Labeling de précision
Assisté par IA
Transformez vos données en datasets annotés avec précision et rapidité. Support des bounding boxes, polygones, segmentation, keypoints et plus encore.
Toutes les formes dont vous avez besoin
Des simples bounding boxes aux masques polygonaux complexes, annotez tout type de données visuelles avec des outils de précision conçus pour la vision par ordinateur.
Détection d'objets
Bounding boxes en deux clics
Segmentation
Masques polygonaux précis
Classification
Labels sur l'image entière
Keypoints
Annotations par points
Polyligne
Segments de ligne connectés
Supporte des formats de données variés
Conçu pour la vitesse et la précision
Raccourcis clavier, sélection intelligente et contrôles intuitifs conçus pour maximiser le débit d'annotation.
Défiler pour zoomer
Utilisez la molette pour zoomer/dézoomer. Appuyez sur espace pour déplacer et naviguer sur le canvas.
Galerie d'assets
Parcourez votre file d'attente de dataset en bas. Naviguez avec les touches O/P ou cliquez sur les miniatures.
Sélection groupée
Dessinez un rectangle pour sélectionner plusieurs formes. Sélectionnez par label pour les opérations par lot.
Multipliez votre labeling par 10 avec l'IA
Utilisez SAM, DINOv2 et Grounding DINO pour le pré-labeling. Lancez des traitements automatisés pour accélérer l'annotation.
Segment Anything Model
Meta AI
Segmentation en un clic pour tout objet. Des prompts par point, boîte ou texte génèrent des masques précis instantanément.
DINOv2
Meta AI
Caractéristiques visuelles auto-supervisées pour la recherche de similarité, le clustering et le transfer learning sans labels.
Traitements automatisés
Pré-annotation
Générez automatiquement des labels initiaux avec vos modèles entraînés
Auto-annotation
Annotation entièrement automatisée avec seuils de confiance
Augmentation de données
Enrichissez les datasets avec des transformations et variations
Auto-tagging
Taguez automatiquement les données dans votre datalake
Workflow de revue intégré
Chaque annotation passe par un processus de revue structuré. Acceptez, rejetez ou renvoyez pour révision avec une traçabilité complète.
Verrouillage automatique à la revue
Les annotations revues sont automatiquement verrouillées pour éviter les modifications accidentelles.
Retour en mode édition
Effacez le statut de revue pour déverrouiller et continuer l'édition si nécessaire.
Traçabilité complète
Suivez qui a annoté quoi et quand avec un historique d'audit complet.
Comment Picsellia se compare
Ces outils excellent dans leur spécialité. Voici où la couverture diffère.
Roboflow est excellent pour le prototypage et les communautés de développeurs. Picsellia est conçu pour les équipes entreprise qui ont besoin de MLOps de bout en bout — de la curation des données au monitoring en production — avec la conformité ISO 27001 et le déploiement on-premise.
Comparer avec RoboflowLabelbox est une plateforme d'annotation de données de référence. Picsellia va plus loin — en couvrant l'annotation, l'entraînement, le déploiement et le monitoring en production sur une seule plateforme, avec la conformité ISO 27001 et le déploiement on-premise.
Comparer avec LabelboxEncord excelle dans l'annotation et la curation de données pour les équipes IA. Picsellia va plus loin — en couvrant l'annotation, l'entraînement, le déploiement et le monitoring en production sur une seule plateforme, avec la conformité ISO 27001 et le déploiement on-premise.
Comparer avec EncordQuestions fréquentes
Puis-je utiliser l'outil d'annotation seul, sans le reste de la plateforme ?
Oui. L'outil d'annotation fonctionne de façon autonome — connectez vos données, annotez, et exportez. Si vous ajoutez ensuite l'entraînement ou le déploiement, vos annotations et leur historique complet sont récupérés automatiquement, sans réimport nécessaire.
Quels types d'annotation sont pris en charge ?
Boîtes englobantes, polygones pour la segmentation, points-clés, polylignes et classification d'image entière, sur des images, vidéos, imagerie satellite, scans médicaux et données multispectrales — avec une annotation assistée par IA pour accélérer chaque type.
Comment fonctionne le contrôle qualité pour une équipe d'annotateurs ?
Chaque annotation passe par un statut de revue — à revoir, acceptée ou rejetée — avec une traçabilité complète de qui a annoté et qui a revu. Le travail rejeté retourne à l'annotateur d'origine pour correction, au lieu d'être écrasé silencieusement.
Prêt à accélérer le labeling ?
Commencez à annoter avec des outils assistés par IA et des workflows de revue intégrés. Essai gratuit, sans carte bancaire.
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