أفضل تطبيقات التعليق التوضيحي على الصور لتحسين عملية تصنيف البيانات

يلعب شرح الصور دورًا محوريًا في مشاريع التعلم الآلي والرؤية الحاسوبية والذكاء الاصطناعي. سواء كنت تُصنّف الصور لاكتشاف الكائنات أو تصنيفها أو تجزئة بياناتها، يُمكن للتطبيق المناسب أن يُسهّل العملية. مع أنها قد تبدو مهمة شاقة، إلا أن هذه الأدوات تُسهّلها وتُسرّعها، خاصةً عند العمل مع مجموعات بيانات ضخمة. في هذه المقالة، نستعرض أفضل تطبيقات شرح الصور التي تُحسّن مشاريعك، وتُعزّز إنتاجيتك، وتُحسّن كفاءة مهام شرحك.

إذا كنت ترغب في تسريع عملية الشرح دون المساس بالجودة، أو كنت تبحث ببساطة عن أداة تُسهّل على فرق العمل التعاون بسلاسة، فإليك ما يُناسبك. دعنا نستكشف هذه التطبيقات ونرى كيف يُمكنها مساعدتك في تلبية احتياجاتك في تصنيف البيانات.

1. فلاي بيكس AI

في FlyPix AI، نتخصص في جعل البيانات الجغرافية المكانية متاحةً وقابلةً للتنفيذ. صُممت منصتنا لمساعدة المستخدمين على اكتشاف الأجسام، وتتبع التغييرات، ورصد الشذوذ في صور الأقمار الصناعية والصور الجوية. تُعد هذه الأداة قيّمةً بشكل خاص للقطاعات التي تتطلب تحليلًا دقيقًا لسطح الأرض، مثل الزراعة، والتخطيط الحضري، والرصد البيئي. أما بالنسبة لتطبيقات شرح الصور، فنحن نقدم حلاً مبسطًا يُحسّن دقة تصنيف الصور وشرحها لمهام التعلم الآلي.

لقد صممنا FlyPix AI ليكون سهل الاستخدام ولا يتطلب برمجة، لذا لا تحتاج إلى خبرة لإنشاء نماذج ذكاء اصطناعي مخصصة. بفضل دعمه لمصادر بيانات متنوعة، مثل الطائرات بدون طيار والأقمار الصناعية وتقنية LiDAR، يتميز FlyPix AI بالمرونة والتكيف مع مجموعة واسعة من المشاريع. سواء كنت تعمل مع مجموعة بيانات صغيرة أو مؤسسة كبيرة، يوفر FlyPix AI تحليلات آنية وميزات تعاونية وخيارات شاملة لتصور البيانات، مما يجعله أداة فعّالة للفرق التي تعمل على الصور المُعلّقة.

المميزات الرئيسية:

• منصة بدون أكواد لكشف الكائنات وتقسيمها واكتشاف الشذوذ
• يدعم صور الأقمار الصناعية والطائرات بدون طيار والتصوير الطيفي الفائق والليدار والرادار ذي الفتحة الاصطناعية
• أدوات تفاعلية لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي المخصصة لشرح الصور
• تحليلات في الوقت الفعلي باستخدام لوحات المعلومات وخرائط الحرارة وتتبع التغييرات
• ميزات على مستوى المؤسسة مثل الوصول إلى واجهة برمجة التطبيقات والمعالجة متعددة الأطياف

خدمات:

• الكشف عن الكائنات الجغرافية وتحديد موقعها
• اكتشاف التغيير والشذوذ في الصور
• التتبع الديناميكي للأشياء بمرور الوقت
• تطوير نموذج الذكاء الاصطناعي المخصص للتحليلات المصممة خصيصًا
• التكامل السلس مع أنظمة GIS الحالية
• إنشاء خريطة حرارية لتوضيح الأنماط في البيانات

الأفضل لـ:

• الفرق العاملة على مهام البيانات الجغرافية المكانية وتعليق الصور
• الصناعات مثل الزراعة والتخطيط الحضري والرصد البيئي
• المستخدمون الذين يحتاجون إلى حل بدون أكواد لإنشاء نماذج الذكاء الاصطناعي المخصصة
• المشاريع واسعة النطاق التي تتطلب تحليلات وتعاونًا في الوقت الفعلي

