产品库

多标签数据纠错工具

Cleanlab Studio 是一个无代码的 AI 数据纠错工具，可自动识别和修复图像、文档标签等多标签数据集中的问题。它能够帮助用户快速发现和纠正标签错误、缺失标签、歧义示例和异常值等，提高多标签数据的质量。用户可以使用纠正后的数据集进行更可靠的机器学习和分析，或者利用 Cleanlab Studio 的机器学习算法对新数据进行高准确度的标签预测。

图像识别API，为您的图像提供标签、分类和颜色提取

Imagga图像识别API提供图像标签、分类、颜色提取等功能。它可以自动为您的图像分配标签，并根据图像内容进行自动分类。此外，它还可以生成精美的缩略图，并从图像中提取颜色信息。Imagga图像识别API适用于各种场景，包括图像搜索、内容审核、产品推荐等。它的定价根据使用情况而定，提供云端和本地部署两种选择。

JoyTag是一款先进的AI视觉模型，用于为图像打标签，注重性积极和包容性。采用Danbooru标签模式，适用于手绘图到摄影等各种图像。

JoyTag是一款先进的AI视觉模型，用于为图像打标签，注重性积极和包容性。采用Danbooru标签模式，适用于手绘图到摄影等各种图像。支持超过5000个标签的多标签分类，可用于自动图像标注，适用于训练缺乏文本对的扩散模型等广泛应用。模型性能优越，基于ViT架构，采用CNN stem和GAP头。

表情包视觉标注数据集

emo-visual-data 是一个公开的表情包视觉标注数据集，它通过使用 glm-4v 和 step-free-api 项目完成的视觉标注，收集了5329个表情包。这个数据集可以用于训练和测试多模态大模型，对于理解图像内容和文本描述之间的关系具有重要意义。

AI 图像标注工具，致力于轻量、快速构建复杂场景数据集。

T Rex Label 是一个开箱即用的 AI 标注工具，具有快速构建复杂场景数据集的能力。其主要优点包括高效性、易用性和准确性。背景信息包括为图像标注提供便捷的解决方案，定位于为用户提供高效的标注工具。

NLP数据标注平台

Datasaur是领先的NLP数据标注平台，可提高项目速度10倍，模型性能提升2倍。它提供可配置的注释、质量控制和自动化功能，帮助工程师专注于创建优质模型。

数据标注必须易于使用

Unitlab是一个由AI驱动的数据标注平台，它可以自动收集原始数据，并允许您与人工标注者合作为机器学习模型生成高度准确的标签。通过我们的服务，您可以优化工作效率、提高数据质量并节省成本。

数据标注专家 - 为您的训练数据集进行标注

数据标注专家是一个为您提供优质训练数据集的数据标注服务平台。我们拥有专业的团队、先进的标注工具和有效的方法论，致力于帮助您获得更好的训练数据集。我们的服务包括数据标注、算法调优、数据清洗等。无论您是需要图像标注、文本标注还是其他类型的标注，我们都可以满足您的需求。

数据标注外包服务，为计算机视觉或自然语言处理模型提供数据标注和标签

为什么选择 Innovatiana 进行数据标注外包？Innovatiana 是一家致力于为您的人工智能需求提供有意义和有影响力的外包服务的公司。我们在马达加斯加招聘并培训我们自己的数据标注团队，为他们提供公平的薪水、良好的工作条件和职业发展机会。我们拒绝使用众包实践，为您提供有意义和有影响力的外包服务，并透明地提供用于人工智能的数据来源。我们的任务由一位英语或法语经理负责，以实现紧密的管理和沟通。我们提供灵活的价格，根据您的需求和预算定价。我们重视数据的安全性和机密性，并采取最佳的信息安全实践来保护数据。我们的数据标注专家经过专业培训，为您提供高质量的标注数据，用于培训您的人工智能模型。

开源数据管理和标注平台

Dioptra 数据管理平台是一个开源的数据管理和标注平台，为计算机视觉、自然语言处理和语言模型提供数据筛选、标注和重训练的功能。通过注册你的元数据到 Dioptra 平台，你可以诊断模型失败原因，使用活跃学习算法筛选最有价值的未标注数据，并通过 Dioptra 的 API 与你的标注和重训练流程集成。我们的客户通过使用 Dioptra 平台，提高了模型在难例上的准确性，缩短了训练周期，并减少了标注成本。

