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CloudFactory (Hasty GmbH) · Programação
Hasty é a ferramenta de visão computacional da CloudFactory para anotar imagens e vídeos. Rotulagem assistida por IA, controle de qualidade automático e treino sem código encurtam o caminho até um modelo que funciona.
Sobre cloudfactory.com
About
O que é o Hasty
Hasty é uma plataforma de anotação de imagens e vídeos feita para projetos de visão computacional. Nasceu em Berlim, em 2018, como ferramenta independente, e a CloudFactory a comprou em 2022. Hoje ela funciona como a camada de visão dentro da plataforma de dados da CloudFactory, então o mesmo espaço de trabalho cobre a rotulagem assistida por software e, quando necessário, um time terceirizado de anotadores.
A proposta é direta. Rotular é a etapa mais lenta de quase todo projeto de visão, e o Hasty tenta encurtá-la. Os assistentes aprendem com as anotações feitas pelo time e pré-rotulam o lote seguinte. Cada projeto treinado gera o próprio modelo, então a ferramenta fica mais útil quanto mais tempo a equipe passa no mesmo conjunto de dados.
Os limites também importam. Os assistentes não funcionam em projeto vazio. É preciso anotar cerca de dez imagens por completo, ou criar 25 classificações, antes de o primeiro modelo ter sinal suficiente. O preço é sob consulta e mira organizações com orçamento real, então quem só quer testar uma ideia encontra opções mais baratas.
Como começar
- Acesse app.hasty.ai e cadastre-se com e-mail ou conta do Google.
- Crie um projeto e escolha o tipo de tarefa: detecção de objetos, classificação, segmentação semântica ou outra.
- Envie imagens ou quadros de vídeo e rotule à mão o primeiro lote pequeno para dar dados de treino ao sistema.
- Aguarde o treino do modelo do projeto e aceite ou corrija as sugestões da IA nas imagens restantes.
- Revise os itens sinalizados, exporte o conjunto de dados e treine ou implante um modelo pelo Model Playground.
Informações do produto
Uma visão rápida dos preços, das plataformas compatíveis e do desempenho de cloudfactory.com.
Ideal para
Os usuários, tarefas e cenários em que esta ferramenta se encaixa melhor.
Usuários
- Engenheiros de machine learning e cientistas de dados
- Coordenadores de anotação
- Times de produto sem especialista em ML
Tarefas
- Montar um conjunto de referência para detecção de objetos
- Auditar um conjunto já rotulado
- Prototipar um modelo de visão
Cenários
- Testar um caso de uso de visão computacional
- Rotular além da capacidade interna
- Setores regulados
Principais recursos
Anotação assistida por IA
Os assistentes do Hasty aprendem com os rótulos produzidos pelo time e preveem os próximos. Em detecção e segmentação, um clique coloca um polígono inteiro no lugar de uma dúzia de pontos manuais. O começo tem uma condição: o primeiro modelo precisa de cerca de dez imagens bem anotadas, ou 25 classificações, para entrar em ação.
Model Playground
O Model Playground treina e compara modelos sem código. A equipe testa um detector, olha as métricas, ajusta o conjunto de dados e treina de novo na mesma sessão. Serve para responder cedo a uma pergunta específica: este dado basta para construir algo sério?
Controle de qualidade automático
A pontuação por consenso compara anotações de fontes diferentes e marca as que não batem. Em vez de conferir uma amostra no olho, o revisor recebe uma lista ordenada de rótulos suspeitos. O efeito prático é menos tempo em imagem limpa e mais tempo naquelas que realmente pedem uma decisão.
Sete tipos de tarefa de visão computacional
Um único espaço cobre classificação, rotulagem, detecção de objetos, segmentação de instâncias, segmentação semântica, segmentação panóptica e previsão de atributos. Times que trocam de tarefa não precisam migrar os dados para outra ferramenta, o que pesa quando o projeto começa como detecção e depois pede máscaras no nível do pixel.
Equipe de anotação gerenciada
Como o Hasty vive dentro da CloudFactory, um projeto pode passar parte da fila para anotadores treinados. O projeto, as diretrizes e as regras de qualidade continuam os mesmos. Essa é a diferença central em relação às ferramentas de rotulagem independentes e explica por que a conversa sobre preço costuma começar com um documento de escopo.
Segurança e conformidade
A CloudFactory tem ISO 9001:2015, ISO 27001, SOC 2, HIPAA e GDPR. Para equipes de saúde ou automotivo, esses papéis muitas vezes definem se um fornecedor pode ser usado, por melhor que seja o software de rotulagem.
Prós e contras
Prós
- Os assistentes de IA reduzem o trabalho repetitivo depois de um curto período de anotação manual.
- A pontuação por consenso transforma o controle de qualidade em lista de revisão, não em amostragem manual.
- Sete tipos de tarefa num só espaço, então o projeto cresce de detecção para segmentação sem migração.
- Acesso direto aos anotadores gerenciados da CloudFactory quando a capacidade interna acaba.
- Cobertura de conformidade que atende às exigências de compra de setores regulados.
Contras
- Não existe tabela de preços pública. Planejar o orçamento exige conversa com vendas e uma cotação com escopo.
- Os recursos de IA ficam parados até o projeto acumular anotações manuais, o que atrasa o primeiro dia.
- O Hasty como produto independente acabou. A documentação e o suporte agora assumem a plataforma CloudFactory inteira, então tutoriais antigos podem parecer desatualizados.
- Times pequenos podem achar o modelo empresarial e os contratos mais pesados do que precisam.
Perguntas frequentes
O Hasty serve para montar conjuntos de treino de visão computacional. A equipe envia imagens ou vídeos, rotula objetos e regiões, roda controles de qualidade e treina um modelo no mesmo espaço de trabalho.
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