自2018-11-16成立以来，杭州曼孚科技有限公司一直坚持“以顾客为中心，一切以用户价值”为依归，本着“诚信、创新、高效、超越”的精神，秉承“科学管理、精心设计、优质服务、追求精湛”的质量方针，真诚的为客户提供优质的AI标注产品及服务，满足客户多元化的智能系统化需求。延伸拓展产品详情：近年来，以深度学习为中心的机器学习技术引起了人们的关注。比如自动驾驶汽车已经逐渐成为可能，但在整个深度学习过程，需要算法识别和学习作为原始数据提供的图像，在这一过程中，应用到了语义分割技术。下面让我们来看看语义分割的需求是如何演变的。早期，计算机视觉的初始应用需求只是识别基本元素，例如边缘（线和曲线）或渐变。然而，仅仅通过全像素语义分割的创造来理解像素级的图像，它将属于同一目标的图像部分聚集在一起，从而扩展了语义分割的应用场景。语义分割是一种典型的计算机视觉问题，其涉及将一些原始数据（例如，平面图像）作为输入并将它们转换为具有突出显示的感兴趣区域的掩模。许多人使用术语全像素语义分割（full-pixelsemanticsegmentation），其中图像中的每个像素根据其所属的感兴趣对象被分配类别ID。早期的计算机视觉问题只发现边缘（线条和曲线）或渐变等元素，但它们从未完全按照人类感知的方式提供像素级别的图像理解。语义分割将属于同一目标的图像部分聚集在一起来解决这个问题，从而扩展了其应用领域。注意，与其他基于图像的任务相比，语义分割是完全不同的且先进的，例如，图像分类：识别图像中存在的内容。物体识别和检测：识别图像中的内容和位置（通过边界框）。语义分割：识别图像中存在的内容以及位置（通过查找属于它的所有像素）。全像素语义分割根据其所属的感兴趣对象分配图像中的每个像素具有的类别ID。 下面定义语义分割的类型，以便更好地理解其相关概念。
曼孚科技的客户服务和质量控制走在行业的前列，获得了世界各地客户的高度称赞。我们的目标是与客户并肩合作发展，如果您有任何关于产品设计的新理念，我们的设计师将帮助您实现想法；如果您对我们的产品感兴趣，请随时联系，我们期待着与您合作。公司官网：www.mindflow.com.cn