Mga case studyAI deliveryIloilo City
Computer vision data annotation para sa isang US autonomous mobility firm
Current
Backlog Clearance
96.4%
IoU Accuracy
400K+/month
Delivery Throughput
3 days
Pipeline Latency
Ang hamon
- Pangangailangan ng tumpak na pixel-level annotation para sa model training
- Mataas na volume na may mahigpit na quality standards
- Edge cases na nangangailangan ng review at calibration
- Consistency sa pagitan ng mga annotator
Ang approach ng Corpshore
- Ni-set up ang tools ayon sa schema ng client
- Nagtatag ng pixel-level QA at edge-case review
- Nagpatakbo ng inter-annotator agreement checks
- Nag-report ng accuracy, agreement at throughput
Mga resulta at epekto
| Metric | Dati | Ngayon | Pagbabago |
|---|---|---|---|
| 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 |
Itinaas ng katumpakan ng annotation at consistency ng team ang kalidad ng aming training data.