医疗保健的边界框注释包括标记医学图像中感兴趣的区域（例如肿瘤、器官或异常）周围的矩形区域。该技术对于在诊断、医学成像分析和自动化医疗解决方案中训练人工智能模型至关重要。
医疗保健中的对象分类分割涉及精确勾勒和标记医学图像中的区域，例如器官、组织或异常。这种先进的技术使人工智能模型能够进行准确的诊断，增强图像分析并支持个性化治疗计划。
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
Unitlab 提供了一系列可扩展的本地解决方案！
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。
定价取决于标注类型、数据集大小、类别数量和复杂程度。标注服务起价为每张图片 0.02 美元，多模态和大规模项目可提供定制报价。
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。
是的，可以。Unitlab 专为团队打造，支持多名标注员、审阅者、审批步骤，并提供完整的标注历史记录，确保数据万无一失。
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。
