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。
Unitlab 支持仓库图像、包裹与车辆视频、文档、文本、音频、地理空间影像和关联运营记录。
团队可使用检测框、分割、多边形、关键点、分类、属性、关系、OCR 区域、时间标签和目标轨迹。
可以。逐帧视频标注、目标跟踪、关键帧、时间范围和事件标签支持仓库、堆场与车队视频。
可以。PDF 与文档流程支持 OCR 字段、版面区域、表格、文本实体、分类和关系。
图像、视频、文档、文本、地理空间和关联运营数据可共享本体、属性、审查步骤和数据集版本。
团队可搜索、筛选、去重、平衡和版本化物流数据，再将选定数据送入标注与质量保证。
可以。BYO 模型流程可使用领域模型进行预标注，并在受治理流程中审查预测。
共享指南、角色、问题、返工、审批和标注历史有助于统一分布式团队的质量标准。
Unitlab 支持大型数据集、长视频、协作项目、数据集版本以及程序化上传和导出。
