US-DATAРазметка данных
Кабинет
Подготовим изображения, видео, планы и документы для обучения AI-моделей — классификация объектов, разметка фасадов и интерьеров, сегментация помещений, поиск дефектов и автоматизация каталогов.
От тестовой выборки до готового датасета для production.
Рассчитать стоимость проекта
Разметка данных для недвижимости — это подготовка фотографий, видео, планировок, схем и документов для обучения моделей искусственного интеллекта и компьютерного зрения.
Аннотаторы могут выделять здания, окна, двери, помещения, элементы интерьера и другие объекты, классифицировать изображения, сегментировать отдельные зоны и размечать дефекты.
Такие датасеты используются в PropTech, классифайдах, девелоперских проектах, системах автоматической оценки недвижимости и инструментах технического анализа объектов.
Особенность недвижимости — большое разнообразие визуальных данных. Один и тот же тип помещения может выглядеть совершенно по-разному, а элементы здания могут существенно отличаться в зависимости от архитектуры, года постройки и условий съемки.
Поэтому для обучения AI-моделей важны единые правила разметки, хорошо продуманная структура классов и отдельная обработка сложных случаев.
Bounding Box-разметка:
Выделение точных границ:
Присвоение категорий:
Работа с чертежами и планами:
Выделение:
Разметка и извлечение данных из:
Разные типы аннотации для задач computer vision
Полный цикл подготовки данных - от сырых материалов до готовой модели
Как мы обеспечиваем стабильную разметку данных недвижимости
Данные недвижимости отличаются большим визуальным разнообразием. Один тип помещения может быть представлен в десятках разных вариантов, а архитектурные элементы могут отличаться по форме, материалу и расположению.
Перед масштабированием проекта мы согласовываем правила аннотации, структуру классов и пограничные случаи.
Разметка проходит несколько уровней проверки, чтобы сохранить единый подход на всем массиве данных.
Компьютерное зрение позволяет автоматически анализировать фотографии объектов недвижимости и извлекать из них структурированные характеристики.
AI-модель может определять:
Для обучения таких моделей требуется большой массив размеченных примеров.
US-DATA помогает сформировать структуру классов, подготовить гайдлайны и выполнить разметку на требуемом объеме данных.
Компьютерное зрение может использоваться не только для каталогизации объектов, но и для технического анализа зданий.
Мы можем размечать:
В зависимости от задачи используется Bounding Box, полигоны или сегментация.
Такие датасеты подходят для обучения систем автоматического визуального контроля и технического мониторинга.
Фотографии, видео, планы, схемы и документы могут обрабатываться в рамках одного проекта.
Понимаем требования к данным для детекции, сегментации и классификации.
Работаем по существующей онтологии заказчика или помогаем ее формализовать.
Размечаем нестандартные фасады, интерьеры и архитектурные элементы.
Можно начать с пилота и увеличить объем после проверки качества.
Контролируем точность и согласованность аннотаций на протяжении всего проекта.
Более точная классификация объектов недвижимости
Корректное распознавание фасадов и интерьеров
Автоматическое определение характеристик объекта
Выявление дефектов и повреждений
Готовый датасет для обучения и тестирования модели
Разделы раскрываются — внутри таблицы с ориентировочной стоимостью.
Выберите параметры - получите мгновенный расчет
* Данный расчет не является публичной офертой. Финальная стоимость работ определяется после получения технического задания и анализа данных.
Актуальные материалы о разметке данных и машинном обучении
Покажите пример данных и расскажите о задаче — мы оценим объем, предложим подход к разметке и подготовим тестовую выборку.
Искусственный интеллект и компьютерное зрение все активнее используются в недвижимости, девелопменте и PropTech. AI-модели помогают классифицировать объекты, анализировать фотографии интерьеров, распознавать архитектурные элементы, обрабатывать планировки и выявлять визуальные дефекты зданий. Для обучения таких систем необходимы качественно размеченные данные.
US-DATA выполняет разметку изображений, видео, планов и документов для проектов в сфере недвижимости. В зависимости от задачи мы используем Bounding Box, полигоны, сегментацию, классификацию и OCR-разметку.
При работе с фотографиями недвижимости можно размечать здания, помещения, окна, двери, мебель, элементы интерьера и фасада. Такие данные используются для автоматической классификации объявлений, определения характеристик объектов и обучения систем компьютерного зрения. Для нахождения отдельных элементов применяется детекция объектов.
Отдельное направление — разметка фасадов и дефектов. AI-модели могут использоваться для поиска трещин, повреждений и других визуальных признаков состояния объекта. Для таких задач особенно важна точная сегментация изображений и единые критерии аннотирования.
Также US-DATA может обрабатывать планировки, технические схемы и документы. Разметка текстовых данных позволяет обучать модели распознавать помещения, стены, двери, обозначения и извлекать структурированную информацию.
Для классифайдов и PropTech-платформ разметка данных помогает автоматизировать обработку большого количества объявлений и фотографий, улучшить поиск, рекомендации и качество структурирования каталога.
US-DATA может подключиться на любом этапе проекта: провести пилотную разметку, помочь сформировать гайдлайны, обработать существующий массив данных или масштабировать уже работающий процесс.
Если вашему проекту требуется разметка данных для недвижимости, классификация объектов, сегментация помещений, разметка фасадов или подготовка датасета для PropTech, команда US-DATA подготовит данные в согласованном формате для обучения, тестирования и дальнейшего использования ML-модели.
