Shaip face acum parte din ecosistemul Ubiquity: Aceeași echipă - acum susținută de resurse extinse pentru a oferi asistență clienților la scară largă.
|
Obțineți asistență premium de la experți de talie mondială pentru a implementa viziunea computerizată în mod corect, extragând date în timp real din videoclipuri și imagini pentru a vă accelera călătoria ML
Împuternicirea echipelor să construiască produse AI de top la nivel mondial.
Viziunea computerizată este o zonă a tehnologiilor de inteligență artificială care antrenează 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.
Evoluțiile recente în tehnologiile Computer Vision au depășit unele dintre limitările cu care se confruntă oamenii în detectarea și etichetarea cu acuratețe a obiectelor din cantitățile mari de date generate astăzi de sisteme disparate. Computerul rezolvă eficient aceste 3 sarcini:
Antrenarea modelelor ML pentru a interpreta și înțelege lumea vizuală necesită volume mari de date de imagine și video etichetate cu precizie.
De la casete de delimitare, segmentare semantică, poligoane, polilinii până la adnotare pentru puncte cheie, vă putem ajuta cu orice tehnică de adnotare imagine/video.
De asemenea, oferim o resursă calificată care devine o extensie a echipei dumneavoastră pentru a vă sprijini în sarcinile de adnotare a datelor, prin instrumente pe care le preferați, păstrând în același timp consistența și calitatea dorită. Forța noastră de muncă calificată și experimentată aplică cele mai bune practici învățate prin etichetarea a milioane de imagini și videoclipuri pentru a oferi etichetare a datelor de clasă mondială pentru soluții de viziune computerizată.
De la colecția de imagini/video până la recunoașterea și urmărirea obiectelor de adnotare, până la segmentarea semantică și adnotări 3-D din nori de puncte, oferim o mai bună înțelegere a lumii vizuale cu imagini și videoclipuri detaliate, etichetate cu precizie, pentru a îmbunătăți performanța modelelor dvs. de viziune computerizată.
450 de imagini ale fețelor șoferilor cu configurarea mașinii în diferite ipostaze și variații, acoperind 20,000 de participanți unici din peste 10 etnii
Peste 80 de imagini cu repere din peste 40 de țări, colectate pe baza cerințelor personalizate.
84.5k videoclipuri cu drone din zone precum campusul colegiului/școlii, site-ul fabricii, terenul de joacă, stradă, piața de legume cu detalii GPS.
55 de imagini în peste 50 de variante (tip de mâncare, iluminare, interior vs exterior, fundal, distanța camerei etc.) cu imagini adnotate
Antrenați modele ML pentru a detecta alunițele canceroase în imaginile pielii sau pentru a găsi simptome în scanările RMN sau radiografiile pacientului.
Antrenați modele ML pentru a identifica imaginile oamenilor pe baza trăsăturilor faciale și comparați-le cu o bază de date de profiluri faciale pentru a detecta și eticheta persoane.
Adnotare imagini prin satelit și fotografie cu UAV pentru a pregăti seturi de date pentru geoprocesare și adnotare nor de puncte 3D pentru Geo.AI.
Cu căști AR, plasați obiecte virtuale în lumea reală. Poate detecta suprafețe plane, cum ar fi pereți, blaturi și podele - o parte foarte critică în stabilirea adâncimii și dimensiunilor și plasarea obiectelor virtuale în lumea fizică.
Mai multe camere captează videoclipuri dintr-un unghi diferit pentru a identifica limitele semnalelor de trafic, drumurilor, mașinilor, obiectelor și pietonilor din apropiere, pentru a instrui mașinile cu conducere autonomă să conducă automat vehiculul și să evite lovirea de obstacole în timp ce conduc pasagerul în siguranță.
Cu viziunea computerizată în comerțul cu amănuntul, aplicațiile pot oferi recomandări personalizate bazate pe modelele de cumpărare ale clienților și pot accelera operațiunile comerciale, cum ar fi gestionarea rafturilor, plățile etc.