معلومات الاتصال ووسائل التواصل الاجتماعي:

• موقع إلكتروني: flypix.ai
• العنوان: شارع روبرت بوش. 7، 64293 دارمشتات، ألمانيا
• الهاتف: +49 6151 2776497
• بريد إلكتروني: info@flypix.ai 
• ينكدين: www.linkedin.com/company/flypix-ai

2. روبوفلو

روبوفلو منصةٌ لشرح الصور، تُستخدم أساسًا لمهام التعلم الآلي، مثل اكتشاف الكائنات وتصنيف الصور وتجزئتها. تتيح المنصة للمستخدمين شرح الصور، وتدريب النماذج، وإعداد مجموعات البيانات لمشاريع الذكاء الاصطناعي. تدعم المنصة أنواعًا مختلفة من الشرح، وهي متوافقة مع أطر عمل التعلم الآلي الشائعة، بما في ذلك TensorFlow وPyTorch، مما يجعلها متعددة الاستخدامات للفرق التي تحتاج إلى سير عمل مُبسط.

بالإضافة إلى الوسم اليدوي، يوفر Roboflow أدوات مدعومة بالذكاء الاصطناعي لتسريع عملية الشرح التوضيحي. كما يوفر أدوات لإدارة مجموعات البيانات، ويتيح للمستخدمين تصدير البيانات المُسمّاة مباشرةً لتدريب النماذج. يُعد Roboflow مناسبًا بشكل خاص للفرق العاملة على مشاريع الرؤية الحاسوبية التي تتطلب وسمًا فعالًا ودقيقًا لمجموعات البيانات الكبيرة.

المميزات الرئيسية:

• يدعم اكتشاف الكائنات وتصنيفها وتجزئةها
• التكامل مع أطر التعلم الآلي مثل TensorFlow و PyTorch
• أدوات التوضيح بمساعدة الذكاء الاصطناعي لتسريع عملية وضع العلامات
• ميزات التعاون في الوقت الفعلي للفرق
• قابلة للتطوير لكل من مجموعات البيانات الصغيرة والكبيرة

الأفضل لـ:

• فرق التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي العاملة على الرؤية الحاسوبية
• المشاريع التي تتطلب التكامل مع TensorFlow أو PyTorch
• الفرق التي تحتاج إلى التعليقات التوضيحية بمساعدة الذكاء الاصطناعي لتسريع العملية
• المستخدمون الذين يتعاملون مع مجموعات البيانات الكبيرة لتدريب نماذج التعلم الآلي

معلومات الاتصال ووسائل التواصل الاجتماعي:

• الموقع الإلكتروني: roboflow.com
• لينكدإن: www.linkedin.com/company/roboflow-ai
• تويتر: x.com/roboflow

3. ضريبة القيمة المضافة

CVAT (أداة شرح الرؤية الحاسوبية) هي أداة مفتوحة المصدر لشرح الصور والفيديو. طورتها شركة إنتل، وهي مصممة لمهام مثل اكتشاف الكائنات وتجزئتها وتتبعها. تدعم هذه الأداة تنسيقات شرح متنوعة، بما في ذلك المربعات المحددة والمضلعات والنقاط الرئيسية. تُستخدم CVAT بشكل أساسي من قِبل الفرق التي تعمل على مهام الرؤية الحاسوبية، وتدعم الشرح التعاوني لتمكين عدة مستخدمين من العمل على مشروع واحد في وقت واحد.

من نقاط قوة CVAT طبيعتها المفتوحة المصدر، ما يعني أنها مجانية الاستخدام وقابلة للتعديل لتلبية احتياجات المشروع المحددة. تتكامل المنصة مع أطر عمل التعلم الآلي، مما يسمح للفرق بالانتقال بسرعة من شرح البيانات إلى استخدامها لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي. هذا يجعل CVAT أداة مرنة ومناسبة لمجموعة متنوعة من مشاريع الرؤية الحاسوبية.

