产品库

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。

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。

生成任何3D和4D场景的先进框架

GenXD是一个专注于3D和4D场景生成的框架，它利用日常生活中常见的相机和物体运动来联合研究一般的3D和4D生成。由于社区缺乏大规模的4D数据，GenXD首先提出了一个数据策划流程，从视频中获取相机姿态和物体运动强度。基于此流程，GenXD引入了一个大规模的现实世界4D场景数据集：CamVid-30K。通过利用所有3D和4D数据，GenXD框架能够生成任何3D或4D场景。它提出了多视图-时间模块，这些模块分离相机和物体运动，无缝地从3D和4D数据中学习。此外，GenXD还采用了掩码潜在条件，以支持多种条件视图。GenXD能够生成遵循相机轨迹的视频以及可以提升到3D表示的一致3D视图。它在各种现实世界和合成数据集上进行了广泛的评估，展示了GenXD在3D和4D生成方面与以前方法相比的有效性和多功能性。

开源计算机视觉库

OpenCV是一个跨平台的开源计算机视觉和机器学习软件库，它提供了一系列编程功能，包括但不限于图像处理、视频分析、特征检测、机器学习等。该库广泛应用于学术研究和商业项目中，因其强大的功能和灵活性而受到开发者的青睐。

基于重力视角坐标恢复世界定位的人体运动

GVHMR是一种创新的人体运动恢复技术，它通过重力视角坐标系统来解决从单目视频中恢复世界定位的人体运动的问题。该技术能够减少学习图像-姿态映射的歧义，并且避免了自回归方法中连续图像的累积误差。GVHMR在野外基准测试中表现出色，不仅在准确性和速度上超越了现有的最先进技术，而且其训练过程和模型权重对公众开放，具有很高的科研和实用价值。

专注于计算机视觉和机器学习领域的研究与创新的博客网站

Shangchen Zhou 是一位在计算机视觉和机器学习领域有着深厚研究背景的博士生，他的工作主要集中在视觉内容增强、编辑和生成AI（2D和3D）上。他的研究成果广泛应用于图像和视频的超分辨率、去模糊、低光照增强等领域，为提升视觉内容的质量和用户体验做出了重要贡献。

专业的数据解决方案提供商

博登智能自主研发的数据标注处理平台——BASE（Boden Annotation Service Enhancement），具有超强适用性，可完成从数据采集、清洗、标注到验证的全套服务。BASE平台覆盖了包括语音、文本、图像、视频、点云等多种模态类型的数据处理能力，通过AI辅助标注的形式，相较于传统的标注方式，帮助企业节省了高达30%-40%的成本，并提升50%以上的效率，已经获得了市场的广泛认可。 数据处理平台——BASE平台能够支持开展包括通用图像标注，3D/4D点云标注，图片点云融合标注，NLP文本标注，医疗影像标注，视频描述标注，音素标注，音频标注等标注业务。

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。

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。

4D重建模型，快速生成动画对象

L4GM是一个4D大型重建模型，能够从单视图视频输入中快速生成动画对象。它采用了一种新颖的数据集，包含多视图视频，这些视频展示了Objaverse中渲染的动画对象。该数据集包含44K种不同的对象和110K个动画，从48个视角渲染，生成了12M个视频，总共包含300M帧。L4GM基于预训练的3D大型重建模型LGM构建，该模型能够从多视图图像输入中输出3D高斯椭球。L4GM输出每帧的3D高斯Splatting表示，然后将其上采样到更高的帧率以实现时间平滑。此外，L4GM还添加了时间自注意力层，以帮助学习时间上的一致性，并使用每个时间步的多视图渲染损失来训练模型。

一种用于跨领域视频帧中对象匹配的通用模型。

MASA是一个用于视频帧中对象匹配的先进模型，它能够处理复杂场景中的多目标跟踪（MOT）。MASA不依赖于特定领域的标注视频数据集，而是通过Segment Anything Model（SAM）丰富的对象分割，学习实例级别的对应关系。MASA设计了一个通用适配器，可以与基础的分割或检测模型配合使用，实现零样本跟踪能力，即使在复杂领域中也能表现出色。

提供关于人工智能的最佳资源，学习机器学习、数据科学、自然语言处理等。

AI Online Course是一个互动学习平台，提供清晰简明的人工智能介绍，使复杂的概念易于理解。它涵盖机器学习、深度学习、计算机视觉、自动驾驶、聊天机器人等方面的知识，并强调实际应用和技术优势。

智能视频对象分割技术

SAM是一个先进的视频对象分割模型，它结合了光学流动和RGB信息，能够发现并分割视频中的移动对象。该模型在单对象和多对象基准测试中均取得了显著的性能提升，同时保持了对象的身份一致性。

为开源世界构建高质量视频数据集的计划

Open-Sora-Plan是一个开源项目,旨在为开源社区提供高质量的视频数据集。该项目已经爬取并处理了40258个来自开源网站的高质量视频,涵盖了60%的横屏视频。同时还提供了自动生成的密集字幕,供机器学习等应用使用。该项目免费开源,欢迎大家共同参与和支持。

学习网络中的三维动物

3D Fauna是一个通过学习 2D 网络图片来构建三维动物模的方法。它通过引入语义相关的模型集合来解决模型泛化的挑战，并提供了一个新的大规模数据集。在推理过程中，给定一张任意四足动物的图片，我们的模型可以在几秒内通过前馈方式重建出一个有关联的三维网格模型。

机器人图像渲染的新发展

Wild2Avatar是一个用于渲染被遮挡的野外单目视频中的人类外观的神经渲染方法。它可以在真实场景下渲染人类,即使障碍物可能会阻挡相机视野并导致部分遮挡。该方法通过将场景分解为三部分(遮挡物、人类和背景)来实现,并使用特定的目标函数强制分离人类与遮挡物和背景,以确保人类模型的完整性。

