super annotate что это

Содержание

Веб-платформа

Сотрудничество

SuperAnnotate позволяет пользователям масштабировать и управлять командами любого размера с помощью инструментов совместной работы. Владельцы команд и их администраторы могут создавать команды и назначать роли участникам. Платформа продвигает управление проектами на шаг вперед, позволяя администраторам проектов создавать рабочие процессы и распространять инструкции по аннотациям, чтобы помочь своей команде сэкономить время.

Для беспрепятственного выполнения проекта всеми членами команды на платформе есть полностью автоматизированный процесс управления проектами. Аннотации автоматически проходят через аннотатора, QA и администратора проекта без вмешательства третьих лиц.

Интегрированная аналитика дает пользователям подробное представление об эффективности проектов и команд, помогая администраторам оценивать прогресс и качество работы.

Возможности автоматизации ИИ

SuperAnnotate работает с ключевыми элементами автоматизации. Платформа позволяет использовать три различных типа автоматизации как на уровне маркировки, так и на уровне обеспечения качества. Автоматизация может быть выполнена с помощью трансферного обучения, активного обучения и обнаружения неправильной маркировки. Благодаря установленной связи между проектами аннотации данных и средой нейронной сети можно обучать пользовательские модели, выполнять ручные корректировки и итерацию в рамках одной платформы, что, в свою очередь, увеличивает скорость и точность каждой новой задачи аннотации. Помимо самой автоматизации аннотаций, SuperAnnotate позволяет устранить шум данных за счет автоматизации обнаружения обучающих выборок с неверной маркировкой.

Платформа специально создана для унификации и автоматизации всего конвейера аннотации данных. От ручного аннотирования, обучения пользовательской модели, активного обучения и автоматизации контроля качества платформа делает процесс аннотации данных более экономичным и экономичным. Что наиболее важно, это позволяет создавать наборы обучающих данных с меньшими усилиями и ресурсами.

Интеграции API

SuperAnnotate разработан для сложных задач компьютерного зрения и работает в системах управления, которые оптимизируют процессы завершения проектов. Платформа поставляется со встроенным Python SDK, который автоматизирует настройку и распространение проектов, управление командой и масштабирование для более крупных проектов. SDK включает в себя множество функций передачи данных, преобразователей аннотаций, функций для обработки данных изображений, аннотаций и т. Д. Он позволяет инженерам CV проводить обучение, сравнивать результаты обучения и тестирования, автоматически находить опасные аннотации и отправлять обратно для проверки качества. Он создан для случаев, когда инженеры CV не хотят перемещать данные с платформы и должны иметь некоторое представление о том, сколько данных необходимо для определенных задач аннотации.

Локальное настольное приложение

В сотрудничестве с OpenCV SuperAnnotate запустила бесплатное приложение для аннотации рабочего стола. Это было первое комплексное программное обеспечение для аннотаций, доступное всем, от гигантов отрасли до исследователей и студентов. Программное обеспечение выпущено для пользователей Mac, Windows и Linux и регулярно обновляется. Пользователи веб-платформы узнают дизайн и функции редактора на рабочем столе, поскольку команда сохранила основные атрибуты.

Лицензия

Аннотационные услуги и торговая площадка

Платформа SuperAnnotate связывает инженеров компьютерного зрения и поставщиков услуг аннотации, позволяя инженерам компьютерного зрения запускать пилотные проекты, отслеживать работу поставщика услуг и выбирать компанию, которая соответствует их потребностям с точки зрения качества, ценового диапазона, размера команды, местоположения и т. Д.

Советники и партнеры

Летом 2020 года SuperAnnotate объявила о стратегическом партнерстве с OpenCV, что заложило основу для запуска их бесплатного настольного приложения. Компания присоединилась к Серебряной программе членства OpenCV и начала работу над бесплатным инструментом для аннотаций на рабочем столе, который был единственным программным обеспечением, которое предоставляло своим пользователям широкий спектр функций без ценника.

Локации

Источник

Технологическая Экосистема Армении

Армения древняя страна с 5000-летней историей, но она также очень динамична и технологически развита. В течение последних двух десятилетий армянское технологический сектор стабильно рос на 25% в год.

