杭州曼孚科技有限公司的標注工具、標注平臺深受廣大客戶的喜愛，公司與客戶建立了長期穩(wěn)定的合作關系。杭州曼孚提供的nlp、標注員解決了廣大客戶的需求。杭州曼孚實力雄厚，重信用、守合同、以優(yōu)質的服務和誠實守信的原則，贏得了廣大客戶的信任。x38a66d2n

創(chuàng)新是杭州曼孚科技有限公司成功的基石。在未來，杭州曼孚也希望不斷地創(chuàng)新，為廣大顧客提供labelme服務。多年來，杭州曼孚始終相信只有堅持創(chuàng)新和專業(yè)，才能更好的滿足客戶對評價高的語音標注的需求。

延伸拓展

詳情介紹：1.一幅圖像由多個區(qū)域組成，不同的區(qū)域對應不同的語義關鍵字。比如一幅圖像中有藍天、白云、草坪，馬等語義，圖片轉文字其中的任何一個語義只是存在于圖像中的某個區(qū)域，并不是圖的全局都包含這些語義。所以全局特征不能很好的表示圖像的高層語義。多示例學習問題被引入解決圖像標注的有歧義問題。多示例多標記的圖像標注方法，只是提供了圖像底層特征與高層語義之間的更好的對應的新思路，對于提取出來的特征向量仍然需要訓練分類模型進行分類。圖片轉文字相關模型圖像自動標注方法是基于早期的概率關聯(lián)模型而來，不同于概率關聯(lián)模型的地方是它不僅僅簡單地統(tǒng)計圖像區(qū)域與關鍵詞出現(xiàn)的共生概率，而是建立圖像與語義關鍵詞之間的概率相關模型。通過關聯(lián)模型，給待標注圖像找到與其相關性概率的一組語義關鍵詞來標注圖像。半監(jiān)督模型圖像自動標注是一種重要的機器學習方法，已經(jīng)標注的圖像信息和未圖片轉文字信息都要參與到機器的學習過程中，與前面提到的基于分類的有監(jiān)督機器學習方法不同，在學習過程中可以利用的圖像信息更多，對信息的了解更加清楚，它適用于圖像信息總量大，而已圖片轉文字信息很少的情形。這種圖像標注方法在大數(shù)據(jù)環(huán)境下可以得到很好地推廣。這種方法初步提出了圖模型標注的基本思想，對于圖像節(jié)點之間的權值問題以及標注詞與標注詞、圖像與圖像之間的相關性問題考慮的較少。圖像標注結果不理想。

杭州曼孚的客戶服務和質量控制走在行業(yè)的前列，獲得了世界各地客戶的高度稱贊。我們的目標是與客戶并肩合作發(fā)展，如果您有任何關于產(chǎn)品設計的新理念，我們的設計師將幫助您實現(xiàn)想法；如果您對我們的產(chǎn)品感興趣，請隨時聯(lián)系，我們期待著與您合作。公司官網(wǎng)：.cn