Date de antrenament de înaltă calitate pentru viziune computerizată — colectare de date, selecție de date și adnotare și etichetare a datelor care vă ajută să construiți modele de viziune computerizată precise, gata de producție, la scară largă.
Antrenarea unui model de viziune computerizată pentru interpretarea lumii vizuale necesită volume mari de date de imagine și video etichetate cu precizie. Shaip oferă date de antrenament pentru viziune computerizată de la început până la sfârșit — de la aprovizionare și curarea datelor până la adnotare și etichetare și asigurarea calității — astfel încât modelele dvs. să învețe din exemple diverse, reprezentative și conștiente de prejudecăți și să funcționeze fiabil în lumea reală.
O rețea completă și gestionată pentru datele de instruire privind viziunea computerizată — incluzând software-ul și forța de muncă.
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.
Modelele de viziune computerizată evoluează odată ce ajung la date din lumea reală. Shaip validează performanța modelului în raport cu datele reale verificate de om pentru a menține acuratețea acesteia în producție.
De la adnotarea datelor de imagine la adnotarea datelor video, experții noștri aplică tehnica potrivită pentru sarcina modelului dumneavoastră — detectarea obiectelor, segmentarea, clasificarea, urmărirea și multe altele.
Licențiați seturi de date de viziune computerizată de înaltă calitate, preconfigurate, pentru a accelera proiectul dvs. sau solicitați companiei Shaip să creeze un set de date personalizat în funcție de geografia, datele demografice și cerințele dvs. de adnotare.
450 de imagini cu fețe de șoferi și configurații de mașini în diferite ipostaze și variații, acoperind 20,000 de participanți unici din peste 10 etnii.
Caz de utilizare: Model ADAS în mașină
Format: Imagini
Volum: 455,000+
Adnotație: Nu
Peste 80 de imagini cu repere din peste 40 de țări, colectate pe baza cerințelor personalizate.
Caz de utilizare: Detectarea reperelor
Format: Imagini
Volum: 80,000+
Adnotație: Nu
84.5 mii de videoclipuri cu drone ale campusurilor universitare și școlare, fabricilor, locurilor de joacă, străzilor și piețelor de legume, cu detalii GPS.
Caz de utilizare: Urmărirea pietonilor
Format: Videoclipuri
Volum: 84,500+
Adnotare: Da
55 de imagini adnotate cu peste 50 de variații în funcție de tipurile de alimente, iluminare, medii interioare și exterioare, fundaluri și distanțe față de cameră.
Caz de utilizare: Recunoașterea alimentelor
Format: Imagini
Volum: 55,000+
Adnotare: Da
Datele de antrenament diverse și reprezentative expun modelul la variațiile din lumea reală cu care se va confrunta, îmbunătățind generalizarea și fiabilitatea.
Seturile de date echilibrate și atent selecționate minimizează prejudecățile legate de anumite grupuri sau condiții, promovând predicții mai corecte și mai precise.
Cazurile limită și iluminarea, fundalurile și orientările variate fac modelul tău rezistent în producție, nu doar în laborator.
O forță de muncă de peste 500 de angajați și o platformă patentată livrează rapid volume mari — fără a sacrifica calitatea.
Adnotarea radiografiilor, CT-urilor, RMN-urilor, ecografiilor, lamelor de patologie și imaginilor dentare — cu fluxuri de lucru controlate de HIPAA și revizuire condusă de clinician.
Date de recunoaștere facială, detectarea armelor și a amenințărilor, analiza mulțimilor și seturi de date privind plăcuțele de înmatriculare cu consimțământ documentat și analiză etică.
Adnotare imagini prin satelit, aeriene și drone — utilizarea terenurilor, infrastructură, monitorizarea agriculturii și răspunsul în caz de dezastre.
Video egocentric, interacțiune mână-obiect, manipulare și date de percepție din depozit/fabrică pentru modele VLA și de fundație robotică.
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.
Etichetarea atributelor produsului, detectarea rafturilor, căutarea vizuală și imagini de probă pentru personalizare și automatizarea inventarului.
Întreprinderile aleg Shaip ca partener pentru datele de viziune computerizată pentru scalabilitatea dovedită, calitatea riguroasă și expertiza inter-industrie - calități care diferențiază cei mai buni furnizori și companii de date de viziune computerizată de restul.
