AR 中的边界框注释通过使用矩形框勾画对象轮廓来实现精确的物体检测。这有助于 AR 系统实时识别、跟踪现实世界中的物体并与之交互，从而改进游戏、零售、导航和工业培训中的应用。
AR 中的语义分割会分配像素级标签来区分对象、表面和背景，从而实现精确的数字叠加和现实世界的互动。这通过改善物体识别、遮挡处理和空间感知，增强了游戏、零售、导航和工业培训中的 AR 应用。
多边形注释可精确勾勒出不规则形状的轮廓，从而实现精确的 AR 对象叠加。这通过确保数字元素与现实世界对象无缝对齐，改进游戏、零售、设计和培训中的应用来增强真实感。
是的，确实如此！无需信用卡即可使用 Unitlab。只要您保持在设定的限额内，就可以永久免费使用 Unitlab 工具。但是，为了更广泛地使用，Unitlab提供了订阅模式。该模型的定价是根据您组织的特定用法、数据要求以及您可能需要的任何额外服务（例如我们的高级标签解决方案）定制的。要获得量身定制的报价和更多信息，请联系我们的销售团队。
是的，您可以开始使用免费计划，然后在评估哪种计划最适合自己时更改计划。
数据标签服务起步于 0.02 美元 每张图片。基本价格取决于数据注释的类型、类别的数量以及每张图像要注释的对象的平均数量。
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