边界框注释通过在车辆、建筑物和人员等目标周围绘制精确的矩形方框来帮助无人机检测和跟踪物体。该技术增强了用于自主导航、监视和基础设施检查的人工智能模型，确保准确的物体识别和实时决策。
语义分割使无人机能够对图像中的每个像素进行分类，区分道路、建筑物、植被和水体等对象。通过提供详细的场景理解，这增强了人工智能驱动的应用程序，例如自主导航、环境监测和基础设施分析。
多边形注释通过勾画建筑物、树木和地形等不规则形状来实现精确的物体检测。该技术增强了用于精确测绘、障碍物探测和环境分析的无人机人工智能模型，改善了现实应用中的导航和决策。
使无人机能够使用人工智能和计算机视觉检测和标记道路、电力线和其他基础设施，支持公用事业和交通的安全导航、检查和测绘。
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。
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当然可以。Unitlab 支持自带模型 (BYO) 工作流程。您可以接入自己的模型，将其与 Unitlab 的内置模型结合使用，并在单个标注工作流程中运行多个模型。
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数据由您掌控。对于本地部署，所有数据都保留在您自己的基础设施内，Unitlab 无法访问。如果您使用 Unitlab 的托管平台，您的数据将经过加密和隔离，Unitlab 员工无法查看。访问权限受到严格控制，并根据角色和权限仅限于您的团队。
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是的。Unitlab 旨在实现规模化，可支持从小型实验到生产级数据标注。团队使用它来管理大型数据集、复杂工作流程和长期标注项目。
