Colectarea de date relevante pentru imagini pentru a aduce AI la viață
Antrenați aplicațiile Computer Vision, setările AI, entitățile care se conduc singure și multe altele la perfecțiune cu servicii de colectare a datelor de imagine de ultimă oră
Eliminați blocajele din conducta dvs. de date de imagine acum.
Clienți prezentați
De ce este necesar un set de date de instruire pentru imagine pentru computer Vision?
Sistemele unice de inteligență artificială și modelele de învățare automată trebuie să fie instruite cuprinzător pentru a fi considerate unice. În timp ce seturile de date audio și textuale sunt necesare pentru a antrena în mod inteligent modelele NLP, aplicațiile cu Computer Vision ca funcționalitate de bază trebuie alimentate cu un set de date de antrenament imagine.
Modelele și setările Smart ML care au sarcina de a identifica obiecte și modele ca parte a funcționării lor trebuie să fie instruite pe larg. Pornind de la urmărirea interacțiunilor până la emoțiile umane, sistemele inteligente trebuie să aibă baza pentru a identifica entitățile în primul rând. Puterea de identificare este oferită de soluții personalizate de colectare a datelor de imagine.
Colectarea datelor de imagine pentru sistemele de viziune computerizată vine cu următoarele beneficii:
- Depozit unic specific imaginii
- Abilitatea de a eticheta imaginile conform cerințelor
- Acces la camioane cu date istorice
Seturi de date de formare profesională pentru imagine
Orice subiect. Orice scenariu.
Aplicațiile care necesită etichetare facială și gestuală nu pot fi alimentate cu informații, superficial. În schimb, colectarea datelor de imagine pentru modelele de învățare automată trebuie să fie la egalitate cu cele mai recente standarde. La Shaip, ne concentrăm pe furnizarea de acces la seturi de date cuprinzătoare de formare a imaginii cu suport la nivel de expert pentru scalabilitate.
Seturile de date profesionale de formare a imaginilor de la Shaip se concentrează pe soluții all-inclusive, inclusiv urmărirea entităților, analiza scrisului de mână, identificarea obiectelor și recunoașterea modelelor. Nu e asta! Serviciile de colectare a datelor de imagine oferite de Shaip includ, de asemenea:
- Alimentare de date de la distanță și în câmp
- Abilitatea de a scala soluții – achiziție continuă de seturi de date
- Date de înaltă calitate și segmentate, care sunt gata pentru extragere
- Suport pentru transcriere imagine în text pentru OCR modele instruite
- Suport extins pentru analize specifice omului
- Gestionarea și manipularea datelor în siguranță
Expertiza noastră
Colecție de imagini care precede Subiecte și Scenarii
La Shaip, avem o întreagă gamă de tipuri de colectare a datelor de imagine, cu algoritmi sinonimi cu cazuri de utilizare specifice. Adăugați viziunea computerizată la capacitățile dvs. de învățare automată prin colectarea unor volume mari de seturi de date de imagine (set de date de imagini medicale, set de date de imagini de factură, colectare de seturi de date faciale sau orice set de date personalizate) pentru o varietate de cazuri de utilizare. La Shaip, avem o întreagă gamă de tipuri de colectare a datelor de imagine, cu algoritmi sinonimi cu cazuri de utilizare specifice. Diferite tipuri de seturi de date de imagine pe care le oferim:
Colectarea setului de date de documente
Aplicațiile inteligente care se ocupă de autentificarea acreditărilor sunt cel mai bine beneficiate de seturile de date ale documentelor. Shaip oferă cea mai bună colecție de imagini posibilă, implicând date de instruire utilizabile relevante pentru facturi, chitanțe, meniuri, hărți, cărți de identitate și multe altele, pentru a ajuta sistemul să identifice entitățile în mod proactiv
Colectare de set de date faciale
Aplicațiile care trebuie instruite pentru măsurarea emoțiilor și expresiilor faciale sunt cel mai bine servite cu colecția noastră de date faciale. Pe lângă furnizarea unui volum uriaș de date, la Shaip ne propunem să depășim prejudecățile AI, prin adunarea informațiilor dintr-o gamă largă de etnii și grupuri de vârstă.