المميزات الرئيسية:

• مفتوح المصدر ومجاني الاستخدام
• يدعم المربعات المحددة والمضلعات ونقاط المفتاح للتعليق التوضيحي
• التعاون في الوقت الفعلي للتعليقات التوضيحية القائمة على الفريق
• يتكامل مع أطر التعلم الآلي
• قابلة للتخصيص لتلبية احتياجات التعليقات التوضيحية المحددة

الأفضل لـ:

• الفرق العاملة على اكتشاف الكائنات وتقسيمها وتتبعها
• مشاريع التعليقات التوضيحية التعاونية التي تتطلب مستخدمين متعددين
• الفرق التي تحتاج إلى حل مجاني مفتوح المصدر
• المشاريع التي تتطلب التكامل مع سير عمل التعلم الآلي

معلومات الاتصال ووسائل التواصل الاجتماعي:

• الموقع الإلكتروني: www.cvat.ai
• لينكد إن: www.linkedin.com/company/cvat-ai
• فيسبوك: www.facebook.com/cvat.corp

4. لابل مي

LabelMe أداة شرح مجانية ومفتوحة المصدر، طورها مختبر علوم الحاسوب والذكاء الاصطناعي (CSAIL) التابع لمعهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT). صُممت هذه الأداة لمهام وسم الصور، مثل كشف الكائنات وتجزئتها، باستخدام المربعات المحيطة والمضلعات والنقاط. LabelMe أداة بسيطة وسهلة الاستخدام، يمكن استخدامها مباشرةً من متصفح الويب، مما يُسهّل الوصول إلى الصور وبدء شرحها دون الحاجة إلى تثبيت أو إعدادات معقدة.

لأن LabelMe مفتوح المصدر، فهو مثالي للمستخدمين أو الفرق ذات الموارد المحدودة، أو لمن يفضلون استخدام أداة قابلة للتعديل. مع أنه قد لا يتمتع بجميع ميزات منصات التعليقات التوضيحية المتقدمة، إلا أن بساطته تجعله فعالاً لمهام التعليقات التوضيحية الأساسية، خاصةً في بيئات البحث أو المشاريع الصغيرة.

المميزات الرئيسية:

• مفتوح المصدر ومجاني الاستخدام
• يدعم المربعات المحددة والمضلعات والنقاط
• لا يتطلب التثبيت، يتم تشغيله مباشرة في المتصفح
• واجهة بسيطة وبديهية
• الأفضل لمشاريع التعليقات التوضيحية الصغيرة والمتوسطة

الأفضل لـ:

• مشاريع التعليقات التوضيحية الصغيرة والمتوسطة الحجم
• المستخدمون الذين يبحثون عن أداة مجانية وبسيطة لشرح الصور
• فرق البحث أو الهواة الذين يعملون على اكتشاف الكائنات وتقسيمها
• المستخدمون الذين يحتاجون إلى أداة خفيفة الوزن تعتمد على المتصفح

معلومات الاتصال ووسائل التواصل الاجتماعي:

• موقع إلكتروني: labelme.io
• البريد الإلكتروني: kentaro@labelme.io
• تويتر: x.com/labelmeai

5. استوديو العلامة

Label Studio منصة مفتوحة المصدر لتصنيف البيانات، تدعم مجموعة واسعة من مهام الشرح التوضيحي، بما في ذلك شرح الصور والنصوص والصوت والفيديو. تتميز المنصة بقابليتها العالية للتخصيص، مما يسمح للمستخدمين بتخصيصها وفقًا لاحتياجاتهم الخاصة، سواءً كانت لاكتشاف الكائنات أو تصنيفها أو حتى تصنيف النصوص. مرونة Label Studio تجعلها مناسبة لمجموعة متنوعة من مشاريع التعلم الآلي، وليس فقط للرؤية الحاسوبية.

