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 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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