Mga case studyAI deliveryIloilo City
Computer vision data annotation para sa usa ka US autonomous mobility firm
Current
Backlog Clearance
96.4%
IoU Accuracy
400K+/month
Delivery Throughput
3 days
Pipeline Latency
Ang hagit
- Panginahanglan og tukma nga pixel-level annotation para sa model training
- Taas nga volume nga adunay estrikto nga quality standards
- Edge cases nga nanginahanglan og review ug calibration
- Consistency tali sa mga annotator
Ang approach sa Corpshore
- Gi-set up ang tools base sa schema sa client
- Nagtukod og pixel-level QA ug edge-case review
- Nagpadagan og inter-annotator agreement checks
- Nag-report og accuracy, agreement ug throughput
Mga resulta ug epekto
| Metric | Kaniadto | Karon | Kausaban |
|---|---|---|---|
| Backlog Clearance | 2.4M images | Current | Cleared in 12 weeks |
| IoU Accuracy | 89.0% | 96.4% | +7.4 points |
| Delivery Throughput | 140K/month | 400K+/month | +186% |
| Pipeline Latency | 11 days | 3 days | -73% |
| Cost per Annotated Frame | Baseline | -42% | 42% reduction |
| Taxonomy Consistency Score | 78% | 97% | +19 points |
Gipataas sa katukma sa annotation ug consistency sa team ang kalidad sa among training data.