Experți instruiți adnotează și revizuiesc fiecare imagine și videoclip.
Date de antrenament pentru modele CV independente și VLM-uri — imagine, video, audio și text.
Sănătate, industria auto, comerțul cu amănuntul, robotică, domeniul tău, datele tale.
Platformă web patentată pentru o execuție mai rapidă și livrare fără probleme.
Peste 500 de contribuitori din crowd și peste 10,000 de experți interni din peste 60 de zone geografice.
Asigurarea calității pe mai multe niveluri, conformă cu GDPR și HIPAA, livrare complet transparentă.
Detectează frauda biometrică cu un set de date anti-spoofing cu 25,000 de videoclipuri
Problemă : Obținerea a 25,000 de videoclipuri echilibrate, reale și cu atacuri în reluare, de la 5 etnii, la 720p+ / 26+ FPS
Soluție : 12,500 de participanți, câte două videoclipuri, 4 loturi etapizate, 12 atribute de metadate + QA
Rezultat : Modele care separă în mod fiabil videoclipurile biometrice reale de cele falsificate, reducând riscul de fraudă
Îmbunătățește căutarea vizuală și încercările virtuale cu etichetare multi-atribut pentru modă
Problemă : Etichetarea prin atribute a articolelor de îmbrăcăminte în întreaga taxonomie, distingând articolele similare cu o precizie de 99%
Soluție : 6+ straturi de atribute per articol de îmbrăcăminte, cutii de delimitare strânse per articol de îmbrăcăminte, poartă QA pe două niveluri
Rezultat : Set de date pregătit pentru producție care alimentează căutarea vizuală, recomandările, testările și inventarul prin inteligența artificială
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.
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.
Împuternicirea echipelor să construiască produse AI de top la nivel mondial.
De la colectarea datelor la adnotare, licențiere și validare — vă vom ajuta să ajungeți pe piață mai rapid, cu date în care puteți avea încredere.
Contactează-neServiciile de viziune computerizată ajută echipele de inteligență artificială să antreneze modele pentru a interpreta imagini, videoclipuri și date vizuale bazate pe senzori. Aceste servicii includ de obicei adnotarea imaginilor, adnotarea video, detectarea obiectelor, segmentarea semantică, etichetarea norilor de puncte 3D, colectarea seturilor de date și fluxuri de lucru pentru adnotări gestionate prin gestionarea calității. Shaip oferă servicii de viziune computerizată pentru a ajuta întreprinderile să construiască seturi de date de antrenament de înaltă calitate pentru modele de inteligență artificială de producție.
Viziunea computerizată este o ramură a inteligenței artificiale care permite mașinilor să înțeleagă și să analizeze date vizuale, cum ar fi imagini, videoclipuri, scanări medicale, imagini din satelit, fotografii din comerț sau filmări de la condusul autonom. Aceasta permite modelelor de inteligență artificială să detecteze obiecte, să clasifice scene, să recunoască modele, să urmărească mișcarea și să ia decizii pe baza unor informații vizuale.
Viziunea computerizată funcționează prin antrenarea modelelor de învățare automată și de învățare profundă pe seturi de date vizuale etichetate. Adnotatorii umani etichetează obiecte, regiuni, atribute, puncte cheie sau pixeli din imagini și videoclipuri, astfel încât modelul să poată învăța tipare vizuale. Odată antrenat, modelul poate identifica, clasifica, segmenta sau urmări obiecte în noile date vizuale.
Shaip oferă servicii de adnotare a imaginilor, inclusiv casete de delimitare, poligoane, polilinii, puncte cheie, segmentare semantică, segmentare de instanțe, segmentare panoptică, cuboizi 3D, clasificare a imaginilor și adnotare a norilor de puncte 3D. Aceste tipuri de adnotare acceptă cazuri de utilizare precum detectarea obiectelor, adnotarea reperelor faciale, conducerea autonomă, imagistica medicală, căutarea vizuală în comerțul cu amănuntul și inteligența artificială în robotică.
Tehnicile comune de adnotare prin viziune computerizată includ casete de delimitare pentru detectarea obiectelor, poligoane pentru limite neregulate ale obiectelor, segmentare semantică pentru etichetarea la nivel de pixel, segmentare de instanțe pentru separarea obiectelor individuale, puncte cheie pentru detectarea pozițiilor sau reperelor, cuboide 3D pentru etichetarea obiectelor spațiale și polilinii pentru benzi, drumuri, piste sau limite.