بالإضافة إلى التعليقات التوضيحية، يوفر Label Studio ميزات تعاونية، مما يُمكّن أعضاء الفريق المتعددين من العمل على نفس المشروع في الوقت الفعلي. يتكامل بشكل جيد مع أنابيب التعلم الآلي، مما يسمح للمستخدمين بتصدير البيانات المُصنّفة بسرعة لتدريب النماذج. Label Studio مفتوح المصدر، مما يسمح للفرق باستخدامه مجانًا وتعديله لتلبية متطلبات مشاريعهم الخاصة.

المميزات الرئيسية:

• يدعم التعليق على الصور والنصوص والصوت والفيديو
• واجهة قابلة للتخصيص لمهام التعليقات التوضيحية المختلفة
• التعاون في الوقت الفعلي للفرق
• التكامل مع سير عمل التعلم الآلي
• مفتوح المصدر ومجاني الاستخدام

الأفضل لـ:

• الفرق التي تعمل مع أنواع متعددة من البيانات (الصور والنصوص والصوت والفيديو)
• المشاريع التي تتطلب سير عمل قابلة للتخصيص
• فرق الذكاء الاصطناعي تدمج التعليقات التوضيحية في نماذج التعلم الآلي
• المستخدمون الذين يبحثون عن أداة شرح مرنة مفتوحة المصدر

معلومات الاتصال ووسائل التواصل الاجتماعي:

• الموقع الإلكتروني: labelstud.io
• لينكدإن: www.linkedin.com/company/heartex
• تويتر: x.com/labelstudiohq

6. مقياس الذكاء الاصطناعي

Scale AI هي منصة لتصنيف البيانات، مصممة لتبسيط عملية إضافة التعليقات التوضيحية على الصور والفيديوهات وأنواع أخرى من البيانات لمشاريع التعلم الآلي. تدعم المنصة أنواعًا متنوعة من التعليقات التوضيحية، بما في ذلك كشف الكائنات، وتجزئة الصور، والتصنيف. تستخدم Scale AI مزيجًا من نماذج التعلم الآلي والمعلقين البشريين لتوفير بيانات مصنفة عالية الجودة وجاهزة لتدريب النماذج.

يركز Scale AI على الدقة والكفاءة العاليتين، موفرًا أدوات لمراقبة الجودة وإدارة المشاريع في الوقت الفعلي. كما يوفر التكامل مع العديد من قنوات التعلم الآلي، مما يسمح بتصدير البيانات بسلاسة ومباشرة إلى سير عمل تدريب النماذج. يستخدم Scale AI من قبل فرق العمل في قطاعات مثل المركبات ذاتية القيادة والتجارة الإلكترونية والرعاية الصحية التي تتطلب مجموعات بيانات كبيرة الحجم ومُعلقة.

المميزات الرئيسية:

• يدعم تقسيم الصور واكتشاف الكائنات وتصنيفها
• أدوات الذكاء الاصطناعي بمساعدة الإنسان لشرح البيانات
• أدوات إدارة المشاريع ومراقبة الجودة في الوقت الفعلي
• التكامل مع أطر التعلم الآلي
• إمكانيات تصنيف البيانات ذات الحجم الكبير

الأفضل لـ:

• فرق تعمل على مشاريع التعليق التوضيحي على الصور والفيديو على نطاق واسع
• الصناعات مثل المركبات ذاتية القيادة والرعاية الصحية تحتاج إلى بيانات مصنفة عالية الجودة
• المشاريع التي تتطلب التعاون في الوقت الفعلي ومراقبة الجودة
• الفرق التي تحتاج إلى تكامل سلس مع نماذج الذكاء الاصطناعي

معلومات الاتصال ووسائل التواصل الاجتماعي:

• الموقع الإلكتروني: scale.com
• لينكدإن: www.linkedin.com/company/scaleai
• تويتر: x.com/scale_ai
• فيسبوك: www.facebook.com/scaleapi

7. سوبر أنوتيت

SuperAnnotate أداة مصممة لمهام شرح الصور، مثل كشف الكائنات وتجزئتها. توفر منصة شاملة لتصنيف الصور باستخدام مربعات محيطة ومضلعات ونقاط رئيسية. من نقاط قوة هذه المنصة قدرتها على التوسع، مما يجعلها مناسبة لمشاريع الشرح الصغيرة والكبيرة على حد سواء. صُممت واجهة مستخدم SuperAnnotate لمساعدة الفرق على التعاون الفوري، مما يجعلها أداة فعّالة للمشاريع الجماعية.

