What is V7?
V7 — это мощное программное обеспечение, которое позволяет пользователям помечать данные в 10 раз быстрее для задач машинного зрения и генеративного ИИ. Оно предлагает ряд функций, включая расширенную функцию AutoAnnotate, пиксельно-точные метки и различные типы аннотаций. V7 также предоставляет инструменты для отслеживания производительности разметчика и модели, совместной работы в режиме реального времени и сбора обучающих данных в одном месте. Кроме того, оно предлагает CLI и SDK для обучающих данных ИИ, наборов данных с контролем версий и возможность визуализации, сортировки и фильтрации данных. Пользователи также могут создавать библиотеку моделей, использовать людей в цикле для задач аннотирования и обращаться к экспертам-аннотаторам предметной области. V7 соответствует стандартам SOC2, HIPAA и ISO27001, что обеспечивает безопасность данных. Оно также предлагает полностью управляемые проекты со специализированными менеджерами проектов. Программное обеспечение интегрируется с различными платформами ML-Ops и поддерживает популярные фреймворки глубокого обучения. V7 используется ИИ-компаниями в различных отраслях.
Ключевые особенности:
1. Помечайте данные в 10 раз быстрее:
- V7 позволяет пользователям решать любые задачи маркировки в 10 раз быстрее для задач машинного зрения и генеративного ИИ.
- Предлагает расширенную функцию AutoAnnotate для быстрых и точных аннотаций.
- Пользователи могут создавать высокоскоростные полигональные маски с пиксельно-точными метками с помощью функции Autolabel.
- Адаптивное обучение и улучшенное распознавание объектов еще больше повышают скорость и точность маркировки.
2. Универсальный набор для аннотирования:
- V7 поддерживает простую аннотацию видео, изображений и текстовых данных.
- Пользователи могут выбирать из различных инструментов аннотации, таких как многоугольники, кисти и ограничивающие рамки.
- Может обрабатывать различные задачи машинного зрения, включая классификацию изображений, сегментацию экземпляров и отслеживание объектов.
- Набор позволяет вести совместную работу в реальном времени и использовать несколько меток на одном видео или изображении.
3. Эффективное управление наборами данных:
- V7 предоставляет инструменты для отслеживания производительности разметчика и модели, учета затраченного времени и проверки точности.
- Пользователи могут фильтровать и сортировать данные по различным критериям, таким как время загрузки, разметчик, тег, класс и прогресс.
- Программное обеспечение помогает в создании библиотеки моделей и поддерживает контроль версий для наборов данных.
- Предлагает CLI и SDK для удобного управления наборами данных и выполнения действий.
More information on V7
Launched
2018-06
Pricing Model
Free Trial
Starting Price
Global Rank
125488
Follow
Month Visit
284.5K
Tech used
Google Tag Manager,Webflow,Amazon AWS CloudFront,JSDelivr,CookieBot,Google Fonts,jQuery,Splide,Gzip,JSON Schema,OpenGraph
Top 5 Countries
15.65%
10.67%
5.74%
5.32%
5.09%
India
United States
United Kingdom
Malaysia
Philippines
Traffic Sources
2.35%
0.71%
0.09%
7.82%
56.79%
32.24%
social
paidReferrals
mail
referrals
search
direct
Source: Similarweb (Sep 24, 2025)
V7 was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2023-11-07.
Related Searches
V7 Альтернативи
Больше Альтернативи-
DataVLab предлагает услуги по AI-аннотации изображений для сложных сценариев. Благодаря эффективности, обеспечиваемой искусственным интеллектом, расширенному контролю качества и специализированным командам, скорость работы увеличивается в 10 раз. Идеально подходит для различных областей применения. Безопасные и кастомизированные решения. Ускорьте свои AI-проекты прямо сейчас!
-
SuperAnnotate: Централизуйте операции с данными ИИ. Оптимизируйте рабочие процессы, объедините команды и поставщиков, и обеспечьте высокое качество данных для передовых моделей ИИ.
-
-
Создавайте, маркируйте и обучайте продуктовые модели для изображений, видео, 3D-данных, медицинских изображений и многого другого. Доверяют компании из списка Fortune 500, любят пользователи сообщества.
-
Самая гибкая платформа для разметки данных для тонкой настройки языковых моделей, подготовки учебных данных или проверки моделей ИИ.