tượng để hiển thị vị trí của nó. Đây là kỹ thuật phổ biến nhất vì nó nhanh, có khả năng mở rộng và hoạt động tốt cho các mô hình phát hiện đối tượng.

Khi nào nên sử dụng hộp giới hạn

• Bạn cần vị trí của đối tượng, nhưng không cần hình dạng chính xác.
• Các đối tượng có ranh giới rõ ràng và không yêu cầu độ chính xác từng pixel.
• Bạn cần một bộ dữ liệu tiết kiệm chi phí để phát hiện hoặc đếm.

Các trường hợp sử dụng phổ biến

• phát hiện sản phẩm trên kệ bán lẻ
• Phát hiện phương tiện và người đi bộ
• Phát hiện thiết bị tại các khu công nghiệp
• Phát hiện hư hỏng (vết lõm/vết xước) khi vị trí ước chừng đủ rõ.

Xác định mốc/Điểm quan trọng

Đánh dấu điểm mốc (chú thích điểm mấu chốt) đánh dấu các điểm cụ thể trên một đối tượng—như các góc, khớp hoặc các điểm mốc giải phẫu. Nó giúp các mô hình hiểu được... tư thế, sự thẳng hàng, hình dạng và phép đo.

Khi nào nên sử dụng điểm mấu chốt

• Bạn cần đặt ra ước tính (thân/tay/mặt)
• Bạn cần căn chỉnh chính xác (các góc/cạnh của vật thể)
• Bạn đang đo khoảng cách/góc (trong lĩnh vực y tế hoặc công nghiệp).

Các trường hợp sử dụng phổ biến

• Giám sát lái xe: Khóe mắt, khóe miệng, tư thế đầu
• Chụp ảnh y tế: Các mốc giải phẫu dùng để đo lường
• Phân tích thể thao: Các vị trí khớp để phân tích chuyển động
• sản xuất: Các góc/lỗ quan trọng để căn chỉnh linh kiện và kiểm tra chất lượng.

Đa giác/Mặt nạ (Nhãn chính xác đến từng pixel)

Đa giác phác họa đường viền của một đối tượng. Chúng thường được chuyển đổi thành... mặt nạ phân đoạn, giúp gắn nhãn đối tượng ở cấp độ pixel. Điều này rất lý tưởng khi hình dạng và ranh giới là yếu tố quan trọng.

Khi nào nên sử dụng đa giác/mặt nạ?

• Bạn cần ranh giới chính xác (không chỉ là một cái hộp)
• Các vật thể có hình dạng bất thường (khuyết tật, nội tạng, vết đổ, tán lá, hư hỏng)
• Những khác biệt nhỏ về hình dạng ảnh hưởng đến hiệu năng (phân đoạn chi tiết).

Các trường hợp sử dụng phổ biến

• Phân vùng y tế (cơ quan, tổn thương)
• Các khuyết tật công nghiệp (nứt, ăn mòn, trầy xước)
• Xóa phông nền/cắt hình sản phẩm
• Nông nghiệp (vùng trồng trọt/cỏ dại), không gian địa lý (các công trình xây dựng, các vùng nước)

Đường gấp khúc (Đường thẳng)

Đường gấp khúc là các điểm được nối với nhau dùng để đánh dấu. đường đi, cạnh và cấu trúc mỏng Những đối tượng không được biểu diễn tốt bằng hình hộp hoặc đa giác. Chúng rất lý tưởng cho các đối tượng như làn đường, đường viền, vết nứt, dây điện hoặc mạch máu.

Khi nào nên sử dụng đường gấp khúc

• Đối tượng là dài và mỏng (một cấu trúc dạng đường thẳng)
• Bạn quan tâm đến hướng, tính liên tục hoặc độ cong
• Bạn đang lập bản đồ các tuyến đường, ranh giới hoặc mạng lưới.