Colectarea datelor de sănătate
Îmbunătățiți calitatea configurației dvs. de asistență medicală digitală și acuratețea diagnosticelor medicale cu seturi de date de asistență medicală calitative și cantitative oferite. Oferim imagini medicale de exemplu, CT Scan, RMN, Ultra Sound, Xray din diverse specialități medicale precum Radiologie, Oncologie, Patologie etc.
Colectarea setului de date despre alimente
Dacă intenționați vreodată să dezvoltați o aplicație inteligentă care poate captura și identifica imaginile alimentelor, în diferite condiții de iluminare, colecția noastră de date despre alimente poate fi destul de utilă.
Colectarea datelor auto
Formarea bazelor de date de mașini cu conducere autonomă cu elemente de pe marginea drumului, informații specifice unghiurilor, obiecte, date sematice și multe altele este posibilă cu seturile de date auto.
Colectarea datelor despre gesturile mâinii
Dacă ți-ai trecut vreodată cu mâna mobilul pentru a dormi, ai putea să te relaționezi. Dispozitivele inteligente și IoT cu senzori pot beneficia de serviciile noastre de colectare a datelor privind gesturile mâinii.
Seturi de date de imagine
Setul de date de imagine pentru șoferul auto
450 de imagini ale fețelor șoferilor cu configurarea mașinii în diferite ipostaze și variații, acoperind 20,000 de participanți unici din peste 10 etnii
- Utilizare caz: Model ADAS în mașină
- Format: imagini
- Volum: 455,000+
- Adnotare: Nu
Set de date pentru imagini de reper
Peste 80 de imagini cu repere din peste 40 de țări, colectate pe baza cerințelor personalizate.
- Utilizare caz: Detectarea reperelor
- Format: imagini
- Volum: 80,000+
- Adnotare: Nu
Set de date pentru imagini faciale
Imagini de 12k cu variații în jurul poziției capului, etniei, genului, fundalului, unghiului de captare, vârstei etc. cu 68 de puncte de reper
- Utilizare caz: Recunoastere faciala
- Format: imagini
- Volum: 12,000+
- Adnotare: Adnotare de reper
Setul de date despre imagini alimentare
55 de imagini în peste 50 de variante (tip de mâncare, iluminare, interior vs exterior, fundal, distanța camerei etc.) cu imagini adnotate
- Utilizare caz: Recunoașterea alimentelor
- Format: imagini
- Volum: 55,000+
- Adnotare: Da
Motive pentru a alege Shaip ca partener de încredere pentru formarea imaginilor AI
oameni
Echipe dedicate și pregătite:
- Peste 30,000 de colaboratori pentru crearea datelor, etichetare și asigurare a calității
- Echipa de management de proiect acreditată
- Echipa de dezvoltare a produselor cu experiență
- Echipa Talent Pool Sourcing & Onboarding
Proces
Cea mai mare eficiență a procesului este asigurată cu:
- Proces robust 6 Sigma Stage-Gate
- O echipă dedicată de centuri negre 6 Sigma – proprietari cheie de proces și conformitate cu calitatea
- Îmbunătățire continuă și buclă de feedback
Platformă
Platforma patentata ofera beneficii:
- Platformă end-to-end bazată pe web
- Calitate impecabilă
- TAT mai rapid
- Livrare fără întreruperi
oameni
Echipe dedicate și pregătite:
- Peste 30,000 de colaboratori pentru crearea datelor, etichetare și asigurare a calității
- Echipa de management de proiect acreditată
- Echipa de dezvoltare a produselor cu experiență
- Echipa Talent Pool Sourcing & Onboarding
Proces
Cea mai mare eficiență a procesului este asigurată cu:
- Proces robust 6 Sigma Stage-Gate
- O echipă dedicată de centuri negre 6 Sigma – proprietari cheie de proces și conformitate cu calitatea
- Îmbunătățire continuă și buclă de feedback
Platformă
Platforma patentata ofera beneficii:
- Platformă end-to-end bazată pe web
- Calitate impecabilă
- TAT mai rapid
- Livrare fără întreruperi
Servicii oferite
Colectarea expertă a datelor de imagine nu este completă pentru setări AI complete. La Shaip, puteți chiar să luați în considerare următoarele servicii pentru a face modelele mult mai răspândite decât de obicei:
Colectarea datelor text
Servicii
Adevărata valoare a serviciilor de colectare a datelor cognitive Shaip este că oferă organizațiilor cheia pentru a debloca informațiile critice găsite în datele nestructurate.
