Bounding box annotation for healthcare involves marking rectangular regions around areas of interest in medical images, such as tumors, organs, or anomalies. This technique is essential for training AI models in diagnostics, medical imaging analysis, and automated healthcare solutions.
Segmentation for object classification in healthcare involves precisely outlining and labeling regions in medical images, such as organs, tissues, or abnormalities. This advanced technique enables AI models to perform accurate diagnostics, enhance image analysis, and support personalized treatment planning.
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。
Unitlab 提供了一系列可扩展的本地解决方案！ 联系我们 讨论您的需求。在咨询我们后，您可以购买 Unitlab 的本地解决方案。我们帮助您在工作空间中安装我们的整个注释系统。
