Proceso de calidad
Cada anotación pasa por un pipeline de aseguramiento de calidad de 3 capas antes de llegar a su exportación.Capa 1: Verificaciones automatizadas
Antes de que un revisor humano vea el resultado, la validación automatizada detecta errores estructurales.Capa 2: Revisión humana
Un revisor dedicado — un anotador senior con conocimiento profundo de su ontología — inspecciona cada resultado para verificar precisión, completitud y adherencia a sus guías de etiquetado. Los revisores verifican:- Clasificación correcta de objetos y valores de atributos
- Ajuste preciso de bounding box / polígono / cuboide
- Seguimiento consistente de objetos entre fotogramas
- Casos límite manejados según las instrucciones específicas de su proyecto
Capa 3: Auditoría experta
Una muestra aleatoria de resultados revisados se escala a expertos de dominio para una auditoría final. Esta capa calibra la precisión del revisor y detecta problemas sistemáticos antes de que afecten sus datos de entrenamiento. Los hallazgos de la auditoría alimentan la capacitación de anotadores y las mejoras de guías, creando un ciclo de mejora continua.Objetivos de precisión
Los objetivos de precisión aplican al servicio de etiquetado gestionado de Avala. La precisión de anotación en autoservicio depende de los anotadores de su equipo y la configuración de QA.
Tiempos de entrega
Los tiempos de entrega dependen de la complejidad de la anotación y el volumen. La tabla a continuación muestra plazos típicos para tipos comunes de anotación al usar el servicio de etiquetado gestionado de Avala.
El plazo comienza cuando los datos se suben y la ontología del proyecto está finalizada. Los datasets piloto (< 1.000 elementos) a menudo pueden completarse más rápido.
Calidad de la fuerza laboral
Especialización de dominio
Los anotadores de Avala son profesionales de carrera, no trabajadores temporales. Cada anotador se especializa en un dominio específico (conducción autónoma, robótica, imágenes médicas) durante 12 meses o más.Por qué importa la retención
La alta retención de anotadores impacta directamente la calidad de los datos:- Conocimiento institucional — Los anotadores aprenden sus casos límite, convenciones de nomenclatura y matices específicos del dominio con el tiempo. Un nuevo anotador tarda semanas en alcanzar el mismo nivel.
- Menos ciclos de retrabajo — Los anotadores experimentados producen menos errores en el primer pase, reduciendo la sobrecarga de revisión y el tiempo de entrega.
- Evolución de ontología — Cuando actualiza su taxonomía de etiquetas, los anotadores experimentados se adaptan más rápido porque entienden el razonamiento detrás de los cambios.
Métricas de calidad a través de la API
Las métricas de calidad de sus proyectos están disponibles programáticamente a través de la API y los SDKs.Métricas a nivel de proyecto
Datos de calidad a nivel de tarea
Exportación con metadatos de calidad
Cuando crea una exportación, cada resultado de anotación incluye su estado de revisión de QA, permitiéndole filtrar por nivel de calidad en su pipeline de entrenamiento.Configuración de control de calidad
Para anotación de autoservicio, Avala proporciona flujos de QA configurables.
Consulte Control de calidad para instrucciones de configuración.
Próximos pasos
Guía de control de calidad
Configure revisión multi-etapa, consenso y flujos de aceptación para sus proyectos.
Trazabilidad
Trace cualquier anotación hasta sus datos de origen, anotador y revisión de QA.
Por qué Avala
Vea qué hace diferente a Avala de Scale AI, Labelbox y Label Studio.
Hable con ventas
Discuta etiquetado gestionado, SLAs personalizados y despliegue enterprise.