标签平台，高质量训练数据

Kili Technology是一个标签平台，帮助企业将非结构化数据转化为高质量数据集，用于训练AI模型，实现成功的项目。该平台具有快速标注、发现和修复错误、简化数据操作等功能，并提供专家标注服务。Kili Technology支持文本、图像、视频、OCR和地理空间等多种类型的数据标注。

前端标注组件库，支持多种数据标注方式。

labelU-Kit 是一个开源的前端标注组件库，提供图片、视频和音频的标注功能，支持2D框、点、线、多边形、立体框等多种标注方式。它以NPM包的形式提供，方便开发者集成到自己的标注平台中，提高数据标注的效率和灵活性。

Pixta AI | 大规模数据标注和数据采集服务

Pixta AI是一家提供大规模数据标注和数据采集解决方案的公司。我们拥有1000多名经验丰富的标注员，超过9000万张图片和1000万个视频。通过我们的服务，可以加速您的AI开发。我们提供的标注和数据采集服务能够满足各种需求，并且可以根据您的项目进行定制化。

开源数据标注工具

Label Studio是一款灵活的开源数据标注平台，适用于各种数据类型。它可以帮助用户准备计算机视觉、自然语言处理、语音、声音和视频模型的训练数据。Label Studio提供了多种标注类型，包括图像分类、对象检测、语义分割、音频分类、说话人分割、情感识别、文本分类和命名实体识别等。它支持快速启动和使用，适用于个人和团队使用。

开源数据标注工具，提升机器学习模型性能。

LabelU是一个开源的数据标注工具，适用于需要对图像、视频、音频等数据进行高效标注的场景，以提升机器学习模型的性能和质量。它支持多种标注类型，包括标签分类、文本描述、拉框等，满足不同场景的标注需求。

SuperAnnotate提供端到端数据标注、版本控制和管理平台以生成AI模型的训练数据。

SuperAnnotate是一个全面的端到端数据标注、版本控制和管理平台,可高效生成AI模型的高质量训练数据。它提供了标注软件、标注服务、项目和质量管理、AI数据管理和策展以及MLOps和自动化等功能模块。企业可以通过SuperAnnotate更快地构建、微调、迭代和管理自己的AI模型,大幅度缩短准确AI模型的开发时间。SuperAnnotate支持图像、视频、文本等多种数据类型的标注,安全合规,拥有强大的NLP支持。已经获得Hinge Health、Motorola Solutions、Percepto等客户的广泛应用,可以提高模型准确率、缩短标注周期等。

数据标注平台，助力AI项目高效管理数据标注项目。

Data Annotation Platform是一个端到端的数据标注平台，允许用户上传计算机视觉数据，选择标注类型，并下载结果，无需任何最低承诺。该平台支持多种数据标注类型，包括矩形、多边形、3D立方体、关键点、语义分割、实例分割和泛视觉分割等，服务于AI项目经理、机器学习工程师、AI初创公司和研究团队，解决他们在数据标注过程中遇到的挑战。平台以其无缝执行、成本计算器、指令生成器、免费任务、API接入和团队访问等特点，为用户提供了一个简单、高效、成本效益高的数据标注解决方案。

智能标注工具，一键标注，节省99%时间

T-Rex Label是一个开箱即用的智能标注工具，致力于成为密集场景标注的理想选择。它具备卓越的零样本检测能力，无需微调即可直接赋能各行各业的复杂场景标注，为各类应用提供数据支持。T-Rex Label通过视觉提示输入，快速通关密集场景，彻底攻克标注效率瓶颈，帮助算法工程师和研究人员加速标注流程，打造高质量数据集。

开源数据管理与标注平台

Dioptra是一款开源的数据管理与标注平台，为计算机视觉、自然语言处理和语言模型提供数据筛选和标注服务。用户可以注册并上传自己的数据，使用Dioptra的数据诊断工具进行模型故障排查和回归测试，并使用其主动学习算法筛选出最有价值的未标注数据。同时，Dioptra提供API接口，方便用户与标注和重新训练流程集成。通过使用Dioptra，用户可以提高模型在难案例上的准确率，缩短训练周期，并降低标注成本。

AI风险数据库与分类系统

AI Risk Repository是一个全面的生活数据库，收录了700多个AI风险，并根据其原因和风险领域进行了分类。它提供了一个易于访问的AI风险概览，是研究人员、开发者、企业、评估者、审计师、政策制定者和监管者共同参考的框架，有助于发展研究、课程、审计和政策。

AI数据引擎，涵盖标注、工作流、数据集和人工智能

V7是一个AI数据引擎，提供企业级训练数据的完整基础设施，涵盖标注、工作流、数据集和人工在循环中。它能够帮助用户快速高效地标注、处理和管理训练数据，提高AI模型的准确性和性能。V7支持自动化标注、视频标注、文档处理等功能，适用于各种行业和应用场景。