تتضمن المنصة أيضًا ميزات مدعومة بالذكاء الاصطناعي تُساعد في شرح الصور، مما يُمكّن المستخدمين من شرح البيانات بشكل أسرع وبأقل قدر من المدخلات اليدوية. يُستخدم SuperAnnotate على نطاق واسع من قِبل الفرق العاملة على مشاريع الرؤية الحاسوبية، ويوفر خيارات تكامل متنوعة لتبسيط سير العمل مع نماذج التعلم الآلي.

المميزات الرئيسية:

• يدعم اكتشاف الكائنات وتقسيمها ووضع علامات على النقاط الرئيسية
• أدوات مدعومة بالذكاء الاصطناعي لتسريع عملية التعليق التوضيحي
• ميزات التعاون في الوقت الفعلي لمشاريع الفريق
• التكامل مع نماذج التعلم الآلي لضمان سير العمل بسلاسة
• قابلة للتطوير لمجموعات البيانات الكبيرة

الأفضل لـ:

• الفرق العاملة على مهام الرؤية الحاسوبية مثل اكتشاف الكائنات وتقسيمها
• المشاريع التي تتطلب التعاون في الوقت الفعلي بين أعضاء الفريق
• الفرق التي تستخدم نماذج التعلم الآلي وتسعى إلى التكامل السلس
• المستخدمون الذين يحتاجون إلى أداة قابلة للتطوير لمشاريع التعليقات التوضيحية الكبيرة

معلومات الاتصال ووسائل التواصل الاجتماعي:

• الموقع الإلكتروني: www.superannotate.com
• لينكدإن: www.linkedin.com/company/superannotate
• تويتر: x.com/superannotate
• فيسبوك: www.facebook.com/superannotate

8. حلقة البيانات

داتالوب أداةٌ لشرح الصور، مصممةٌ لدعم مشاريع الرؤية الحاسوبية. تُساعد هذه الأداة الفرق على شرح الصور ومقاطع الفيديو وأنواع الوسائط الأخرى لمهام مثل اكتشاف الكائنات وتجزئتها وتصنيفها. صُممت داتالوب لقابلية التوسع، مما يجعلها مناسبةً لمجموعات البيانات الصغيرة والكبيرة. تُوفر أدوات شرح مدعومة بالذكاء الاصطناعي لتسريع عملية وضع العلامات، ومنصتها قابلةٌ للتخصيص لتناسب الاحتياجات الخاصة لمختلف الفرق والمشاريع.

يوفر Dataloop أيضًا أدوات شاملة لإدارة البيانات، مما يُسهّل تنظيم وإدارة مجموعات البيانات المُصنّفة. يتكامل بسلاسة مع سير عمل التعلم الآلي، مما يسمح بنقل البيانات المُعلّقة بسلاسة إلى عمليات تدريب النماذج. واجهة Dataloop سهلة الاستخدام وأدواتها المتينة تجعلها منصة قيّمة للفرق العاملة على مشاريع رؤية حاسوبية واسعة النطاق.

المميزات الرئيسية:

• يدعم اكتشاف الكائنات وتقسيمها وتصنيفها
• أدوات التوضيح بمساعدة الذكاء الاصطناعي لتسريع عملية وضع العلامات
• سير عمل قابلة للتخصيص لتلبية احتياجات التعليقات التوضيحية المختلفة
• التكامل السلس مع نماذج التعلم الآلي
• أدوات إدارة البيانات الشاملة لتنظيم البيانات المصنفة

الأفضل لـ:

• فرق تعمل مع مجموعات بيانات كبيرة لمشاريع الرؤية الحاسوبية
• المشاريع التي تتطلب بيانات مُصنفة عالية الجودة لنماذج التعلم الآلي
• المستخدمون الذين يحتاجون إلى التعليقات التوضيحية بمساعدة الذكاء الاصطناعي لتحقيق الكفاءة
• الفرق التي تبحث عن سير عمل قابلة للتخصيص لمهام محددة

