Servicii de colectare a datelor de imagine pentru viziune computerizată
Seturi de date de imagini personalizate, cu consimțământ complet — orice subiect, orice scenariu, construite conform specificațiilor modelului dvs.
De ce este necesar un set de date de instruire pentru imagine pentru computer Vision?
Colectarea datelor de imagine este procesul de captare, obținere și selecționare a seturilor de date de imagini pentru a antrena modele de viziune computerizată și învățare automată. Shaip colectează imagini personalizate, cu consimțământ complet - de la fețe, documente, obiecte, scene și imagini medicale - adaptate domeniului, rezoluției și cerințelor demografice ale fiecărui model, apoi verifică calitatea fiecărei imagini printr-un proces Six Sigma.
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 pentru antrenamentul de imagini de la Shaip se concentrează pe soluții complete, inclusiv urmărirea entităților, analiza scrisului de mână, identificarea obiectelor și recunoașterea tiparelor. Nu e vorba doar de asta! Serviciile de colectare a datelor de imagine oferite de Shaip includ și:
- 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:
Colecție de documente și imagini OCR
Shaip capturează facturi, chitanțe, acte de identitate, pașapoarte și formulare scrise de mână pentru OCR și modele de înțelegere a documentelor, în mai multe limbi și condiții de captură. Caz de utilizare: OCR, KYC, clasificarea documentelor.
Colecție de imagini faciale și demografice
Shaip colectează seturi de date cu imagini faciale pentru diferite etnii, vârste, poziții ale capului și iluminare pentru a reduce influența factorilor de inteligență artificială (AI), cu opțiuni de puncte de reper pentru recunoaștere și modele emoționale. Caz de utilizare: recunoaștere facială, AI emoțional, monitorizare ADAS a șoferilor.
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.
Colecția de imagini obiect
Serviciul nostru de colectare a imaginilor cu obiecte oferă o gamă largă de imagini care prezintă diferite obiecte în diferite contexte și condiții de iluminare.
Colecția de imagini Landmark
Suntem specializați în colectarea de imagini cu repere din întreaga lume. Seturile noastre de date acoperă mai multe unghiuri, momente ale zilei și condiții meteorologice
Colecție de texte scrise de mână
Colecție de imagini text scrise de mână în diferite limbi și stiluri pentru a dezvolta modele AI capabile să recunoască și să interpreteze textul scris de mână cu acuratețe.
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
Cum funcționează / Proces
Domeniu de aplicare și specificații
Definiți subiectul, volumul, setările regionale, datele demografice, formatele și cerințele de consimțământ.
Pilot și calibrare
Rulați un proiect pilot de mică amploare pentru a valida instrucțiunile și cazurile limită înainte de scalare.
Colecție la scară largă
Capturați la volum prin rețeaua globală verificată de contribuitori ai Shaip.
Asigurarea calității Six Sigma
Validare în mai multe etape, sarcini de aur și verificări de conformitate pentru fiecare lot.
Livrare și reîmprospătare
Livrați în formatul dorit cu metadate, apoi extindeți acoperirea după cum este necesar.
De ce să alegeți Shaip
Personalizate, nu extrase prin extragere: Shaip colectează imagini noi, complet aprobate, conform specificațiilor exacte ale utilizatorului - domeniu, rezoluție și mix demografic - în loc să reîmpacheteze seturi publice.
Calitatea Six Sigma: O echipă dedicată de specialiști Six Sigma derulează un proces de asigurare a calității în etape, cu bucle continue de feedback, astfel încât seturile de date sunt livrate validate.
Acoperire conștientă de prejudecăți: Utilizați surse Shaip pentru diferite etnii, vârste, zone geografice și condiții de iluminare pentru a reduce prejudecățile generate de inteligența artificială vizuală la nivelul stratului de date.
Servicii oferite
Colectarea expertă a datelor de tip text nu este operațională pentru setări AI complete. La Shaip, puteți chiar să luați în considerare următoarele servicii pentru a face modelele mult mai răspândite decât de obicei:
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 text
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 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.
Soluții
Servicii și soluții de viziune pe computer
Viziunea computerizată este un domeniu al tehnologiilor de inteligență artificială care antrenează mașinile să vadă, să înțeleagă și să interpreteze lumea vizuală, așa cum o fac oamenii. Aceasta 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 mari.
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.
Clienți prezentați
Împuternicirea echipelor să construiască produse AI de top la nivel mondial.
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 este procesul de colectare a datelor vizuale - fotografii, scanări sau grafică - pentru a antrena, testa și valida modelele de învățare automată care interpretează imaginile. Imaginile colectate oferă sistemelor de viziune computerizată exemplele de care au nevoie pentru a recunoaște cu precizie obiecte, fețe, scene și modele în condiții reale.
Colectarea datelor de tip imagine începe prin definirea cerințelor și obiectivelor unui proiect. Imaginile sunt apoi extrase din baze de date, capturate proaspăt cu camere sau generate după cum este necesar, diversitatea și calitatea fiind tratate ca priorități. Odată colectate, imaginile sunt de obicei etichetate sau adnotate pentru a adăuga contextul și clasificarea pe care se bazează un model de învățare automată în timpul antrenamentului.
Colectarea datelor de imagine este fundamentală pentru orice proiect de învățare automată care se ocupă de informații vizuale. Seturile de date de imagine diverse și de calitate produc un antrenament al modelului mai precis și mai robust, ceea ce duce la performanțe mai puternice în lumea reală. Datele bine colectate asigură că sistemele de inteligență artificială pot recunoaște, interpreta și răspunde în mod fiabil la indicii vizuale în toate condițiile cu care se vor confrunta în producție.
În funcție de obiectiv, pot fi colectate multe tipuri de date, inclusiv fotografii, imagini din satelit, documente scrise de mână și scanate, fotografii faciale, imagini termice și capturi AR/VR. Tipul utilizat ar trebui să se alinieze cu cerințele specifice ale proiectului AI/ML, deoarece potrivirea domeniului afectează direct acuratețea modelului.
Colecția personalizată capturează imagini noi, complet consimțite, potrivite domeniului, rezoluției și nevoilor demografice ale modelului dvs. Seturile de date publice precum ImageNet sau COCO sunt generice și adesea permit accesul unui model doar la stadiul de prototip. Shaip colectează date conform specificațiilor dvs. exacte, astfel încât datele reflectă condițiile reale, subiectele și cazurile limită pe care aplicația dvs. trebuie să le gestioneze.
Shaip aplică un proces de calitate Six Sigma etapizat, condus de proprietari de procese dedicați, cu bucle de validare și feedback pentru fiecare lot. Pentru a reduce influența IA vizuală la nivelul stratului de date, Shaip utilizează surse pentru diferite etnii, vârste, zone geografice și condiții de iluminare, astfel încât modelele să funcționeze corect și consecvent, în loc să se încline spre grupurile suprareprezentate.
Da. Shaip colectează date de imagine prin intermediul surselor cu acordul deplin al participanților, cu declarații de identitate documentate și manipulare și transfer securizat, cu acces controlat. Acest lucru este important pentru utilizarea comercială, unde imaginile publice licențiate ambiguu creează un risc juridic.
Costul depinde de volumul și tipul imaginii, regiunile țintă, metadatele necesare și cerințele de consimțământ, deci nu există o taxă fixă. Shaip oferă o ofertă personalizată după o scurtă discuție privind scopul, specificațiile și cronologia, ceea ce vă împiedică să plătiți pentru un scop de colecție de care modelul dvs. nu are nevoie.