În calitate de experți în formarea și managementul echipelor, ne asigurăm că proiectele sunt livrate în limitele bugetului definit.
Echipa analizează date din mai multe surse și este capabilă să producă date de instruire AI eficient și în volume în toate industriile.
Gama largă de date de imagine oferă inteligenței artificiale cantități mari de informații necesare pentru a se antrena mai rapid.
Grupul nostru de experți care sunt competenți în adnotarea și etichetarea imaginilor/video pot obține seturi de date precise și adnotate eficient.
Echipa noastră vă ajută să pregătiți date de imagine/video pentru antrenamentul motoarelor AI, economisind timp și resurse prețioase.
Echipa noastră de colaboratori poate găzdui un volum suplimentar, menținând în același timp calitatea datelor de ieșire.
Astăzi, suntem în zorii mecanismului de generație următoare, în care fețele noastre sunt codurile noastre de acces. Prin recunoașterea trăsăturilor faciale unice, aparatele pot detecta dacă persoana care încearcă să acceseze un dispozitiv este autorizată, pot potrivi filmările CCTV cu imagini reale pentru a urmări infractorii și infractorii, pot reduce criminalitatea în magazinele cu amănuntul și multe altele.
Ființele umane au capacitatea înnăscută de a distinge și de a identifica cu precizie obiectele, oamenii, animalele și locurile din fotografii. Cu toate acestea, computerele nu au capacitatea de a clasifica imaginile. Cu toate acestea, ei pot fi instruiți să interpreteze informațiile vizuale folosind aplicații de viziune computerizată și tehnologia de recunoaștere a imaginilor.
Echipe dedicate și pregătite:
Cea mai mare eficiență a procesului este asigurată cu:
Platforma patentata ofera beneficii:
Ai în minte un proiect de viziune computerizată? Să ne conectăm
Viziunea computerizată este o ramură a inteligenței artificiale care antrenează mașinile să interpreteze, să analizeze și să înțeleagă datele vizuale, cum ar fi imaginile și videoclipurile, similar modului în care oamenii văd și procesează lumea.
Funcționează utilizând modele de învățare automată (ML) și deep learning pentru a clasifica, detecta și recunoaște obiecte din imagini/videoclipuri. Modelele sunt antrenate cu seturi de date adnotate pentru a identifica obiecte, repere și modele cu precizie.
Viziunea computerizată este utilizată în mașinile autonome pentru detectarea obstacolelor, în asistența medicală pentru analiza imaginilor medicale, în comerțul cu amănuntul pentru recomandări personalizate, în recunoașterea facială, în cartografierea geospațială și în realitatea augmentată pentru plasarea obiectelor virtuale în lumea fizică.
Da, Shaip personalizează seturile de date în funcție de cerințele dumneavoastră, inclusiv zone geografice specifice, date demografice, obiecte și stiluri de adnotare.
Tehnicile de adnotare includ casete de încadrare, poligoane, segmentare semantică, paralelipiped 3D, puncte cheie și adnotări liniare, în funcție de cerințele proiectului.
Shaip angajează o echipă de peste 30,000 de adnotatori calificați și un proces 6 Sigma pentru a asigura seturi de date precise și de înaltă calitate, cu verificări riguroase ale calității.
Da, serviciile Shaip sunt concepute pentru a se adapta proiectelor de orice dimensiune, menținând în același timp consecvența și calitatea.
Toate datele sunt anonimizate și respectă standardele globale precum GDPR și HIPAA, asigurând gestionarea sigură și etică a informațiilor sensibile.
Prețul depinde de factori precum tipul de date, volumul, personalizarea și termenele de livrare. Contactați-ne pentru o ofertă personalizată.
Shaip oferă seturi de date personalizabile de înaltă calitate, prețuri competitive, adnotatori experți și soluții scalabile, ceea ce îl face un partener de încredere pentru proiectele de viziune computerizată.
Termenele de livrare depind de dimensiunea și complexitatea proiectului, dar sunt adesea concepute pentru a respecta termenele limită convenite fără a compromite calitatea.
