Nuestro flujo de trabajo requiere que etiquetemos una gran cantidad de archivos PDF, y Ango Hub ha sido excelente para esto. Nuestros PDFs están en S3, y importarlos a la plataforma fue fácil, simplemente hicimos un .json con enlaces a nuestros archivos y estaban listos. El etiquetado en sí, aunque hay atajos que aprender al principio, rápidamente se vuelve intuitivo y después de un tiempo nos volvimos muy rápidos. Puedes realizar búsquedas de texto completo en archivos PDF, lo cual ahorra mucho tiempo. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.
Algunos de los atajos pueden ser un poco torpes y no inmediatamente evidentes al principio. Uno se acostumbra, pero hay una curva de aprendizaje. No es inmediatamente evidente cómo se instalan y activan los complementos de "Asistencia de IA". Reseña recopilada por y alojada en G2.com.
11 de 12 Reseñas totales para iMerit Ango Hub Multimodal AI Platform
Ango Hub is a solid platform for organizations that need high-quality labeled data for complex AI/ML projects. Its focus on workflow management, customization, and quality control suggests it's designed for serious annotation efforts. I like Ango Hub's ability to handle and synchronize annotations across different modalities. It allows for correlating objects and events across sensor data, creating a comprehensive understanding of the environment. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.
The complexity of the platform might require dedicated training. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.
La plataforma funciona bien incluso con tareas de video pesadas. Hicimos clasificación de video con muestras en 4K y no tuvimos problemas visibles. Me gusta que podemos importar nuestros datos a Hub sin tener que cambiar su ubicación en el servidor, solo le damos a Hub enlaces a donde está ahora. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.
Actualmente, el único tipo de archivo de video aceptado es .mp4, por lo que tenemos que convertir los videos a este formato, lo cual puede llevar tiempo. Sería genial si pudiéramos subir directamente archivos .avi o .mov. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.
Tenemos diferentes modelos que necesitan ser entrenados con diferentes tipos de datos, uno en audio y otro en transcripciones de texto. Nos gusta que con Ango Hub, podemos usar una sola plataforma para etiquetar ambos. Nuestro equipo de etiquetado es de unas 10 personas y me gusta que podemos ver estadísticas detalladas sobre todo lo que está sucediendo. Los precios también son muy razonables en comparación con otros productos similares. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.
No hay función para acercar las formas de onda de audio, por lo que si tu archivo de audio es realmente largo, perderás precisión en el corte. Tengo la esperanza de que esto se pueda solucionar con una actualización. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.
Cuando descubrimos que una pequeña característica ayudaría a nuestro flujo de trabajo, enviamos un correo electrónico a Ango pero no pensamos mucho en ello. Al día siguiente, se añadió la característica que queríamos. La rápida respuesta del equipo ha sido increíble y no estamos seguros de que esto pudiera haber sucedido con otras plataformas más grandes. Ango Hub tiene un gran rendimiento y hemos podido completar nuestras tareas de clasificación de texto de manera rápida y eficiente. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.
En este momento no es posible etiquetar en plataformas que no sean de escritorio. Aunque esto no es un gran problema para nosotros, pensé que otros podrían querer saberlo. Los formatos de exportación están actualmente limitados a dos, por lo que es posible que necesites hacer alguna conversión dependiendo de tu situación. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.
Nuestros proyectos de etiquetado consisten en millones de imágenes, y el rendimiento de Ango Hub ha sido excelente. Agregar archivos a Hub ha sido casi instantáneo y todo se siente ágil al cargar. Enormes felicitaciones al equipo de desarrollo por eso. Nuestros anotadores tuvieron una pequeña curva de aprendizaje al principio, pero ahora están acostumbrados a trabajar en Hub y también están satisfechos. Las funciones de asistencia de IA también nos ahorraron tiempo gracias a los modelos preentrenados que se ofrecen. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.
La interfaz lleva algo de tiempo acostumbrarse, no todo es inmediatamente obvio. La mayoría de las plataformas de etiquetado no están "estandarizadas" entre sí, al parecer. Revisar la documentación una vez puede ayudar a aclarar las cosas. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.
Ango Hub tiene características que lo hacen adecuado para el etiquetado de imágenes. La herramienta "Smart Scissors" funciona especialmente bien para el metraje de CCTV de inventario, que es con lo que trabajamos, acelera el etiquetado de manera bastante significativa. La función FrameCut también funciona, pero no es tan buena como las tijeras. También admite TIF de múltiples capas, que junto con JPG es lo que más usamos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.
No es inmediatamente obvio cómo activar o usar las funciones de Asistencia de IA sin leer la documentación, así como otras características. Algunas cosas sobre la interfaz de usuario podrían mejorarse. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.
Hemos estado buscando un software de etiquetado de imágenes durante un tiempo y nos decidimos por Ango Hub. Lo elegimos por su gran soporte para tareas complejas de etiquetado de imágenes. La interfaz facilita la creación de polígonos grandes, copiarlos y pegarlos, modificarlos, etc. Las relaciones y los cuadros delimitadores rotados son una gran ventaja también, así como la herramienta de Tijeras Inteligentes. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.
No todo en la interfaz es inmediatamente intuitivo, al principio tomó un poco entender qué hacía todo. Importar imágenes es rápido pero requiere que hagas un .json. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.
Ango Hub es bueno con los PDFs. Puedes tener un grupo de personas anotando el mismo PDF, y calculará su puntaje de consenso. Puedes resaltar texto o dibujar áreas alrededor de otro texto, y hará OCR por ti. Puedes dibujar relaciones entre etiquetas de manera intuitiva. En general, sus características de PDF están adelantadas, hasta donde puedo ver. Otras plataformas te piden convertir PDFs a imágenes, lo cual no es conveniente en absoluto ya que pierdes la capa de texto. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.
Probablemente sea una manía, pero Ango Hub no es realmente amigable para móviles en este momento. La mayoría de los usuarios utilizarán la plataforma desde el escritorio, así que no es un gran problema, pero a veces necesito ver algunas de las anotaciones de mis colegas desde mi teléfono y no es perfecto. Les he enviado un correo electrónico sobre esto y dijeron que estaba en proceso. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.
Ango Hub es la primera plataforma que he visto con fuertes características de colaboración. Los etiquetadores pueden dejar comentarios, abrir problemas, marcar ciertas etiquetas, etc. También puedes ver un montón de estadísticas de etiquetado directamente desde el panel de control. Tenemos un equipo de etiquetado interno de tamaño medio, por lo que eso nos resulta útil. La plataforma es sencilla de configurar y usar, y hasta ahora no hemos tenido ningún problema con el etiquetado de imágenes. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.
Es fácil importar datos mediante arrastrar y soltar, pero importar activos desde la nube en este momento requiere que hagas un .json con URLs individuales. Ojalá hubiera una opción de importación con un solo clic desde el almacenamiento en la nube. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.
Ango Hub es una plataforma versátil y altamente personalizable. Aunque ofrece un etiquetado preciso y de alta precisión para la mayoría de las aplicaciones de aprendizaje automático de productos básicos, tiene una arquitectura flexible que se puede extender para casos especiales. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.
La única característica negativa es en términos de compartir los datos, creo que en el futuro, habría una solución de arrastrar y soltar para acelerar el inicio del proceso de etiquetado. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.
