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usedby

Tal como se publicó en encord.com, abril de 2026. Capturado por usedby el 7 oct 2026.

Qué pasó

Voxel, a workplace safety company, moved its video-based computer vision and machine learning pipeline from open-source labeling tools to Encord. It uses the platform for video annotation, image classification and data management to detect safety and ergonomic issues at worksites.

Resumen escrito por usedby a partir de la página de origen, en inglés. Las cifras son de Encord y de Voxel, no nuestras.

One of the key requirements for Voxel was the ability to integrate their existing data pipelines into a new solution, which Encord was able to provide seamlessly. This enabled their team to continue to focus on their end solution without being preoccupied with the handover.

De la página. encord.com, capturada el 7 oct 2026

We went through a bunch of vendors and one of the things that stood out about Encord was the video first support, which other vendors do not have.

Anurag Kanungo, co-founder and CTO, Voxel. Fuente, capturada el 7 oct 2026

Lo que dice la historia, y lo que verificamos

Comparamos la historia con su página en línea el 7 oct 2026.

  • El pasaje citado arribaVerificadoCopiado palabra por palabra de la página, cerca del nombre de Voxel.
  • La fecha de publicaciónVerificadoLeída en los metadatos de la propia página, nunca adivinada.
  • Voxel usa EncordVerificadoLínea de nivel Confirmado. Última verificación entre todas las fuentes: 7 oct 2026.
  • El resultado en síNo verificadoLo citamos; no lo medimos.

Misma empresa, misma herramienta o mismo sector.

20-30%“Since implementing Encord, UVeye has seen around a 20-30% improvement in their data annotation rate”UVeye usa Encord. Otro cliente de Encord60%“Achieving reliable data pipelines for model training and evaluation 60% faster”Pickle Robot usa Encord. Otro cliente de Encord10x“10x annotation speed improvement on tracking data”Hudl usa Encord. Otro cliente de Encord