Autonomes Fahren-2D-Bild-Annotation und Lieferung
Teams in Autonomes Fahren nutzen TjMakeBot, um Rohdaten (2D-Bild) in abgenommene, versionierte Datensätze und trainierte Modelle zu überführen – mit menschlichen Gates und auditierbaren Nachweisen in jedem Schritt.
Was wir annotieren
Bounding Boxes, Polygone, OBB, Keypoints, Segmentierung, 3D-Boxen und 6D-Posen für Autonomes Fahren-2D-Bild-Daten – in einem Projekt mit einem Labelschema.
Pipeline & Qualität
Automatisches Vorlabeling schlägt Kandidaten vor; Prüfer genehmigen oder weisen an menschlichen Gates zurück; Qualitätsberichte nennen Regelsatz, Version und Metrik-Kaliber.
Lieferung & Nachweise
Datensatzversionen einfrieren, COCO exportieren und ein Evidenz-Bundle (Metriken + Kaliber + Versionen + Prüfsumme) übergeben, das Dritte nachrechnen können.