Relevantní sběr dat pro oživení AI
Trénujte aplikace Computer Vision, nastavení AI, entity s vlastním řízením a další věci k dokonalosti pomocí nejmodernějších služeb shromažďování obrazových dat
Odstraňte úzká hrdla ve svém datovém kanálu obrazu již nyní.
Vybraní klienti
Proč je pro počítačovou vizi potřeba datová sada Image Training?
Jedinečné systémy umělé inteligence a modely strojového učení je třeba komplexně vyškolit, aby byly považovány za jedinečné. Zatímco zvukové a textové datové sady jsou nezbytné pro inteligentní trénování modelů NLP, aplikace s počítačovou vizí jako základní funkcí musí být napájeny datovou sadou pro trénování obrázků.
Modely a nastavení Smart ML, které mají za úkol identifikovat objekty a vzory jako součást jejich fungování, je třeba důkladně proškolit. Počínaje sledováním interakcí až po lidské emoce musí mít inteligentní systémy základ pro identifikaci entit na prvním místě. Sílu identifikace poskytují vlastní řešení pro sběr obrazových dat.
Shromažďování obrazových dat pro systémy počítačového vidění přináší následující výhody:
- Unikátní úložiště specifické pro obrázky
- Možnost označit obrázky podle požadavků
- Přístup k nákladům historických dat
Profesionální obrazové tréninkové datové sady
Jakýkoli předmět. Jakýkoli scénář.
Aplikace, které vyžadují značení obličeje a gest, nemohou být krmeny informacemi, povrchně. Místo toho musí být sběr obrazových dat pro modely strojového učení na stejné úrovni jako nejnovější standardy. Ve společnosti Shaip se zaměřujeme na poskytování přístupu ke komplexním datovým sadám školení obrázků s podporou odborníků na úrovni škálovatelnosti.
Profesionální datové sady pro školení obrázků ve společnosti Shaip se zaměřují na komplexní řešení, včetně sledování entit, analýzy rukopisu, identifikace objektů a rozpoznávání vzorů. To není ono! Služby shromažďování obrazových dat nabízené společností Shaip také zahrnují:
- Dálkové a datové podávání v terénu
- Schopnost škálovat řešení - nepřetržité zadávání datové sady
- Vysoce kvalitní a segmentovaná data připravená k těžbě
- Podpora pro přepis z obrázku na text pro OCR trénované modely
- Rozsáhlá podpora pro analýzu specifickou pro člověka
- Zabezpečené zpracování a správa dat
Naše odbornost
Sbírka obrázků, která předchází Předměty a Scénáře
Ve společnosti Shaip máme celou řadu typů shromažďování obrazových dat s algoritmy synonymními pro konkrétní případy použití. Přidejte do svých schopností strojového učení počítačové vidění tím, že budete shromažďovat velké objemy datových sad obrázků (datová sada lékařských snímků, datová sada fakturovaných snímků, kolekce datových sad obličeje nebo libovolná vlastní datová sada) pro různé případy použití. Ve společnosti Shaip máme celou řadu typů shromažďování obrazových dat s algoritmy synonymními pro konkrétní případy použití. Různé typy obrazových datových sad, které nabízíme:
Sbírka datových sad dokumentů
Inteligentním aplikacím, které se zabývají ověřováním přihlašovacích údajů, nejlépe prospějí datové sady dokumentů. Shaip nabízí nejlepší možnou sbírku obrázků, která zahrnuje použitelná školicí data související s fakturami, účtenkami, nabídkami, mapami, průkazy totožnosti a dalšími, což pomáhá systému proaktivně identifikovat entity
Sbírka datových sad obličeje
Aplikace, které je třeba vyškolit pro měření emocí a výrazů obličeje, nejlépe poslouží v naší kolekci datových sad obličeje. Kromě podávání obrovského množství dat se ve společnosti Shaip zaměřujeme na prořezávání předpojatosti AI tím, že shromažďujeme poznatky napříč širokou škálou etnik a věkových skupin.
