20-30%
“Since implementing Encord, UVeye has seen around a 20-30% improvement in their data annotation rate”
Tel que publié sur encord.com, juin 2026. Capturé par usedby le 7 oct. 2026.
Ce qui s’est passé
UVeye uses Encord to annotate video sequences and multi-frame image groups of vehicle scans for its computer vision models used in automated vehicle inspection. The team uses it for object tracking, image grouping, review workflows and analytics to manage annotators and reviewers.
Résumé rédigé par usedby à partir de la page source, en anglais. Les chiffres sont ceux de Encord et de UVeye, pas les nôtres.
Since implementing Encord, UVeye has seen around a 20-30% improvement in their data annotation rate, allowing them to deliver more training data within the same number of working hours while completing projects in shorter cycles.
Encord has eliminated the need for manual tracking tables. In our previous platform, we had to rely on spreadsheets to ensure that annotators and reviewers weren't overlapping. With Encord the process is built into the workflow, allowing the team to focus entirely on the task without worrying about coordination overhead.
Ce que dit le témoignage, et ce que nous avons vérifié
Nous avons comparé le témoignage à sa page en ligne le 7 oct. 2026.
- Le chiffre : 20-30%VérifiéImprimé mot pour mot sur la page, près du nom de UVeye.
- L’extrait cité plus hautVérifiéCopié mot pour mot depuis la page, près du nom de UVeye.
- La date de publicationVérifiéLue dans les métadonnées de la page, jamais devinée.
- UVeye utilise EncordVérifiéLigne de niveau Confirmé. Dernière vérification, toutes sources confondues : 7 oct. 2026.
- Le résultat lui-mêmeNon vérifiéNous le citons ; nous ne l’avons pas mesuré.