Các trường hợp sử dụng phổ biến

• Làn đường, lề đường và ranh giới (ADAS/bản đồ)
• Các vết nứt trên bề mặt (kiểm tra cơ sở hạ tầng)
• Ống/cáp/dây điện trong hình ảnh công nghiệp
• Các mạch máu trong hình ảnh y học
• Sông/đường sá trong ảnh vệ tinh

Các trường hợp sử dụng cho chú thích hình ảnh

Trong phần này, tôi sẽ hướng dẫn bạn một số trường hợp sử dụng chú thích hình ảnh có tác động và triển vọng nhất, từ bảo mật, an toàn và chăm sóc sức khỏe đến các trường hợp sử dụng nâng cao như xe tự hành.

Tìm kiếm trong lĩnh vực bán lẻ và thương mại điện tử (Khám phá sản phẩm, phân tích kệ hàng)

Mục tiêu: Giúp người dùng tìm kiếm sản phẩm trực quan (tìm kiếm, đề xuất) và giúp nhà bán lẻ hiểu rõ tình trạng hàng hóa trên kệ (khả năng cung ứng, tuân thủ sơ đồ trưng bày).

Chú thích phù hợp nhất: Phân loại + Phát hiện đối tượng (đôi khi Phân đoạn phiên bản (để có chi tiết tinh tế).

Những gì bạn dán nhãn:

• Danh mục sản phẩm/thương hiệu/mã sản phẩm (phân loại sản phẩm)
• Khung bao quanh sản phẩm trên kệ (và tùy chọn thêm nhãn giá)
• Các thuộc tính như “hướng ra phía trước”, “bị che khuất”, “bị hư hỏng”, “khoảng trống do hết hàng”

Chụp ảnh y tế (Hỗ trợ phát hiện, đo lường, phân loại)

Mục tiêu: Hỗ trợ các quy trình lâm sàng như xác định các vùng quan tâm, đo lường cấu trúc hoặc đánh dấu các trường hợp cần xem xét (không thay thế bác sĩ lâm sàng).

Chú thích phù hợp nhất: Phân khúc + Điểm mốc/Địa danh (đôi khi là phân loại).

Những gì bạn dán nhãn:

• Mặt nạ chính xác đến từng pixel cho các cơ quan/tổn thương/cấu trúc
• Các mốc đo (ví dụ: các điểm giải phẫu quan trọng)
• Các thuộc tính như “không chắc chắn”, “có hiện tượng nhiễu ảnh”, “chất lượng hình ảnh kém”

Tự hành / Robot (Hiểu bối cảnh và an toàn)

Mục tiêu: Hiểu rõ môi trường xung quanh để lái xe an toàn—phát hiện vật thể, nhận biết không gian cho phép lái xe và dự đoán chuyển động.

Chú thích phù hợp nhất: Phát hiện đối tượng + Phân đoạn + Theo dõi (thường là nhiều khung hình/video).

Những gì bạn dán nhãn:

• Xe cộ/người đi bộ/người đi xe đạp/tín hiệu giao thông/chướng ngại vật (các ô vuông + thuộc tính)
• Khu vực/làn đường/vỉa hè dành cho xe cộ (mặt nạ + đường gấp khúc)
• Theo dõi ID theo thời gian (đối tượng vẫn tồn tại qua các khung hình)

Kiểm tra và sản xuất công nghiệp (Phát hiện và xác định vị trí lỗi)

Mục tiêu: Phát hiện và khoanh vùng lỗi sớm để giảm thiểu phế phẩm, công đoạn làm lại và khiếu nại bảo hành.

Chú thích phù hợp nhất: Phát hiện để định vị thô; PHÂN LOẠI Đối với các khuyết tật không đều.