Da. Shaip poate personaliza seturile de date de viziune computerizată pe baza cerințelor proiectului, cum ar fi geografia, mediul, unghiul camerei, condițiile de iluminare, clasa obiectelor, mixul demografic, taxonomia adnotărilor, formatul imaginii, rata de cadre video, câmpurile de metadate și schema de livrare. Proiectarea personalizată a setului de date ajută la îmbunătățirea relevanței, preciziei și performanței modelului în lumea reală.
Cantitatea de date etichetate necesare depinde de tipul modelului, cazul de utilizare, complexitatea obiectului, numărul de clase și obiectivul de performanță. Un model de bază poate începe cu mii de imagini etichetate per clasă, în timp ce modelele de viziune computerizată de nivel de producție necesită adesea zeci de mii sau mai multe exemple în diverse situații de iluminare, unghiuri, fundaluri și cazuri limită.
Shaip oferă sprijin proiectelor de viziune computerizată în domenii precum imagistica medicală și medicală, vehicule autonome și sisteme de asistență pentru șoferi (ADAS), robotică și inteligență artificială fizică, comerț cu amănuntul și comerț electronic, imagistică geospațială și drone, agricultură, securitate și supraveghere, asigurări, orașe inteligente și inteligență artificială industrială. Fiecare industrie necesită ghiduri de adnotare specifice domeniului, fluxuri de lucru pentru asigurarea calității și revizuiri de specialitate.
Viziunea computerizată este utilizată în vehiculele autonome pentru detectarea obstacolelor, în asistența medicală pentru analiza imaginilor medicale, în comerțul cu amănuntul pentru căutarea vizuală și etichetarea produselor, în producție pentru detectarea defectelor, în agricultură pentru monitorizarea culturilor, în securitate pentru analiza supravegherii, în asigurări pentru evaluarea daunelor și în robotică pentru recunoașterea obiectelor, navigare și executarea sarcinilor.
Shaip utilizează fluxuri de lucru structurate ale calității, calibrarea recenzorilor, ghiduri specifice proiectului, verificări ale calității și revizuire umană pentru a menține acuratețea adnotărilor. Proiectele încep de obicei cu un lot pilot pentru a valida taxonomia, regulile pentru cazurile limită, criteriile de acceptare și alinierea recenzorilor înainte de scalarea la adnotarea completă a producției.
Shaip oferă suport pentru gestionarea securizată a datelor sensibile prin fluxuri de lucru bazate pe confidențialitate, conformitate și control al accesului. Pentru proiectele reglementate, Shaip poate oferi suport pentru anonimizare, echipe cu obligații de confidențialitate (NDA), acces controlat, auditabilitate, livrare securizată în cloud și procese aliniate la conformitate pentru standarde precum HIPAA, GDPR, ISO 27001, ISO 9001 și SOC 2.
Cronologia proiectelor de viziune computerizată depinde de volumul de date, complexitatea adnotărilor, numărul de clase de obiecte, profunzimea QA, configurarea instrumentelor și ciclurile de revizuire. Loturile pilot ajută adesea la definirea randamentului și a parametrilor de calitate înainte de producția completă. Proiectele mari ale întreprinderilor sunt de obicei livrate în loturi etapizate, cu feedback continuu și raportare a calității.
Costul serviciilor de viziune computerizată depinde de tipul de date, metoda de adnotare, volumul proiectului, complexitatea obiectului, numărul de clase, cerințele de asigurare a calității, expertiza în domeniu, nevoile de securitate și timpul de execuție. Shaip stabilește prețurile în funcție de fluxul de lucru necesar, rezultatele proiectului pilot, formatul de livrare și scara de producție.
Shaip ajută întreprinderile să construiască seturi de date de viziune computerizată, pregătite pentru producție, prin colectarea scalabilă a datelor, adnotarea imaginilor și video, adnotarea 3D, verificarea calității cu implicarea umană și livrarea axată pe conformitate. Cu experiență în domeniul sănătății, sistemelor autonome, comerțului cu amănuntul, robotică și alte cazuri de utilizare a inteligenței artificiale, Shaip oferă suport pentru proiecte complexe de inteligență artificială vizuală, de la pilot până la producție.