Sběr údajů o zdravotní péči
Zlepšete kvalitu svého nastavení digitální zdravotní péče a přesnost lékařské diagnostiky pomocí nabízených kvalitativních a kvantitativních datových sad zdravotní péče. Poskytujeme lékařské snímky, tj. CT skenování, MRI, Ultra Sound, Xray z různých lékařských specializací, jako je radiologie, onkologie, patologie atd.
Sbírka datových souborů potravin
Pokud máte někdy v plánu vyvinout chytrou aplikaci, která dokáže zachytit a identifikovat obrázky jídla, za různých světelných podmínek může být naše sbírka datových souborů o jídle docela praktická.
Automatický sběr dat
S automobilovými datovými sadami je možné trénovat databáze samořiditelných automobilů pomocí silničních prvků, pohledů specifických pro úhel, objektů, sematických dat a dalších.
Sběr dat gestem ruky
Pokud jste někdy ručně přepnuli svůj mobilní telefon do režimu spánku, mohli byste mít vztah. Inteligentní zařízení a zařízení IoT se senzory mohou těžit z našich služeb sběru dat gesty rukou.
Kolekce obrázků objektu
Naše služba shromažďování obrázků objektů poskytuje širokou škálu obrázků zobrazujících různé objekty v různých kontextech a světelných podmínkách.
Orientační obrázek kolekce
Specializujeme se na sběr snímků památek z celého světa. Naše datové sady pokrývají různé úhly, denní doby a povětrnostní podmínky
Ručně psaný text kolekce
Sbírka ručně psaných textových obrázků v různých jazycích a stylech pro vývoj modelů umělé inteligence schopných přesně rozpoznat a interpretovat ručně psaný text.
Obrazové datové sady
Řidič auta v zaměření Obrazová datová sada
450 20,000 snímků tváří řidičů s nastavením auta v různých pozicích a variacích pokrývajících 10 XNUMX unikátních účastníků z XNUMX+ etnik
- Případ použití: Automobilový model ADAS
- Formát: snímky
- Objem: 455,000+
- Anotace: Ne
Datový soubor orientačních snímků
Více než 80 tisíc snímků orientačních bodů z více než 40 zemí, shromážděných na základě vlastních požadavků.
- Případ použití: Detekce orientačních bodů
- Formát: snímky
- Objem: 80,000+
- Anotace: Ne
Datový soubor obrázku obličeje
12 68 snímků s variacemi v poloze hlavy, etnické příslušnosti, pohlaví, pozadí, úhlu záběru, věku atd. s XNUMX orientačními body
- Případ použití: rozpoznání obličeje
- Formát: snímky
- Objem: 12,000+
- Anotace: Anotace mezníku
Soubor dat obrázku jídla
55 50 obrázků ve více než XNUMX variantách (bez typu jídla, osvětlení, vnitřní vs. venkovní, pozadí, vzdálenost kamery atd.) s anotovanými obrázky
- Případ použití: Rozpoznávání jídla
- Formát: snímky
- Objem: 55,000+
- Anotace: Ano
Důvody, proč si vybrat Shaip jako svého důvěryhodného partnera pro data pro školení AI Image Training
Lidé
Specializované a vyškolené týmy:
- Více než 30,000 XNUMX spolupracovníků pro vytváření, označování a kontrolu dat
- Tým pověřeného řízení projektů
- Zkušený tým vývoje produktů
- Tým získávání a přihlašování talentů
Proces
Nejvyšší účinnost procesu je zajištěna pomocí:
- Robustní 6stupňový proces sigma-gate
- Specializovaný tým 6 černých pásů Sigma - klíčoví vlastníci procesů a dodržování kvality
- Neustálé zlepšování a zpětná vazba
Plošina
Patentovaná platforma nabízí výhody:
- Webová platforma typu end-to-end
- Bezvadná kvalita
- Rychlejší TAT
- Bezproblémové doručení
Lidé
Specializované a vyškolené týmy:
- Více než 30,000 XNUMX spolupracovníků pro vytváření, označování a kontrolu dat
- Tým pověřeného řízení projektů
- Zkušený tým vývoje produktů