Những gì bạn dán nhãn:

• Các vùng bị lỗi (vết xước, vết nứt, ăn mòn, vết lõm, nhiễm bẩn)
• Loại lỗi + thuộc tính mức độ nghiêm trọng
• “Sai lệch chấp nhận được” so với lỗi thực sự (rất quan trọng trong kiểm soát chất lượng)

Bảo hiểm / Bồi thường (Hỗ trợ đánh giá thiệt hại)

Mục tiêu: Tăng tốc quá trình xử lý yêu cầu bồi thường bằng cách xác định các khu vực bị hư hại và ước tính mức độ nghiêm trọng, đồng thời hỗ trợ các chuyên viên giám định bồi thường.

Chú thích phù hợp nhất: Phát hiện + Phân đoạn (kèm theo phân loại mức độ nghiêm trọng).

Những gì bạn dán nhãn:

• Các bộ phận bị hư hỏng (cản trước, cửa, kính chắn gió, nóc xe)
• Các vùng bị hư hại (trầy xước/móp/nứt) được che chắn hoặc đóng khung.
• Thuộc tính: mức độ nghiêm trọng, loại bộ phận, “nhiều hư hỏng”, vấn đề về ánh sáng/góc chụp

Không gian địa lý & Bản đồ (Trích xuất đặc điểm từ ảnh chụp từ trên không/vệ tinh)

Mục tiêu: Trích xuất các đặc điểm địa hình phục vụ cho việc lập bản đồ, quy hoạch, nông nghiệp, ứng phó thiên tai và giám sát cơ sở hạ tầng.

Chú thích phù hợp nhất: Đa giác/Mặt nạ + Đường gấp khúc (đôi khi là phát hiện).

Những gì bạn dán nhãn:

• Dấu vết công trình xây dựng, các vùng nước, lớp phủ đất (đa giác/mặt nạ)
• Đường sá, sông ngòi, đường ống dẫn, ranh giới (đường gấp khúc)
• Thuộc tính: loại đường, loại bề mặt, loại công trình, “đang xây dựng”

Tự thực hiện, thuê ngoài hay kết hợp? Lựa chọn chiến lược chú thích phù hợp cho dự án học máy của bạn

Việc chú thích hình ảnh đòi hỏi đầu tư không chỉ về tiền bạc mà còn cả thời gian và công sức. Như đã đề cập, đây là công việc tốn nhiều công sức, cần lập kế hoạch tỉ mỉ và sự tham gia tích cực. Những gì người chú thích hình ảnh gán cho nó sẽ quyết định cách máy móc xử lý và đưa ra kết quả. Vì vậy, giai đoạn chú thích hình ảnh vô cùng quan trọng.

Bây giờ, từ góc độ kinh doanh, bạn có hai cách để chú thích hình ảnh của mình -

• Bạn có thể làm điều đó trong nhà
• Hoặc bạn có thể thuê ngoài quy trình
• Hỗn hợp

Mỗi loại đều độc đáo và có những ưu điểm cũng như nhược điểm riêng. Hãy cùng xem xét chúng một cách khách quan.

[Cũng đọc: Nhận dạng hình ảnh AI là gì? Cách thức hoạt động và ví dụ]

Yếu tố quyết định	Trong nhà	Gia công phần mềm	Lai (Phổ biến vào năm 2026)
Tăng tốc để bắt đầu	Chậm hơn (tuyển dụng + trang bị)	Nhanh hơn (lực lượng lao động sẵn sàng)	Nhanh chóng (nhân lực nhà cung cấp + người dẫn dắt nội bộ)
Quy mô	Bị hạn chế bởi việc tuyển dụng	Tăng trưởng nhanh chóng	Cân bằng với khả năng kiểm soát
Chuyên môn về miền	Có năng lực tốt với các chuyên gia	Thay đổi theo nhà cung cấp	Chuyên gia nội bộ + thực hiện bởi nhà cung cấp
Quản trị QA	Cao nếu có nguồn lực dồi dào	Phụ thuộc vào mức độ trưởng thành của nhà cung cấp.	Người phụ trách QA nội bộ + QC nhà cung cấp
Bảo mật và quyền riêng tư	Dễ kiểm soát hơn	Các biện pháp kiểm soát phải được xác minh.	Dữ liệu nhạy cảm được lưu trữ nội bộ; dán nhãn hàng loạt bên ngoài.
khả năng dự đoán chi phí	Hỗn hợp (chi phí chung cố định)	Thường tính theo đơn vị	Cân bằng

