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CloudFactory (Hasty GmbH) · Coding
Hasty ist das Computer-Vision-Werkzeug von CloudFactory für Bild- und Videoannotation. KI-gestützte Etikettierung, automatische Qualitätskontrollen und Training ohne Code verkürzen den Weg zum einsatzfähigen Modell.
Über cloudfactory.com
About
Was ist Hasty
Hasty ist eine Plattform zum Annotieren von Bildern und Videos für Computer-Vision-Projekte. Sie startete 2018 in Berlin als eigenständiges Werkzeug, 2022 übernahm CloudFactory das Unternehmen. Heute bildet Hasty die Vision-Schicht innerhalb der Datenplattform von CloudFactory. Derselbe Arbeitsbereich deckt also softwaregestützte Etikettierung ab und, wenn nötig, ein gebuchtes Annotationsteam.
Das Versprechen ist einfach. Etikettieren ist in fast jedem Vision-Projekt der langsamste Schritt, und Hasty will ihn verkürzen. Die Assistenten lernen aus den Annotationen Ihres Teams und versehen den nächsten Stapel mit Vorschlägen. Jedes trainierte Projekt erzeugt sein eigenes Modell. Je länger ein Team an einem Datensatz arbeitet, desto nützlicher wird das Werkzeug.
Die Grenzen zählen ebenso. Auf einem leeren Projekt arbeiten die Assistenten nicht. Sie brauchen etwa zehn vollständig annotierte Bilder oder 25 Klassifikationen, bevor das erste Modell genug Signal hat. Der Preis wird individuell kalkuliert und richtet sich an Organisationen mit echtem Budget. Wer nur eine Idee testen will, findet günstigere Wege.
Erste Schritte
- Öffnen Sie app.hasty.ai und registrieren Sie sich mit E-Mail-Adresse oder Google-Konto.
- Legen Sie ein Projekt an und wählen Sie den Aufgabentyp, etwa Objekterkennung, Klassifikation oder semantische Segmentierung.
- Laden Sie Bilder oder Videoframes hoch und annotieren Sie den ersten kleinen Stapel von Hand, damit das System Trainingsdaten erhält.
- Warten Sie das Training des Projektmodells ab und übernehmen oder korrigieren Sie die KI-Vorschläge für die restlichen Bilder.
- Prüfen Sie markierte Einträge, exportieren Sie den Datensatz und trainieren oder deployen Sie ein Modell im Model Playground.
Produktinformationen
Ein kurzer Überblick über Preise, unterstützte Plattformen und die Leistung von cloudfactory.com.
Am besten für
Die Nutzer, Aufgaben und Szenarien, für die dieses Tool am besten passt.
Nutzer
- ML-Engineers und Data Scientists
- Leiter von Annotationsteams
- Produktteams ohne eigene ML-Fachleute
Aufgaben
- Referenzdatensatz für Objekterkennung aufbauen
- Bestehenden Datensatz prüfen
- Vision-Modell prototypen
Szenarien
- Einen Computer-Vision-Anwendungsfall testen
- Über die eigene Kapazität hinaus etikettieren
- Regulierte Branchen
Wichtigste Funktionen
KI-gestützte Annotation
Die Assistenten von Hasty lernen aus den Labels Ihres Teams und sagen die nächsten voraus. Bei Erkennung und Segmentierung setzt ein Klick ein vollständiges Polygon statt eines Dutzends manueller Punkte. Der Start hat eine Bedingung: Das erste Modell braucht rund zehn vollständig annotierte Bilder oder 25 Klassifikationen, bevor es anspringt.
Model Playground
Im Model Playground trainieren und vergleichen Sie Modelle ohne Code. Ein Team probiert einen Detektor aus, sieht sich die Kennzahlen an, ändert den Datensatz und trainiert in derselben Sitzung erneut. Das beantwortet früh eine enge Frage: Reicht dieser Datensatz für etwas Belastbares?
Automatische Qualitätskontrolle
Die Konsensbewertung vergleicht Annotationen aus verschiedenen Quellen und markiert die abweichenden. Statt eine Stichprobe mit dem Auge zu prüfen, erhält die Prüfperson eine sortierte Liste verdächtiger Labels. Praktisch heißt das weniger Zeit für saubere Bilder und mehr für die, die wirklich eine Entscheidung brauchen.
Sieben Aufgabentypen der Computer Vision
Ein Arbeitsbereich deckt Klassifikation, Tagging, Objekterkennung, Instanzsegmentierung, semantische Segmentierung, panoptische Segmentierung und Attributvorhersage ab. Wer zwischen Aufgabentypen wechselt, muss die Daten nicht in ein zweites Werkzeug migrieren. Das zählt, wenn ein Projekt als Erkennung beginnt und später Masken auf Pixelebene braucht.
Gebuchtes Annotationsteam
Weil Hasty in CloudFactory liegt, kann ein Projekt einen Teil der Warteschlange an geschulte Annotatoren abgeben. Projekt, Richtlinien und Qualitätsregeln bleiben dieselben. Darin liegt der Hauptunterschied zu eigenständigen Labeling-Werkzeugen, und deshalb beginnt das Preisgespräch meist mit einem abgesteckten Leistungsumfang.
Sicherheit und Compliance
CloudFactory ist nach ISO 9001:2015, ISO 27001, SOC 2, HIPAA und GDPR zertifiziert. Für Teams im Gesundheitswesen oder in der Automotive-Branche entscheiden diese Nachweise oft darüber, ob ein Anbieter überhaupt in Frage kommt, unabhängig von der Qualität der Software.
Vor- und Nachteile
Vorteile
- Die KI-Assistenten verringern repetitive Arbeit nach einer kurzen manuellen Startphase.
- Die Konsensbewertung macht aus Qualitätskontrolle eine Prüfliste statt einer manuellen Stichprobe.
- Sieben Aufgabentypen in einem Arbeitsbereich, sodass ein Projekt von Erkennung zu Segmentierung wächst, ohne Migration.
- Direkter Zugang zu den gemanagten Annotatoren von CloudFactory, wenn die interne Kapazität endet.
- Compliance-Abdeckung, die den Einkaufsanforderungen regulierter Branchen genügt.
Nachteile
- Es gibt keine öffentliche Preisliste. Für die Budgetplanung braucht es ein Verkaufsgespräch und ein Angebot mit Leistungsumfang.
- Die KI-Funktionen bleiben ruhend, bis das Projekt genug manuelle Annotationen gesammelt hat, was den ersten Arbeitstag bremst.
- Hasty als eigenständiges Produkt existiert nicht mehr. Dokumentation und Support setzen die größere CloudFactory-Plattform voraus, ältere Anleitungen wirken daher veraltet.
- Kleine Teams empfinden das Enterprise-Modell und seine Vertragsbedingungen womöglich als zu schwer.
Häufige Fragen
Hasty dient dem Aufbau von Trainingsdatensätzen für Computer Vision. Teams laden Bilder oder Videos hoch, annotieren Objekte und Regionen, lassen Qualitätsprüfungen laufen und trainieren ein Modell im selben Arbeitsbereich.
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