BasicAI

La herramienta de imagen admite cajas delimitadoras, polígonos, polilíneas, puntos clave y segmentación semántica. El vídeo añade seguimiento fotograma a fotograma para que un objeto conserve una sola identidad en todo el clip. Los formatos admitidos van de JPEG y PNG a BMP, TIFF y WebP. La utilidad está en la velocidad: marcas un objeto una vez y la herramienta lo arrastra por los fotogramas siguientes para que solo corrijas.

Esta función separa a BasicAI de las herramientas de etiquetado genéricas. La nube de puntos y las imágenes de cámara comparten una interfaz, así que el anotador dibuja una caja tridimensional y la ve proyectada en la foto, o empieza en la foto y comprueba la profundidad en la nube. Detección, seguimiento y segmentación tienen flujos propios, y los parámetros de calibración de cámara se gestionan en la plataforma.

Un tipo de conjunto de datos cubre el entrenamiento de modelos de lenguaje. El modo SFT empareja instrucciones con respuestas de referencia, mientras que el modo RLHF registra comparaciones, normalmente puntuaciones o rankings, que acercan el modelo al criterio humano. La anotación para modelos de lenguaje trabaja por conversación y sirve para ajuste por instrucciones y para recoger preferencias sin otro proveedor de anotación de texto.

Los modelos preentrenados etiquetan datos nuevos antes de que el anotador los toque. El modelo propio entra por las API de integración: clasificación de texto, reconocimiento de entidades, detección de imágenes, segmentación de imágenes, detección en nubes de puntos y segmentación de nubes de puntos. En lotes repetitivos el trabajo pasa de dibujar cada caja a revisar y corregir, y el ahorro de tiempo es grande.

Las reglas de calidad actúan sobre datos, objetos o atributos y detectan etiquetas ausentes, objetos sueltos o elementos fuera de un área válida. Hay dos modos de ejecución: en vivo en la herramienta mientras alguien anota y en lote sobre todo un conjunto. Las reglas se asocian al conjunto y las tareas las heredan sin volver a escribirlas.

El trabajo se reparte por rol. Los gestores de proyecto guardan los datos y asignan tareas, los anotadores reclaman y etiquetan, los revisores comprueban lo entregado y los inspectores dan la aceptación final. Un elemento puede pasar por varias revisiones, y los informes muestran el estado del proyecto, el avance por tarea y el rendimiento de cada anotador. Es una estructura para proveedores de etiquetado, no para un investigador que dibuja cajas de madrugada.

La API REST cubre creación de conjuntos, gestión de tareas, subida de archivos y descarga de resultados, con claves asociadas a un equipo y fecha de caducidad bajo tu control. Los archivos entran por URLs prefirmadas, así los lotes grandes no pasan por la propia API. Los límites predeterminados dejan margen para automatizar: 100 llamadas por segundo y 3.000 por minuto.