人工智能驱动的图像标注
使用 Magic Touch (SAM3)、查找相似模型以及用于可编辑蒙版、边界框、多边形、关键点和分类的 AI 辅助工具加速图像标注。
批量自动标注Magic Touch（SAM1、SAM3）相似项查找模型
裁剪区域自动标注
图像标注功能
复杂图像标注所需的一切
使用框、多边形、蒙版、关键点、分类和结构化属性来标记图像，同时保持每个质量决策可追溯。
提示词自动标注
用自然语言描述要检测的内容，并自动生成可编辑的图像标注以匹配图像中的对象。
像素精确的图像标记
使用精确的绘图、编辑和缩放控件创建像素精确的蒙版、多边形、框、点和关键点。
嵌套本体和图像属性
为对象和完整图像定义嵌套类和可重用属性，然后根据一个受管本体验证每个标签。
大规模图像标注
通过响应式缩放、精确的实例蒙版和可靠的大规模性能，在单个图像中标记和检查 10,000 多个微小对象。
示例图像集100K+ 图片
像素精度的大型图像数据集
通过快速预览、稳定缩放、结构化队列和精确访问每个标注来导航大型图像数据集。
大数据集导航像素级访问
为什么 AI 团队选择 Unitlab 进行图像标注
通过人工智能辅助自动化、可扩展的审核工作流程和更低的运营成本，更快地标注复杂的图像数据集。
20×
更快完成图像数据标注
批量标注、相似样本查找、提示词自动标注和自动化工作流，减少重复的手动图像标注。
95%
图像自动标注
平均而言，95% 的图像标签会自动预标注，然后由人工审核和修订。
15×
降低训练数据成本
通过自动化数据筛选、标注和质检，单个已验收标签的成本最多可降低 15×。
支持的图像标注类型
所有图像标注类型 在一个平台上。
创建对象检测框、图像分割蒙版、多边形、骨架、折线、关键点、分类和跨图像数据集的关系。
01
边界框
使用精确的边界框和人工智能辅助检测来标记矩形对象。
02
分割
使用画笔、多边形和人工智能辅助分割工具捕获像素精确的对象蒙版。
03
多边形
使用可编辑的多边形标注精确勾勒出不规则对象和区域的轮廓。
04
骨骼
对姿势、地标和具有连接关键点的铰接结构进行建模。
05
线/折线
在复杂图像中追踪车道、边界、路径、边缘和轮廓。
06
点/关键点
以像素级精度标记精确的地标、特征和参考点。
07
长方体/3D 盒子
使用深度感知的 3D 长方体表示定向对象和空间范围。
08
项目属性
描述完整图像的标签属性，包括源、环境、质量和场景级属性。
09
关系
连接对象和事件以捕获交互、所有权、方向和其他上下文关系。
图像标注质量保障
为每项图像标注建立质量检查。
比较同一图像中的标签，与已批准的参考答案核对，并在原始图像中解决问题。每项质量决策都与原始数据保持关联。
图像标注共识校验
比较独立完成的图像标注，检查对象、类别和边界的分歧，并在批准前解决。
图像原始数据对比一致性检查分歧审核
质量关卡（隐藏基准）
将图像标签与对标注员隐藏的已批准参考答案比较，并根据设定的质量标准评估提交结果。
验证与问题解决
在原始图像中检查必填属性缺失及图像标签问题，修正相关标签，并在批准前处理审核反馈。
图像质检分析
追踪参考基准结果、共识情况和审核决策。识别对象和类别中的重复问题，确定审核优先级。
基准结果审核结果
图像数据集管理和标注工作流程
管理图像数据并自动化标注工作流程。
搜索、版本和检查图像数据集，连接 AI 模型，并通过审核和批准移动标注。
数据集版本
随着图像数据的发展创建和管理数据集版本。跟踪变更、分配工作并保持每个版本的可审核性和生产就绪性。
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语义搜索
通过语义理解而不是手动过滤器来探索大型图像数据集。查找不同条件下的相关样本。
嵌入视图
可视化数据集结构，识别异常值和标签问题，并在训练前提高图像数据质量。
集成工作流程
构建在一个连续循环中连接模型、标注、审查和质量保证的工作流程。减少交接并保持数据集从标记到批准的过程。
带上你的图像模型
连接您自己的 AI 模型以进行预标记和模型辅助标注。提高现实世界图像数据集的准确性并更快地迭代。
解决方案
适用于现实世界人工智能系统的图像标注解决方案
为自动检查、自主系统、机器人和零售智能创建精确的计算机视觉数据集。
What image annotation types does Unitlab support?+
Unitlab 支持边界框、分割蒙版和画笔、多边形、骨架、直线和折线、点和关键点、长方体和 3D 框、关系、类属性和项目属性。团队在可重用本体中定义标签和规则，以获得一致的图像训练数据。
图像标注文档How does AI-assisted image annotation work in Unitlab?+
Unitlab 连接检测和分割模型以生成可编辑的图像预测。标注者验证、纠正和批准模型输出，而人工审核仍然是受控质量工作流程的一部分。
AI辅助标注文档Can Unitlab annotate large and high-resolution image datasets?+
是的。 Unitlab 支持大型图像集合和高分辨率源，具有快速预览、精确缩放、结构化队列、可重用本体和可扩展的审核工作流程。
图像数据集文档How do ontologies and properties work in image annotation?+
嵌套本体定义对象、分类、属性和关系。类属性描述标记的对象，而项目属性捕获图像级源、质量和场景上下文。
属性和关系文档How does Unitlab manage image annotation quality and review?+
可配置的工作流程通过标注、审查、返工和批准来路由图像任务。说明、作业、评论、问题、标注历史记录、数据集版本和发布使每个质量决策都可追溯。
标注和审查文档Can teams use their own AI models for image pre-labeling?
是的。 Unitlab 可以将自定义模型引入标注工作流程以生成预标签和预测。标注者审查并纠正模型输出，而不是从零开始，而人工批准仍然是受控质量流程的一部分。
模型集成文档Can Unitlab curate, annotate, and version image datasets in one platform?
是的。团队可以使用元数据过滤器、语义搜索、嵌入、相似性和异常值发现来管理图像数据，然后标注选定的样本、审查结果并发布受控数据集版本。
数据集管理文档