Cách chọn nhà cung cấp hoặc nền tảng chú thích hình ảnh phù hợp (Danh sách kiểm tra đánh giá 2026)

Khi các nhóm nói rằng họ đang tìm kiếm "dịch vụ thuê ngoài", họ thường đang lựa chọn... hai điều:

• An nền tảng chú thích hình ảnh (lớp công cụ/quy trình làm việc), và/hoặc
• An nhà cung cấp chú thích hình ảnh (đội ngũ dịch vụ thực hiện việc dán nhãn trên quy mô lớn).

Một số công ty mua nền tảng và tự thực hiện việc dán nhãn. Một số khác thuê nhà cung cấp sử dụng nền tảng riêng của họ. Nhiều công ty chọn phương án kết hợp: Bạn sở hữu nền tảng và các hướng dẫn; nhà cung cấp cung cấp người chú thích được đào tạo và các hoạt động kiểm soát chất lượng.

Danh sách kiểm tra nền tảng chú thích hình ảnh

1. Độ phù hợp với quy trình làm việc (nó có hỗ trợ nhiệm vụ của bạn không?)

• Nền tảng này có hỗ trợ các loại nhãn bạn yêu cầu không (hình hộp, hình hộp xoay, đa giác/mặt nạ, điểm đặc trưng, ​​đường gấp khúc, theo dõi video)?
• Nó có hỗ trợ các quy trình đánh giá của người kiểm duyệt (đánh giá một lần, đánh giá hai lần, chuyển tiếp) không?

2. Các tính năng QA (kiểm soát chất lượng tích hợp)

• Ghi nhãn đồng thuận hoặc hàng đợi xem xét
• Lấy mẫu kiểm toán + gắn thẻ vấn đề
• Khả năng duy trì một bộ vàng và thực hiện kiểm tra hiệu chuẩn

3. Khả năng tương tác (tránh bị phụ thuộc vào một nhà cung cấp duy nhất)

• Các định dạng xuất bạn cần (và quyền sở hữu lược đồ—Bạn sở hữu hệ thống phân loại/nhãn.)
• Kiểm soát tập dữ liệu/phiên bản và nhật ký thay đổi
• Hỗ trợ API cho định tuyến tác vụ, tự động hóa và tích hợp quy trình.

4. An ninh & kiểm soát truy cập

• Quyền truy cập dựa trên vai trò + nhật ký kiểm toán
• Các tùy chọn kiểm soát lưu trữ dữ liệu và chuyển giao an toàn
• Hỗ trợ môi trường hạn chế truy cập (VDI/VPN) cho các tập dữ liệu nhạy cảm.

Danh sách kiểm tra nhà cung cấp dịch vụ chú thích hình ảnh (Đối tác dịch vụ mà bạn phụ thuộc)

1. Sự phù hợp về lĩnh vực và bằng chứng

• Bạn có thể chia sẻ được không hướng dẫn mẫu, Một bộ vàngvà Báo cáo QA Từ những dự án tương tự?
• Tỷ lệ người đánh giá và quy trình xử lý trường hợp không rõ ràng của bạn như thế nào?
• Làm thế nào để đào tạo người chú thích dữ liệu và duy trì năng lực của họ theo thời gian?

2. Hệ thống chất lượng (Không thể thương lượng)

• Bạn sử dụng những phương pháp đảm bảo chất lượng nào (thống nhất, rà soát hai lần, kiểm toán)?
• Bạn đo lường và báo cáo chất lượng như thế nào (các chỉ số cụ thể cho từng nhiệm vụ + phân loại lỗi)?
• Tiêu chí chấp nhận của bạn đối với từng loại nhãn (ô, mặt nạ, điểm đặc trưng, ​​theo dõi) là gì?