一个批量给图片进行文字标注的免费工具，专为模型训练提供标注数据。

打标助手是基于GPT4-Vision开发的一个在线工具，它通过微调prompt实现批量图片文字标注，为基于SD模型的训练提供数据支持。该工具的主要优点在于其免费性、批量处理能力和高效的标注准确性，特别适合需要大量图片标注的科研和商业用户。

专为数据标注、清洗和丰富设计的先进语言模型

Refuel LLM-2 是一款为数据标注、清洗和丰富而设计的先进语言模型。它在约30种数据标注任务的基准测试中超越了所有现有的最先进语言模型，包括GPT-4-Turbo、Claude-3-Opus和Gemini-1.5-Pro。Refuel LLM-2 旨在提高数据团队的工作效率，减少在数据清洗、规范化、标注等前期工作上的手动劳动，从而更快地实现数据的商业价值。

利用AI将内容组织成清晰分类

Classify Anything是一个利用人工智能技术帮助用户将文本和图像内容进行分类的平台。用户可以自定义分类标准，上传内容后，AI将自动进行分类。该产品支持用户定义的分类标准，适用于多种场景，如客户反馈、产品图片检查、咖啡豆库存分类等。它通过提供简单易用的界面和灵活的分类选项，帮助用户提高效率，节省时间，减少手动分类的工作量。产品提供免费试用，并有付费的Pro计划，适合需要大量分类工作的企业和个人。

智能 AI 写作、文档纠错校对、文本图像合规检测平台。

讯飞智检是一款基于海量标注数据和深度学习算法实现文本纠错、涉黄、涉政及违禁词等识别的产品。通过节省人工成本，极大地提升了数据的正确性、规范性。定位于提高数据安全性、降低审核成本的 AI 文本审核平台。

自动匹配、转换、分类数据

EntityMatcher是一款用于自动匹配、转换和分类数据的工具。其主要功能包括自动确定两个实体是否相同、自动从数据记录中提取和格式化多个值以及自动标记和分类数据记录。无论是开发人员还是商业用户，都可以通过REST API或无代码界面方便地使用EntityMatcher。其优势在于提供易于使用的界面以快速审查自动输出，以及根据人工反馈自动改进自动化质量。定价方面，EntityMatcher在免费信用额用尽后，每处理10条记录收取0.01美元，并为高容量用户提供批量折扣。

最新的图像上色算法

DDColor 是最新的图像上色算法，输入一张黑白图像，返回上色处理后的彩色图像，并能够实现自然生动的上色效果。 该模型为黑白图像上色模型，输入一张黑白图像，实现端到端的全图上色，返回上色处理后的彩色图像。 模型期望使用方式和适用范围： 该模型适用于多种格式的图像输入，给定黑白图像，生成上色后的彩色图像；给定彩色图像，将自动提取灰度通道作为输入，生成重上色的图像。

AI多模态数据绑定

ImageBind是一种新的AI模型，能够同时绑定六种感官模态的数据，无需显式监督。通过识别这些模态之间的关系（图像和视频、音频、文本、深度、热成像和惯性测量单元（IMUs）），这一突破有助于推动AI发展，使机器能够更好地分析多种不同形式的信息。探索演示以了解ImageBind在图像、音频和文本模态上的能力。

内容分类工具

Ramen AI是一款现代化的工具集，用于构建、测试和部署基于LLM的内容分类应用。它提供完整的AI工具集，让您能够轻松构建、评估、部署和监控内容分类。Ramen AI支持灵活的分类管理，可即时进行测试，以获得快速准确的结果。它还提供多种分类方法，为您选择最佳的分类方式。您还可以使用Ramen AI的API，将分类应用集成到您的代码中，甚至可以在Google表格中使用Ramen AI的公式。Ramen AI还提供AI生成的测试数据集，节省手动生成验证数据集的时间。它还可以监控和报告分类应用的使用情况，帮助您了解变化趋势。Ramen AI适用于各种分类应用场景，包括医疗、金融、零售、法律、客服、教育和研究等。

大规模多模态医学数据集

MedTrinity-25M是一个大规模多模态数据集，包含多粒度的医学注释。它由多位作者共同开发，旨在推动医学图像和文本处理领域的研究。数据集的构建包括数据提取、多粒度文本描述生成等步骤，支持多种医学图像分析任务，如视觉问答（VQA）、病理学图像分析等。