持續優化數據精準度是人工智慧演算法進步的關鍵。 AI 產業的領導者正透過 Appen 數據標注平台強大的標註工具，大幅提升非結構化數據處理能力，加速推動全球最具創新性的 AI 專案部署。
透過專業多元的工具組，打造高品質、精細化的數據，全面應對各種複雜的標註需求。
透過矩形框標註目標物件，在連續幀場景中，可自動動態填充兩個關鍵幀之間的框尺寸與位置。當需要精準繪製傾斜的矩形框時，可使用四點繪製模式。
適用場景：目標檢測與追蹤
透過繪製多邊形工具，對影像中的像素進行語義分割。該工具提供多種像素級操作輔助功能，例如共用邊界、空白像素、重疊像素檢測與精準標尺等，並支援多實例標註及特定場景的模型輔助自動標註。
適用場景：需要進行邊界切割的目標檢測任務。
單點繪製工具
適用場景：關鍵點辨識
透過固定數量的關鍵點組，對目標物件中的關鍵點進行標註。支援自訂元件（例如元件名稱及其包含的點組）、點與點之間的連線關係，以及自動平均分布功能。此外，還可設定點的屬性（如可見或不可見），並針對特定屬性值進行異色顯示（例如不可見點以低亮度顯示）。
適用場景：人臉關鍵點標註、骨架關鍵點標註
在影像上使用透視立體框標註目標物件，與一般 2D 長方形框相比，可提供更豐富的語義資訊。該工具支援設定滅點模式及前後截面邊的平行關係。
適用場景：目標檢測與追蹤
折線繪製工具，可設定線段的最大與最小點數，並支援自訂節點 ID 的規則。
適用場景：區域邊界標註、車道線識別。
一鍵生成 M 行 N 列的網格
適用場景：紅綠燈識別、表格內容辨識
繪製正圓或橢圓。
適用場景：交通標誌檢測、目標檢測與追蹤
折線的每一段都可單獨調整曲率。
適用場景：車道線標註、道路邊緣標註
頂點平滑過渡的曲線工具
適用場景：車道線標註、道路邊緣標註
為圖片中的每個像素設定標籤。
適用場景：影像語意分割、產品瑕疵檢測
此工具結合多邊形、筆刷和點選功能，可用於 3D 點雲數據中進行反射點分類，並支援自動分割車道線。
適用場景：自駕車目標識別與追蹤。
在進行多幀 3D 點雲標註時，該功能能自動對比相鄰的關鍵幀，針對框體尺寸或位置的差異進行動態補正與調整，確保標註結果具備更高的一致性與連續性，實現更加平滑且精確的標註效果。
適用場景：自駕車目標識別與追蹤。
透過連接 3D 點雲中的特定點，完成車道線標註
適用場景：自駕車車道線識別
透過連接 3D 點雲中的特定點並擬合為平滑曲線
適用場景：自駕車車道線識別
透過繪製平面多邊形圖形完成路面標記的標註。
適用場景：自駕車行駛區域標註、路面標記識別
透過繪製具方向性的矩形圖形，完成路面標誌的標註。
適用場景：自駕車定位元素標註
支援億級點雲渲染，工具內可實現即時動態載入點雲
原生支援 4D 數據
將文字中的特定內容標註為命名實體，並定義命名實體之間的關聯關係。
適用場景：文字理解
透過選取或切割，將語音片段進行連續或非連續的切分，並對切分出的語音進行文字轉錄。此工具支援對話片段進行多人的區分標註，並可自訂標籤標識特定時間點，如停頓。
適用場景：自動語音辨識（ASR）
Appen 採用自研 AI 演算法，大幅提升標註效率
透過平台的 Open API，開發者能與 Appen 標註平台深度整合，實現數據的全流程管理
快速建立國際級 AI 標準數據生產能力
多模態標註工具，搭配演算法輔助標註與數據專案管理套組，支援高效且大規模的數據生產
