Cadrer
Définir la tâche d’annotation
Choisissez des données de capteurs représentatives, une taxonomie d’étiquettes et des contrôles qualité pour votre pilote.
Boucle d’apprentissage de flotteValiderVoir toutes les étapes
Agentic Labeling
Annotez avec l’IA. Vérifiez en contexte.
Reliez l’annotation assistée par modèle, la vérification humaine et les données d’entraînement sélectionnées dans un même workflow Physical AI.
Cadrer
Définir la tâche d’annotation
Assister
Générer et vérifier les préannotations
Affiner
Transformer les corrections en données d’entraînement
Agentic Labeling
Automatisez à partir de vos données.
Validez un workflow utile avant de le déployer à grande échelle. Le choix du modèle, l’effort de vérification et le déploiement dépendent de la tâche.
Assister
Générer et vérifier les préannotations
Utilisez un modèle pris en charge pour générer des préannotations. Vérifiez les résultats selon les consignes d’annotation de votre projet.
Affiner
Transformer les corrections en données d’entraînement
Corrigez les erreurs, sélectionnez les données vérifiées et évaluez la prochaine version du modèle avant d’élargir la couverture.
Explorer les modeles
Trouvez un modèle de départ.
Explorez les capacités et les détails d’intégration dans le catalogue. La disponibilité et les options de déploiement varient selon le modèle.
Agentic Labeling
Commencez par un pilote représentatif.
Apportez vos données de capteurs, vos exigences d’annotation et vos critères de vérification. Ensemble, nous pouvons cadrer un workflow pour votre tâche.