杭州曼孚科技有限公司的标注工具、标注平台深受广大客户的喜爱，公司与客户建立了长期稳定的合作关系。杭州曼孚提供的nlp、标注员解决了广大客户的需求。杭州曼孚实力雄厚，重信用、守合同、以优质的服务和诚实守信的原则，赢得了广大客户的信任。x38a66d2n

创新是杭州曼孚科技有限公司成功的基石。在未来，杭州曼孚也希望不断地创新，为广大顾客提供labelme服务。多年来，杭州曼孚始终相信只有坚持创新和专业，才能更好的满足客户对评价高的语音标注的需求。

延伸拓展

详情介绍：1.一幅图像由多个区域组成，不同的区域对应不同的语义关键字。比如一幅图像中有蓝天、白云、草坪，马等语义，图片转文字其中的任何一个语义只是存在于图像中的某个区域，并不是图的全局都包含这些语义。所以全局特征不能很好的表示图像的高层语义。多示例学习问题被引入解决图像标注的有歧义问题。多示例多标记的图像标注方法，只是提供了图像底层特征与高层语义之间的更好的对应的新思路，对于提取出来的特征向量仍然需要训练分类模型进行分类。图片转文字相关模型图像自动标注方法是基于早期的概率关联模型而来，不同于概率关联模型的地方是它不仅仅简单地统计图像区域与关键词出现的共生概率，而是建立图像与语义关键词之间的概率相关模型。通过关联模型，给待标注图像找到与其相关性概率的一组语义关键词来标注图像。半监督模型图像自动标注是一种重要的机器学习方法，已经标注的图像信息和未图片转文字信息都要参与到机器的学习过程中，与前面提到的基于分类的有监督机器学习方法不同，在学习过程中可以利用的图像信息更多，对信息的了解更加清楚，它适用于图像信息总量大，而已图片转文字信息很少的情形。这种图像标注方法在大数据环境下可以得到很好地推广。这种方法初步提出了图模型标注的基本思想，对于图像节点之间的权值问题以及标注词与标注词、图像与图像之间的相关性问题考虑的较少。图像标注结果不理想。

杭州曼孚的客户服务和质量控制走在行业的前列，获得了世界各地客户的高度称赞。我们的目标是与客户并肩合作发展，如果您有任何关于产品设计的新理念，我们的设计师将帮助您实现想法；如果您对我们的产品感兴趣，请随时联系，我们期待着与您合作。公司官网：.cn