3. Các biện pháp kiểm soát an ninh và quyền riêng tư

• Kiểm soát truy cập dựa trên vai trò và nhật ký kiểm toán
• Truyền tải và lưu trữ dữ liệu an toàn, chính sách lưu giữ dữ liệu
• Các tùy chọn cho VDI/VPN hoặc môi trường hạn chế truy cập đối với các tập dữ liệu nhạy cảm.

4. Công cụ & Khả năng tương tác (Khả năng tương thích giữa nhà cung cấp và nền tảng)

• Nhà cung cấp có thể làm việc trong qua một vài thao tác đơn giản về Nền tảng chú thích hình ảnh (hoặc xuất hình ảnh một cách sạch sẽ sang nền tảng đó)?
• Quản lý phiên bản nhãn và hướng dẫn (kiểm soát thay đổi)
• Chuyển giao rõ ràng: Sơ đồ, dữ liệu xuất và tóm tắt kiểm thử chất lượng cho mỗi lô giao hàng.

5. Khả năng mở rộng và vận hành

• cam kết về thông lượng và SLA
• Khả năng tăng cường đội ngũ mà không làm giảm chất lượng.
• Cách họ xử lý các lớp học mới, khu vực địa lý mới và những thay đổi về hướng dẫn.

6. Sự sẵn sàng về quản trị và tuân thủ (Lập kế hoạch cho năm 2026 và những năm tiếp theo)

Nếu bạn hoạt động trong môi trường được quản lý chặt chẽ, hãy hỏi các nhà cung cấp và nền tảng về cách họ hỗ trợ. khả năng kiểm toán, tài liệu và quản trị dữ liệu.

Mẹo nhanh

• Chọn một mạnh mẽ nền tảng chú thích hình ảnh Nếu bạn cần quyền kiểm soát, tích hợp và quyền sở hữu QA nội bộ.
• Chọn một nhà cung cấp chú thích hình ảnh Nếu bạn cần khả năng mở rộng nhanh chóng, lực lượng lao động được đào tạo bài bản và năng suất ổn định.
• Chọn lai Nếu bạn muốn cả hai: hãy giữ quyền sở hữu về phân loại và kiểm thử chất lượng nội bộ, và sử dụng nhà cung cấp để thực hiện ở quy mô lớn.

Tổng kết

Vì sao các đội làm việc với Shaip?

Shaip giúp các tổ chức xây dựng dữ liệu huấn luyện chất lượng cao cho thị giác máy tính bằng cách kết hợp các hướng dẫn chú thích rõ ràng, kiểm soát chất lượng có thể đo lường được và quy trình phân phối an toàn. Cho dù bạn cần hộp giới hạn, đa giác/mặt nạ, điểm đặc trưng, ​​đường gấp khúc hay chú thích video, đội ngũ của chúng tôi đều có thể hỗ trợ dự án của bạn với hoạt động có khả năng mở rộng và tiêu chuẩn chất lượng nhất quán.

Những gì bạn có thể mong đợi:

• Hỗ trợ việc gắn nhãn phức tạp, chuyên biệt theo từng lĩnh vực, kèm theo hướng dẫn và ví dụ minh họa.
• Các quy trình đảm bảo chất lượng được thiết kế phù hợp với nhiệm vụ của bạn (lấy mẫu kiểm toán, quy trình làm việc của người đánh giá, tiêu chí chấp nhận).
• Đảm bảo an toàn cho dữ liệu nhạy cảm với quyền truy cập được kiểm soát và khả năng truy vết.
• Sản phẩm bàn giao có phiên bản và báo cáo rõ ràng giúp nhóm ML của bạn có thể cải tiến nhanh hơn.

