Casos de éxitoAI deliveryIloilo City
Anotación de datos de visión por computadora para una empresa de movilidad autónoma de EE. UU.
Current
Backlog Clearance
96.4%
IoU Accuracy
400K+/month
Delivery Throughput
3 days
Pipeline Latency
El desafío
- Necesidad de anotación precisa a nivel de píxel para el entrenamiento de modelos
- Volumen alto con estándares de calidad exigentes
- Casos límite que requerían revisión y calibración
- Consistencia entre anotadores
El enfoque de Corpshore
- Configuramos las herramientas según el esquema del cliente
- Instituimos QA a nivel de píxel y revisión de casos límite
- Ejecutamos verificaciones de acuerdo entre anotadores
- Reportamos precisión, acuerdo y throughput
Resultados e impacto
| Métrica | Antes | Después | Cambio |
|---|---|---|---|
| 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 |
La precisión de la anotación y la consistencia del equipo elevaron la calidad de los datos de entrenamiento.