Будучи следующим технологическим центром в мире, технологический сектор Армении демонстрирует заметные темпы роста благодаря быстро растущей экосистеме стартапов и присутствию многочисленных международных технологических корпораций, в которых работают более 20,000 человек.

В Армении создаются инкубаторы, акселераторы и фонды для поддержки роста и успеха стартапов. Они помогают стартапам грамотно запускать и развивать свои проекты. Некоторые из них поддерживают предпринимателей в качестве наставников и тренеров, другие оказывают финансовую помощь или помогают найти финансирование.

Среди них Beeline Startups Incubator, Armenian Startup Academy, Impact Aim, Entrepreneurship и Product Innovation Center (EPIC), Enterprise Incubator Foundation и другие.

Существует несколько источников финансирования, в Армении, например, Business Angel Network of Armenian (BANA), Science and Technology Angels Network (STAN), Angel Investor Club of Armenia (AICA), Granatus Ventures, Hive Ventures, Smartgate VC, которые обеспечивают в основном предсеменные и посевные инвестиции.

Армения-растущая звезда технологического предпринимательства, обещающая стать одним из лучших технологических центров нового поколения. За последние 10 лет в Армении были запущены десятки успешных стартапов, и вот некоторые из них:

Стоит отметить, что Армения занимает 10-е место в мире по легкости открытия бизнеса (ср. Эстония-14-я, Великобритания-18-я, Израиль-28-я, США-55-я). Правительство активно поддерживает технологическое предпринимательство с помощью привлекательных налоговых льгот (0% подоходного налога, 10% фиксированного налога на заработную плату). В последнем докладе Global Innovation Index Армения заняла первое место среди стран с доходом выше среднего по показателям эффективности инноваций.

Большое количество успешных стартапов и ярких людей, вовлеченных в них, свидетельствует о том, что, несмотря на то, что Армения является небольшой страной, она имеет одно из самых сильных и быстро растущих технологических сообществ во всем мире.

Источник

Бизнес из палатки: армянский стартап в Силиконовой долине ставит грузовики на автопилот

ЕРЕВАН, 31 июл — Sputnik. Google, General Motors и Ford обещают вывести на рынок машины без водителей уже через год-два. Не исключено, что им в этом поможет армянский «проект из палатки».

Стартап Super Annotate создали братья Петросяны около года назад. Их первый «офис» находился в палатке на озере Севан. Сюда они приехали на летний лагерь для начинающих хайтек-проектов (Sevan Startup Summit).

Один из братьев, Тигран, окончил школу в Ереване и поехал учиться в Швейцарию, при поддержке армянского образовательного фонда «Луйс». Там в магистратуре он изучал физику, а научную степень (PhD) защитил по теме медицинской визуализации (biomedical imaging). Другой брат, Ваан, защитил PhD по машинному обучению (machine learning).

Он и пригласил Тиграна вместе работать над проектом по автоматической аннотации изображений (когда программа считывает на изображении отдельные предметы и фиксирует их). Подробности братья начали обдумывать в палаточном лагере на Севане.

Победив в финале, братья уже всерьез задумались о том, чтобы создать компанию. Первые шаги им помог сделать местный венчурный фонд SmartGate. Потом их познакомили с представителями одного из ведущих стартап-акселераторов мира – SkyDeck, который действует при университете Беркли в Калифорнии. Здесь они тоже прошли отбор и попали в акселератор. Здесь они получили грант в сто тысяч долларов. Только на одних деньгах далеко не уедешь. «Далеко уехать» им помогло другое.

За те полгода, что стартапы проводят в акселераторе, им читают курсы ведущие специалисты США по развитию хайтек-бизнеса. А еще им дают воспользоваться незримой, но очень прочной сетью – сетью знакомств университета Беркли. Почти в каждой компании в Силиконовой долине есть его выпускники (это один из самых рейтинговых вузов в США и в мире). И «ребята из палатки» могут попасть на переговоры в кабинеты к этим менеджерам.

Источник

Introducing SuperAnnotate

Feb 19, 2020 · 4 min read

An annotation automation platform by SuperAnnotate: designed for researchers, by researchers

In this article, I would like to present our new annotation platform (SuperAnnotate), share its story and explain why we decided to provide the platform to the researchers for free.