Nếu bạn muốn, chúng tôi có thể xem xét trường hợp sử dụng của bạn và đề xuất phương pháp dán nhãn và kế hoạch đảm bảo chất lượng tiết kiệm chi phí nhất.

Hãy nói chuyện

• Tên*
• Họ*
• Email*
• Điện thoại*
• Tên Công Ty*
• Địa chỉ* Chọn quốc gia *AfghanistanArgentinaChâu ÚcÁoBahrainBANGLADESHNước BỉBrazilCanadaChileTrung QuốcColombiaCroatiaCộng Hòa SécĐan mạchCộng hòa DominicaAi CậpPhần LanPhápNước ĐứcHy lạpHồng KôngẤn ĐộIndonesiaIranIrelandIsraelItalyNhật BảnKuwaitMalaysiaMexicoMyanmarNước Hà LanNew ZealandNa UyOmanPakistanPhilippinesBa LanBồ Đào NhaQatarRomaniaNgaẢ Rập SaudiSingaporeNam PhiHàn QuốcTây Ban NhaThụy ĐiểnThụy SĩĐài LoanThái LanThổ Nhĩ KỳUkrainecác Tiểu Vương Quốc Ả Rập Thống NhấtAnhHoa KỳViệt NamKhác Địa chỉ
• Nhận xét*
• Bằng cách đăng ký, tôi đồng ý với Shaip Chính sách bảo mật và Các Điều Khoản của Dịch Vụ và cung cấp sự đồng ý của tôi để nhận thông tin tiếp thị B2B từ Shaip.

Những câu hỏi thường gặp (FAQ)

1. Ghi nhãn / chú thích hình ảnh là gì?

Chú thích hình ảnh là một tập hợp con của việc gắn nhãn dữ liệu còn được gọi với cái tên là gắn thẻ, sao chép hoặc gắn nhãn hình ảnh liên quan đến con người ở phần phụ trợ, gắn thẻ không ngừng cho hình ảnh với thông tin và thuộc tính siêu dữ liệu sẽ giúp máy xác định đối tượng tốt hơn.

2. Công cụ ghi nhãn / chú thích hình ảnh là gì?

An chú thích hình ảnh / công cụ ghi nhãn là một phần mềm có thể được sử dụng để gắn nhãn hình ảnh với thông tin siêu dữ liệu và thuộc tính sẽ giúp máy xác định đối tượng tốt hơn.

3. Dịch vụ ghi nhãn / chú thích hình ảnh là gì?

Dịch vụ gắn nhãn / chú thích hình ảnh là dịch vụ được cung cấp bởi các nhà cung cấp bên thứ ba, những người thay mặt bạn gắn nhãn hoặc chú thích hình ảnh. Họ cung cấp chuyên môn cần thiết, chất lượng nhanh nhẹn và khả năng mở rộng khi và khi được yêu cầu.

4. Hình ảnh được gắn nhãn / chú thích là gì?

Một nhãn /hình ảnh chú thích là một hình ảnh đã được gắn nhãn với siêu dữ liệu mô tả hình ảnh làm cho hình ảnh có thể hiểu được bằng các thuật toán học máy.

5. Chú thích hình ảnh cho học máy / học sâu là gì?

Chú thích hình ảnh cho học máy hoặc học sâu là quá trình thêm nhãn hoặc mô tả hoặc phân loại hình ảnh để hiển thị các điểm dữ liệu mà bạn muốn mô hình của mình nhận ra. Nói tóm lại, nó bổ sung siêu dữ liệu có liên quan để máy móc có thể nhận biết được.

6. Các cách thực hiện gắn nhãn / chú thích hình ảnh? Hoặc kỹ thuật chú thích hình ảnh?

Chú thích hình ảnh liên quan đến việc sử dụng một hoặc nhiều kỹ thuật sau: hộp giới hạn (2-d, 3-d), đánh dấu mốc, đa giác, đa đường, v.v.