معلومات الاتصال ووسائل التواصل الاجتماعي:

• الموقع الإلكتروني: dataloop.ai
• العنوان: شارع سابير 2، هرتسليا، ص.ب. 12580، 4685206، إسرائيل
• البريد الإلكتروني: info@dataloop.ai
• لينكدإن: www.linkedin.com/company/dataloop

9. بإشراف

Supervisely منصة توفر أدواتٍ لشرح الصور والفيديو، مصممة لمهام مثل كشف الكائنات وتجزئتها. وتوفر ميزاتٍ مثل المربعات المُحددة، والمضلعات، وأدوات التجزئة الدلالية. تتميز Supervisely بقابلية تخصيص عالية، ويمكن استخدامها في مشاريع الشرح الصغيرة والكبيرة. كما تدعم المنصة العمل التعاوني، مما يسمح للفرق بشرح البيانات معًا في الوقت الفعلي.

يتكامل Supervisely مع أطر التعلم الآلي، مما يوفر سير عمل فعالًا، بدءًا من الشرح التوضيحي ووصولًا إلى تدريب النماذج. تجعله مجموعة ميزاته القوية وقابليته للتوسع مناسبًا للفرق العاملة على مشاريع رؤية حاسوبية معقدة تتطلب بيانات مُصنّفة عالية الجودة.

المميزات الرئيسية:

• يدعم اكتشاف الكائنات وتقسيمها وتوضيح النقاط الرئيسية
• ميزات التعاون في الوقت الفعلي لمشاريع الفريق
• التكامل مع أطر التعلم الآلي لضمان سير العمل بسلاسة
• قابلة للتخصيص لمهام التوضيح المحددة
• قابلة للتطوير للمشاريع الصغيرة والكبيرة

الأفضل لـ:

• فرق تعمل على مهام الرؤية الحاسوبية والتعلم الآلي
• مشاريع التعليقات التوضيحية التعاونية التي تتطلب العمل في الوقت الفعلي
• المستخدمون الذين يدمجون البيانات الموضحة مباشرة في نماذج التعلم الآلي
• المشاريع التي تتطلب أدوات توضيحية عالية الجودة وقابلة للتطوير

معلومات الاتصال ووسائل التواصل الاجتماعي:

• الموقع الإلكتروني: supervisorly.com
• البريد الإلكتروني: hello@supervisely.com
• لينكدإن: www.linkedin.com/company/deep-systems
• تويتر: x.com/supervisely_ai

10. مُعلِّق الصور VGG (VIA)

VGG Image Annotator (VIA) هي أداة مفتوحة المصدر لشرح الصور، مصممة للمساعدة في مهام مثل اكتشاف الكائنات وتجزئتها. تتميز بخفة وزنها وسهولة استخدامها عبر المتصفح، مما يجعلها متاحة دون الحاجة إلى تثبيت. تتيح VIA للمستخدمين شرح الصور ومقاطع الفيديو باستخدام مربعات محيطة ومضلعات ونقاط، مما يجعلها أداة متعددة الاستخدامات لمجموعة متنوعة من مهام الرؤية الحاسوبية.

يُعدّ VIA مفيدًا بشكل خاص لمشاريع التعليقات التوضيحية الصغيرة والمتوسطة. فهو سهل الاستخدام، بواجهة استخدام واضحة، ومناسب تمامًا للباحثين والفرق التي تحتاج إلى أداة مجانية مفتوحة المصدر. كما أن افتقاره للميزات المتقدمة يجعله خيارًا خفيفًا للمهام الأساسية، مع توفير إمكانيات تعليقات توضيحية أساسية لمشاريع التعلم الآلي.

