Puntuación de los precios

Perfil de precios vigilante

Watchful es el acelerador de IA para PNL y Grandes Modelos Lingüísticos (LLM). Facilitamos el desarrollo y la puesta a punto de sistemas de IA centrándonos en la parte más importante: los datos. Ponte en contacto con nosotros hoy mismo para obtener una demostración de Watchful.

Ubicación de la sede central

San Francisco, California, EE.UU.

Categoría:

Puntos clave

Anotación en vídeo

Anota fotogramas de vídeo o rastrea objetos a través de fotogramas, lo que lo hace ideal para la detección dinámica de objetos y el reconocimiento de eventos en conjuntos de datos de vídeo. Rastrea objetos a través de múltiples fotogramas con capacidades de rastreo automático, que pueden ser especialmente útiles para aplicaciones en tiempo real como la vigilancia.

Esquemas de etiquetado personalizados

Watchful permite crear esquemas de etiquetado personalizados que se adapten a las necesidades específicas de tu proyecto. Las etiquetas pueden ajustarse en función del tipo de objetos o categorías que deban identificarse.

Exportación e integración

Watchful admite la exportación de datos etiquetados en formatos comunes como COCO, YOLO y Pascal VOC, lo que garantiza una fácil integración con marcos de aprendizaje automático como TensorFlow, PyTorch y Keras. También puedes exportar tus datos en formatos compatibles con otras plataformas o herramientas de anotación, haciéndolos adaptables a diversos flujos de trabajo.

Resumen del producto

Watchful es una plataforma de etiquetado y anotación de datos impulsada por IA, diseñada para acelerar los flujos de trabajo del aprendizaje automático. Mediante la utilización de herramientas asistidas por IA, ayuda a las empresas y a los desarrolladores a anotar eficazmente los datos para las tareas de visión computerizada, permitiendo la creación rápida y precisa de conjuntos de datos.

La oferta clave de Watchful es la anotación automatizada de imágenes y vídeos, que puede reducir significativamente el tiempo y el coste típicamente asociados a la anotación manual.

INSIGHTS

Nuestros puntos de vista sobre la tarificación vigilante

Puede ser caro para las pequeñas empresas

Ofrece presupuestos personalizados

La información sobre precios no está disponible públicamente

Modelos de precios disponibles

¿Cuánto cuesta Vigilante?

Watchful no hace públicos sus precios en su sitio web, ya que los costes pueden variar en función de factores como el tamaño de la empresa, los productos seleccionados y los requisitos específicos. Para obtener la información de precios más precisa y personalizada, lo mejor es ponerse en contacto con Watchful directamente a través de su sitio web o hablar con un representante de ventas.

Qué opinan los usuarios sobre Precios vigilantes

Anand K.

Watchful es muy útil en la aceleración de IA para PNL y LLM. Necesita más ajustes y aumentar la precisión de la recomendación de IA.

Anand K.

Watchful es muy útil en la aceleración de IA para PNL y LLM. Necesita más ajustes y aumentar la precisión de la recomendación de IA.

Valoración de precios vigilante

Automatización potenciada por IA: 4.8/5

Watchful utiliza modelos de aprendizaje automático para automatizar el proceso de anotación. Esto ayuda a los usuarios sugiriendo etiquetas iniciales para los objetos, reduciendo el esfuerzo manual y mejorando la velocidad de anotación. El etiquetado asistido por IA puede utilizarse para cuadros delimitadores, segmentación y puntos clave en conjuntos de datos de imágenes y vídeos.

Herramientas de colaboración: 4.7/5

Watchful admite la colaboración en equipo, permitiendo que varios usuarios trabajen juntos en el mismo proyecto. Los usuarios pueden asignar roles como anotadores, revisores o gestores para agilizar los flujos de trabajo. El control de versiones y los registros de auditoría ayudan a rastrear los cambios y mantener la transparencia del proyecto.

Retroalimentación y seguimiento en tiempo real: 4.9/5

La plataforma proporciona herramientas para dar retroalimentación en tiempo real a los anotadores, mejorando la coherencia y calidad de las anotaciones. Los usuarios pueden supervisar el progreso de sus proyectos de anotación a través de cuadros de mando, garantizando el cumplimiento de los plazos y el mantenimiento de los estándares de calidad.

FAQ sobre Precios Vigilantes

¿Qué tipos de datos puedo anotar con Watchful?

Watchful admite la anotación de varios tipos de datos, incluidos:

- Imágenes: Para tareas de detección, clasificación y segmentación de objetos.
- Vídeos: Para el etiquetado fotograma a fotograma y el seguimiento de objetos a través de múltiples fotogramas.
- Audio: Para el reconocimiento de voz y la detección de eventos (aunque normalmente se le da menos importancia que a las tareas de imagen/vídeo).
- Texto: Para el reconocimiento de entidades con nombre (NER), el análisis de sentimientos y otras tareas relacionadas con la PLN.

¿Cómo funciona la ayuda de la IA en Watchful?

Watchful aprovecha la automatización impulsada por IA para ayudar a acelerar el proceso de anotación:

- Detección de objetos: Los modelos de IA detectan y sugieren automáticamente cajas delimitadoras o áreas de segmentación.
- Seguimiento: Para las tareas de vídeo, Watchful utiliza la IA para rastrear automáticamente los objetos a través de los fotogramas, reduciendo los esfuerzos de etiquetado manual.
- Segmentación y puntos clave: La IA sugiere anotaciones iniciales para la segmentación a nivel de píxel o el etiquetado de puntos clave, que los anotadores pueden refinar.

¿Pueden trabajar varias personas en un proyecto en Watchful?

Sí, Watchful admite la colaboración en equipo. Puedes asignar funciones como anotador, revisor o gestor a diferentes usuarios, lo que facilita la gestión y ampliación de proyectos. Varios usuarios pueden trabajar simultáneamente en el mismo conjunto de datos, y el progreso puede seguirse en tiempo real.

¿Puedo exportar mis datos etiquetados desde Watchful?

Sí, Watchful te permite exportar datos etiquetados en una variedad de formatos compatibles con los marcos de aprendizaje automático más populares. Los formatos compatibles son:

- COCO (para tareas de detección y segmentación de objetos)
- YOLO (para detección de objetos)
- Pascal VOC (para proyectos de visión por ordenador)
- CSV/JSON (para datos estructurados o anotaciones relacionadas con el texto) Estos formatos pueden utilizarse directamente en marcos como TensorFlow, PyTorch u otras plataformas de ML.