杭州曼孚科技有限公司創(chuàng)建于2018-11-16，經(jīng)歷快速發(fā)展，已經(jīng)發(fā)展成為一家頗具規(guī)模和成效的語音標(biāo)注、mindflow的公司，是中國IT、軟件、互聯(lián)網(wǎng)、計(jì)算機(jī)軟件行業(yè)的標(biāo)桿企業(yè)之一。x38a66d2n

在發(fā)展的過程中，杭州曼孚科技有限公司深切感受到成長(zhǎng)與發(fā)展的艱辛。為此，杭州曼孚始終秉承“客戶至上”的經(jīng)營理念，把客戶體驗(yàn)和客戶價(jià)值作為衡量杭州曼孚工作的根本標(biāo)準(zhǔn)，堅(jiān)持誠信經(jīng)營，用心服務(wù)，專注專注于為廣大用戶提供貼心和優(yōu)質(zhì)的語音標(biāo)注服務(wù)。憑借良好的語音標(biāo)注口碑，雄厚的實(shí)力和熱情周到的服務(wù)，杭州曼孚贏得了眾多客戶的信任和尊重。

延伸內(nèi)容

1.一幅圖像由多個(gè)區(qū)域組成，不同的區(qū)域?qū)?yīng)不同的語義關(guān)鍵字。比如一幅圖像中有藍(lán)天、白云、草坪，馬等語義，圖片轉(zhuǎn)文字其中的任何一個(gè)語義只是存在于圖像中的某個(gè)區(qū)域，并不是圖的全局都包含這些語義。所以全局特征不能很好的表示圖像的高層語義。多示例學(xué)習(xí)問題被引入解決圖像標(biāo)注的有歧義問題。多示例多標(biāo)記的圖像標(biāo)注方法，只是提供了圖像底層特征與高層語義之間的更好的對(duì)應(yīng)的新思路，對(duì)于提取出來的特征向量仍然需要訓(xùn)練分類模型進(jìn)行分類。圖片轉(zhuǎn)文字相關(guān)模型圖像自動(dòng)標(biāo)注方法是基于早期的概率關(guān)聯(lián)模型而來，不同于概率關(guān)聯(lián)模型的地方是它不僅僅簡(jiǎn)單地統(tǒng)計(jì)圖像區(qū)域與關(guān)鍵詞出現(xiàn)的共生概率，而是建立圖像與語義關(guān)鍵詞之間的概率相關(guān)模型。通過關(guān)聯(lián)模型，給待標(biāo)注圖像找到與其相關(guān)性概率的一組語義關(guān)鍵詞來標(biāo)注圖像。半監(jiān)督模型圖像自動(dòng)標(biāo)注是一種重要的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，已經(jīng)標(biāo)注的圖像信息和未圖片轉(zhuǎn)文字信息都要參與到機(jī)器的學(xué)習(xí)過程中，與前面提到的基于分類的有監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)方法不同，在學(xué)習(xí)過程中可以利用的圖像信息更多，對(duì)信息的了解更加清楚，它適用于圖像信息總量大，而已圖片轉(zhuǎn)文字信息很少的情形。這種圖像標(biāo)注方法在大數(shù)據(jù)環(huán)境下可以得到很好地推廣。這種方法初步提出了圖模型標(biāo)注的基本思想，對(duì)于圖像節(jié)點(diǎn)之間的權(quán)值問題以及標(biāo)注詞與標(biāo)注詞、圖像與圖像之間的相關(guān)性問題考慮的較少。圖像標(biāo)注結(jié)果不理想。

杭州曼孚始終堅(jiān)持“”的企業(yè)宗旨；與時(shí)俱進(jìn)，與圖片轉(zhuǎn)文字行業(yè)共同進(jìn)步，合力同行，創(chuàng)新共贏。想要獲取更多有關(guān)語音標(biāo)注、視頻標(biāo)注的信息，可登錄杭州曼孚官網(wǎng)：.cn查看。