Outline

1. Before SuperAnnotate

About 1.5 years ago, I was getting my PhD at KTH in Sweden, wher e my research was focused on weakly supervised image segmentation. At the time, I had a paper that was accepted in one of the workshops at CVPR 2018. As a researcher, I spent a lot of time on the annotation and on the process of correcting the annotations. While attending CVPR, I had noticed many companies sponsoring the event were providing services for such annotation tasks. As a result, I have seen a lot of opportunities to apply my own research to accelerate the pixel-accurate annotations for semantic and panoptic segmentation tasks (check the image below or read my previous article for more details).

After the conference, my brother, Tigran, and I decided to drop out of our PhDs and fully focus on actually starting and building our company. Soon after, we moved to Silicon Valley to be part of Berkeley’s SkyDeck Startup Accelerator program that gave us a huge boost in expanding our business.

It was then decided that we would create much more than simply tooling for annotation, but rather a complete software solution that will help computer vision (CV) engineers to start, annotate, train, iterate and finish a CV projects.

The ability to quickly annotate, train and iterate is extremely important to finishing a CV project, but sometimes having a robust team, project, data and quality management system becomes even more crucial, especially for large projects.

Therefore, completing a CV project requires much more than what’s offered by open source solutions and other toolsets.

3. Free usage for academia

While at Berkeley, we started a collaboration with UC Berkeley’s AI department and were excited that Prof. Pieter Abbeel and Prof. Trevor Darrell joined our advisory board to help us to further refine and develop our product. Coming from an academic background and having leading academic advisors, we deeply understand the importance of a good dataset for the future development of a particular research area (like ImageNet for DNNs, Cityscapes for Semantic Segmentation, etc.).

Since many of us came from a research background and felt the pain of image annotation, data training, and modelling first hand, we would like to share our annotation platform for free to all researchers that are facing the same challenges and issues.

In addition, we are very open to getting your valuable feedback to create some of the best features that will greatly accommodate the needs of computer vision engineers. If you have any request for ‘nice to have features’, please don’t hesitate to submit your feature request directly by emailing me.
If you’re a CV engineer or researcher and would like to learn more, I’ll be more than happy to have 15–30-minute talk and know more about your research project and your annotation needs.

4. Software Summary and Future Roadmap

Now, we have a fully scalable software solution for all sorts of image annotation tasks ( points, polygons, polylines, boxes, ellipses, 3D cuboids, templates for emotion and pose annotations, pixel-accurate for semantic and panoptic segmentation), robust team, project, quality, and data management system, AI predictions for automatic annotations, etc.

On the roadmap, we currently have three priorities which we will accomplish in the upcoming months:

For all these topics, we already started collaborations in these topics with top researchers from Europe, US, and China. Please let us know in the survey below about which of these features you think is more crucial for your computer vision project. Our ambition is that, at any time, you’ll find state-of-the-art tools to make your research projects as efficient as possible.

5. Concluding remarks

I will give more detailed explanations about the features I described in section 4 on a monthly basis and will keep the progress in this medium channel. Please follow this channel to be first to get those updates!.

Источник

SuperAnnotate

SuperAnnotate is a fast-growing Silicon Valley based ML startup with a large presence in Armenia.

Our ML-powered end-to-end platform for computer vision engineers and labeler groups lets teams create, annotate, manage and automate even the most complex computer vision projects leading to more accurate training data, and higher-performing ML models. We are very proud to have a product that is not only loved by computer vision engineers but also large groups of annotation service providers, which has allowed us to establish ourselves as a premium platform provider in the market. The underlying technology is based on our patented tech that speeds up the annotation process by 10-20x.

Why work with SuperAnnotate:
— be in an international work environment with an incredibly talented team and advisors;
— add value in building and improving our AI-powered software changing the life of Computer Vision Engineers;
— have an opportunity to learn about countless applications of computer vision and to build long-lasting partnerships with people from various industries

Can’t find a fit for your experience and interest among open positions? We’d love to meet you and see how we can collaborate in the future.

Number of Employees: 50-200

Location: 59 Hanrapetutyan St, Yerevan, Armenia

Источник