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。

借助 AutoML Vision 从图像中发掘有价值的信息、利用预训练的 Vision API 模型，或使用 Vertex AI Vision 创建计算机视觉应用

Vision AI 提供了三种计算机视觉产品，包括 Vertex AI Vision、自定义机器学习模型和 Vision API。您可以使用这些产品从图像中提取有价值的信息，进行图像分类和搜索，并创建各种计算机视觉应用。Vision AI 提供简单易用的界面和功能强大的预训练模型，满足不同用户需求。

洞察管理平台

Manot洞察管理平台通过准确定位改进计算机视觉模型的表现。它为产品经理和工程师提供了可操作的见解,以便他们能够确定计算机视觉模型失败的原因。

实时优化的计算机视觉库

OpenCV是一个实时优化的计算机视觉库，提供了一套功能强大的工具和硬件支持。它还支持机器学习（ML）和人工智能（AI）模型的执行。OpenCV是开源的，免费商用。

让自然语言处理和机器学习解决方案更易于访问和经济实惠，以实现更好、更智能的决策。

UBIAI 文本标注工具是一个强大的数据标注平台，可以轻松进行数据标注、训练和模型部署。通过我们的光学字符识别（OCR）技术，您可以准确地从图像中提取文本。UBIAI 的自动化标注使得标注变得简单，通过学习您的输入，逐渐减少您的工作量，同时保持高质量的标注。您可以在一个文档中以多种语言进行标注，包括希伯来语、日语、阿拉伯语、印地语等。无论您需要分析医疗记录还是金融文件，UBIAI 都可以帮助简化您的数据标注和训练流程。

解锁数据 AI

Encord 是一款软件，可帮助您安全地开发、测试和部署大规模的预测性和生成性人工智能系统。利用您的数据构建智能应用程序，释放机器学习的价值。Encord Data Engine 帮助您验证和调试模型，创建训练和验证数据，以及优化基础模型的性能。Encord Annotate 是一个易于使用的平台，可帮助您创建高质量的训练数据，加快模型部署速度。Encord Active 提供数据驱动的洞察力，帮助改善模型质量和快速诊断问题。Encord Accelerate 可按需提供高质量的专业标注服务。

AI研究论文记忆助手

PaperClip是AI研究者的第二大脑，用于机器学习、计算机视觉和自然语言处理论文的回顾和记忆。它可以帮助您记忆来自机器学习、计算机视觉和自然语言处理论文的详细信息，包括重要发现和论文细节。您可以从任何地方记忆，无论是AI研究论文、机器学习博客文章还是新闻报道。PaperClip的AI在本地运行，不会向任何服务器发送数据。它可以将您的记忆保存在本地，并提供简单的搜索功能，让您随时找回重要发现。PaperClip支持离线搜索，即使没有互联网连接也可以进行搜索。您还可以随时清理您的数据，一键重置保存的信息。PaperClip以Svelte和Hugo Duprez为基础开发。

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。

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。

构建计算机视觉应用的全方位AI视觉平台

Datature是一个全方位的AI视觉平台，帮助团队和企业快速构建计算机视觉应用，无需编码。它提供了管理数据集、标注、训练和部署的功能。Datature的主要功能包括数据集管理、数据标注工具、模型训练、模型部署等。其优势在于提供了一站式解决方案，让团队和企业能够高效地开发和部署计算机视觉应用。定价方面，请访问官方网站获取详细信息。

面向开放世界的检测与理解统一视觉模型

DINO-X是一个以物体感知为核心的视觉大模型，具备开集检测、智能问答、人体姿态、物体计数、服装换色等核心能力。它不仅能识别已知目标，还能灵活应对未知类别，凭借先进算法，模型具备出色的适应性和鲁棒性，能够精准应对各种不可预见的挑战，提供针对复杂视觉数据的全方位解决方案。DINO-X的应用场景广泛，包括机器人、农业、零售行业、安防监控、交通管理、制造业、智能家居、物流与仓储、娱乐媒体等，是DeepDataSpace公司在计算机视觉技术领域的旗舰产品。

开放的大型推理模型，解决现实世界问题

Marco-o1是一个开放的大型推理模型，旨在通过先进的技术如Chain-of-Thought (CoT) fine-tuning、Monte Carlo Tree Search (MCTS)、反射机制和创新的推理策略，优化复杂现实世界问题的解决任务。该模型不仅关注数学、物理和编程等有标准答案的学科，还强调开放性问题的解决。Marco-o1由阿里巴巴国际数字商务的MarcoPolo团队开发，具有强大的推理能力，已在多个领域展示出卓越的性能。

在Cloudflare全球网络运行机器学习模型

Workers AI是Cloudflare推出的一款在边缘计算环境中运行机器学习模型的产品。它允许用户在全球范围内的Cloudflare网络节点上部署和运行AI应用，这些应用可以是图像分类、文本生成、目标检测等多种类型。Workers AI的推出标志着Cloudflare在全球网络中部署了GPU资源，使得开发者能够构建和部署接近用户的雄心勃勃的AI应用。该产品的主要优点包括全球分布式部署、低延迟、高性能和可靠性，同时支持免费和付费计划。

AI-based decoder for quantum computing error correction

AlphaQubit是由Google DeepMind和Quantum AI团队共同开发的人工智能系统，它能够以最先进的准确性识别量子计算机中的错误。这项技术结合了机器学习和量子纠错的专业知识，旨在推动可靠量子计算机的构建，这对于解决复杂问题、实现科学突破和探索新领域具有重要意义。AlphaQubit的主要优点包括高准确性和对大规模量子计算的适用性。