Servicii de colectare a datelor audio
Vă ajutăm să alimentați modelele cu date vocale pentru a le ajuta să exploreze avantajele procesării limbajului natural într-un mod mai echilibrat
Servicii de colectare a datelor video
Acum concentrați-vă pe viziunea computerizată împreună cu NLP pentru a vă antrena modelele pentru a identifica obiectele, indivizii, elementele de descurajare și alte elemente vizuale la perfecțiune
Resurse recomandate
Ghidul cumpărătorului
Adnotare și etichetare imagini pentru computer Vision
Viziunea computerizată înseamnă a înțelege lumea vizuală pentru a instrui aplicațiile de viziune computerizată. Succesul său se rezumă complet la ceea ce numim adnotare de imagine – procesul fundamental din spatele tehnologiei care face ca mașinile să ia decizii inteligente și este exact ceea ce suntem pe cale să discutăm și să explorăm.
soluţii
Servicii și soluții de viziune pe computer
Viziunea computerizată este un domeniu al tehnologiilor de inteligență artificială careAntrenați mașinile să vadă, să înțeleagă și să interpreteze lumea vizuală, așa cum o fac oamenii. Ajută la dezvoltarea modelelor de învățare automată pentru a înțelege, identifica și clasifica cu precizie obiectele dintr-o imagine sau un videoclip - la o scară și o viteză mult mai mare.
Blog
Tipuri de adnotări de imagine: argumente pro, contra și cazuri de utilizare
Lumea nu a mai fost la fel de când computerele au început să privească obiecte și să le interpreteze. De la elemente distractive care ar putea fi la fel de simple ca un filtru Snapchat care îți produce o barbă amuzantă pe față până la sisteme complexe care detectează în mod autonom prezența unor tumori minuscule din rapoartele scanate, vederea computerizată joacă un rol major în evoluția omenirii.
Doriți să vă construiți propriul depozit de date de imagine?
Aflați o vedere panoramică asupra setului de date de antrenament de imagine și obțineți un depozit pentru modelul dvs. Computer Vision.
Întrebări frecvente (FAQ)
Colectarea datelor de imagine pentru AI/ML implică colectarea de date vizuale sub formă de imagini sau grafice. Aceste date servesc drept input pentru instruire, testare și validare a inteligenței artificiale și a modelelor de învățare automată, în special a celor concepute pentru a procesa și înțelege informațiile vizuale.
Colectarea datelor de imagine începe prin definirea cerințelor și obiectivelor specifice ale unui proiect. După care, imaginile sunt preluate din baze de date, capturate cu ajutorul camerelor sau generate folosind grafica computerizată. Asigurarea unor imagini de înaltă calitate și diverse este esențială. Odată colectate, aceste imagini sunt adesea etichetate sau adnotate, oferind context sau clasificare pentru a ajuta modelul de învățare automată în faza de instruire.
Colectarea datelor de imagine este fundamentală pentru orice proiect de învățare automată care se ocupă de informații vizuale. Seturile de date de imagine de calitate și diverse permit formarea modelului mai precisă și mai robustă, ceea ce duce, la rândul său, la o performanță mai bună în aplicațiile din lumea reală. Acest lucru asigură că sistemele AI pot recunoaște, interpreta și răspunde la indicii vizuale în mod eficient.
Pot fi colectate mai multe tipuri de date de imagine, în funcție de obiectivul proiectului. Acestea includ, dar nu se limitează la: fotografii, imagini din satelit, imagini medicale, cum ar fi raze X sau RMN, documente scrise de mână, documente scanate, fotografii faciale, imagini termice și chiar capturi de realitate augmentată (AR) și realitate virtuală (VR). Tipul de date de imagine obținute ar trebui să se alinieze cu cerințele specifice ale proiectului AI/ML în cauză.