المميزات الرئيسية:

• مفتوح المصدر ومجاني الاستخدام
• يعتمد على المتصفح ولا يتطلب التثبيت
• يدعم المربعات المحددة والمضلعات والنقاط
• واجهة بسيطة وسهلة الاستخدام
• الأفضل لمهام التعليقات التوضيحية الصغيرة والمتوسطة الحجم

الأفضل لـ:

• مشاريع التعليقات التوضيحية الصغيرة والمتوسطة الحجم
• المستخدمون الذين يبحثون عن أداة بسيطة ومجانية ومفتوحة المصدر
• باحثون يعملون على اكتشاف الكائنات وتقسيمها
• الفرق التي تحتاج إلى أداة شرح خفيفة الوزن للمهام الأساسية

معلومات الاتصال ووسائل التواصل الاجتماعي:

• الموقع الإلكتروني: www.robots.ox.ac.uk/~vgg/software/via
• البريد الإلكتروني: vgg-webmasters@robots.ox.ac.takethisout.uk
• تويتر: x.com/Oxford_VGG

11. V7

V7 منصة شاملة للتعليقات التوضيحية، تُوفر أدواتٍ لاكتشاف الكائنات، وتجزئة الصور، وتصنيفها. تُتيح للمستخدمين التعليق على الصور ومقاطع الفيديو باستخدام أنواعٍ مُتنوعة من التعليقات التوضيحية، مثل المربعات المُحددة، والمُضلعات، والنقاط الرئيسية. صُممت المنصة بمرونةٍ عالية، حيث تدعم جميع أنواع البيانات، من المشاريع الصغيرة إلى مجموعات البيانات الكبيرة على مستوى المؤسسات.

من أهم نقاط قوة V7 إمكانياته في التعليق التوضيحي بمساعدة الذكاء الاصطناعي، والتي تُساعد المستخدمين على تسريع عملية التعليق التوضيحي من خلال أتمتة أجزاء منها. كما يدعم V7 التعاون الفوري، مما يسمح للفرق بالعمل معًا على مجموعات بيانات ضخمة، مما يجعله مثاليًا للفرق التي تضم مساهمين متعددين. يُبسط تكامله مع أطر التعلم الآلي العملية من التعليق التوضيحي إلى تدريب النموذج.

المميزات الرئيسية:

• يدعم اكتشاف الكائنات وتقسيم الصور وتصنيفها
• التعليقات التوضيحية بمساعدة الذكاء الاصطناعي لتسريع العملية
• التعاون في الوقت الفعلي للفرق
• التكامل مع أطر التعلم الآلي
• قابلة للتطوير لكل من مجموعات البيانات الصغيرة والكبيرة

الأفضل لـ:

• الفرق العاملة على مهام اكتشاف الكائنات وتجزئة الصور
• المشاريع التي تتطلب التعاون بين أعضاء الفريق المتعددين
• المستخدمون الذين يبحثون عن أدوات بمساعدة الذكاء الاصطناعي لتحسين سرعة التعليقات التوضيحية
• مشاريع واسعة النطاق مع مجموعات بيانات معقدة

معلومات الاتصال ووسائل التواصل الاجتماعي:

• Website: www.v7labs.com
• العنوان: 201 شارع سبير، جناح 1100، سان فرانسيسكو، كاليفورنيا 94105
• لينكدإن: www.linkedin.com/company/v7labs
• تويتر: x.com/v7labs

12. صندوق الملصقات

Labelbox هي منصة لتصنيف البيانات، تُوفر أدواتٍ لشرح الصور ومهام تعلّم الآلة الأخرى. تدعم اكتشاف الكائنات، وتصنيف الصور، وتجزئتها، وتوفر مجموعةً متنوعةً من أدوات الشرح، مثل المربعات المُحددة، والمضلعات، والنقاط الرئيسية. صُممت Labelbox لقابلية توسّع عالية، مما يجعلها مناسبةً للفرق الصغيرة والشركات الكبيرة على حدٍ سواء.

تتضمن المنصة ميزاتٍ للتعليق التوضيحي التعاوني، مما يسمح للفرق بالعمل معًا على مشاريع كبيرة. كما توفر Labelbox أدواتٍ مدمجةً لمراقبة الجودة، مما يضمن دقة البيانات المُعلّقة واتساقها. تتكامل المنصة بسهولة مع قنوات التعلم الآلي، مما يسمح للمستخدمين بالانتقال بسلاسة من تصنيف البيانات إلى تدريب النماذج.

المميزات الرئيسية:

• يدعم اكتشاف الكائنات وتصنيف الصور وتقسيمها
• الميزات التعاونية للتعليقات التوضيحية القائمة على الفريق
• أدوات مراقبة الجودة المضمنة لوضع علامات دقيقة على البيانات
• قابلة للتطوير للمشاريع الصغيرة والكبيرة
• التكامل مع سير عمل التعلم الآلي

الأفضل لـ:

• الفرق العاملة على مهام اكتشاف الكائنات وتصنيف الصور وتقسيمها
• المشاريع التي تتطلب مراقبة عالية الجودة وبيانات دقيقة
• الشركات أو الفرق التي تعمل على التعليق التوضيحي على الصور على نطاق واسع
• المستخدمون الذين يحتاجون إلى التكامل السلس مع نماذج التعلم الآلي

معلومات الاتصال ووسائل التواصل الاجتماعي:

• Website: labelbox.com

13. ملصق موناي

موناي ليبل أداة متخصصة في مجال التصوير الطبي، مصممة لشرح الصور الطبية، مثل الأشعة المقطعية والرنين المغناطيسي. توفر الأداة إمكانيات شرح للتجزئة والتصنيف والكشف عن الكائنات في مجموعات بيانات الصور الطبية. موناي ليبل جزء من إطار موناي (الشبكة الطبية المفتوحة للذكاء الاصطناعي) الأوسع، والذي يهدف إلى تحسين التعلم العميق في مجال الرعاية الصحية والتصوير الطبي.

من الميزات الفريدة لأداة MONAI Label تكاملها السلس مع سير عمل التصوير الطبي الحالية. صُممت هذه الأداة للاستخدام في أبحاث الذكاء الاصطناعي في مجال الرعاية الصحية، مما يساعد الفرق على شرح الصور الطبية بدقة وكفاءة. كما تدعم الأداة الشرح التعاوني، مما يسمح لفرق من المتخصصين الطبيين وباحثي الذكاء الاصطناعي بالعمل معًا على مجموعات بيانات معقدة.

المميزات الرئيسية:

• متخصص في شرح الصور الطبية (على سبيل المثال، التصوير المقطعي المحوسب، التصوير بالرنين المغناطيسي)
• يدعم التجزئة والتصنيف والكشف عن الكائنات
• جزء من إطار التعلم العميق الأكبر MONAI
• التكامل السلس مع سير عمل التصوير الطبي
• ميزات التعليق التعاوني للفرق

الأفضل لـ:

• الفرق التي تعمل مع بيانات التصوير الطبي مثل فحوصات التصوير المقطعي المحوسب والتصوير بالرنين المغناطيسي
• متخصصو الرعاية الصحية وباحثو الذكاء الاصطناعي يشرحون الصور الطبية
• المستخدمون في تطوير الذكاء الاصطناعي في مجال الرعاية الصحية
• المشاريع التي تحتاج إلى أدوات متخصصة لوضع العلامات على الصور الطبية

معلومات الاتصال ووسائل التواصل الاجتماعي:

• الموقع الإلكتروني: monai.io
• لينكدإن: www.linkedin.com/company/projectmonai
• تويتر: x.com/ProjectMONAI

استنتاج

يُعدّ شرح الصور مهمةً أساسيةً للعديد من مشاريع التعلم الآلي والرؤية الحاسوبية. تُقدّم الأدوات المُدرجة هنا مجموعةً من الميزات لتلبية احتياجات الشرح المُختلفة، بدءًا من اكتشاف الكائنات وتجزئتها، وصولًا إلى المهام المُعقّدة المُعتمدة على الذكاء الاصطناعي. سواءً كنت تعمل على مجموعات بيانات صغيرة أو مشاريع ضخمة، ستجد أداة شرح تُساعدك على تبسيط العملية. يعتمد اختيار الأداة المُناسبة على حجم مشروعك وتعقيده ومتطلباته المُحدّدة، مما يضمن امتلاكك الميزات المُناسبة لإنشاء بيانات عالية الجودة ومُصنّفة لنماذج التعلم الآلي الخاصة بك.