- Tým získávání a přihlašování talentů
Proces
Nejvyšší účinnost procesu je zajištěna pomocí:
- Robustní 6stupňový proces sigma-gate
- Specializovaný tým 6 černých pásů Sigma - klíčoví vlastníci procesů a dodržování kvality
- Neustálé zlepšování a zpětná vazba
Plošina
Patentovaná platforma nabízí výhody:
- Webová platforma typu end-to-end
- Bezvadná kvalita
- Rychlejší TAT
- Bezproblémové doručení
Nabízené služby
Expertní sběr obrazových dat není pro komplexní nastavení AI vše v ruce. Ve společnosti Shaip můžete dokonce zvážit následující služby, díky nimž budou modely mnohem rozšířenější než obvykle:
Sběr textových dat
Služby
Skutečnou hodnotou služeb sběru kognitivních dat Shaip je, že dává organizacím klíč k odemčení důležitých informací nacházejících se v nestrukturovaných datech
Služby shromažďování zvukových dat
Usnadňujeme vám podávání modelů hlasovými daty, což jim pomáhá zkoumat výhody zpracování přirozeného jazyka vyváženějším způsobem
Služby sběru video dat
Nyní se zaměřte na počítačové vidění spolu s NLP pro nácvik vašich modelů k dokonalé identifikaci objektů, jednotlivců, odstrašujících prostředků a dalších vizuálních prvků
Doporučené zdroje
Průvodce kupujícím
Anotace a označování obrázků pro počítačové vidění
Počítačové vidění je o porozumění vizuálnímu světu při trénování aplikací počítačového vidění. Jeho úspěch se zcela odráží v tom, čemu říkáme anotace obrazu - základní proces za technologií, díky které stroje dělají inteligentní rozhodnutí, a to je přesně to, o čem se chystáme diskutovat a prozkoumat.
Řešení
Služby a řešení pro počítačové vidění
Počítačové vidění je oblast technologií umělé inteligenceVycvičte stroje, abyste viděli, porozuměli a interpretovali vizuální svět tak, jak to dělají lidé. Pomáhá při vývoji modelů strojového učení přesně porozumět, identifikovat a klasifikovat objekty na obrázku nebo videu - v mnohem větším měřítku a rychlosti.
Blog
Typy anotací obrázku: Klady, zápory a případy použití
Svět už není stejný od té doby, co počítače začaly zkoumat předměty a interpretovat je. Počítačové vidění hraje hlavní roli v evoluci lidstva, od zábavných prvků, které by mohly být tak jednoduché, jako je filtr Snapchat, který vám na obličeji vytvoří legrační vousy, až po složité systémy, které autonomně detekují přítomnost nepatrných nádorů ze zpráv o skenování.
Chcete si vytvořit vlastní úložiště datových sad obrázků?
Sáhněte po ptačí perspektivě na datové sady pro školení obrázků a pořiďte si úložiště pro váš model počítačového vidění.
Často kladené otázky (FAQ)
Sběr obrazových dat pro AI/ML zahrnuje shromažďování vizuálních dat ve formě obrázků nebo grafiky. Tato data slouží jako vstup pro školení, testování a ověřování modelů umělé inteligence a strojového učení, zejména těch, které jsou určeny ke zpracování a pochopení vizuálních informací.
Sběr obrazových dat začíná definováním konkrétních požadavků a cílů projektu. Poté jsou obrázky získávány z databází, zachycovány pomocí fotoaparátů nebo generovány pomocí počítačové grafiky. Zajištění vysoce kvalitních a různorodých snímků je zásadní. Jakmile jsou tyto obrázky shromážděny, jsou často označeny nebo anotovány, což poskytuje kontext nebo klasifikaci, která pomáhá modelu strojového učení v jeho tréninkové fázi.
Sběr obrazových dat je zásadní pro jakýkoli projekt strojového učení, který se zabývá vizuálními informacemi. Kvalitní a rozmanité obrazové datové sady umožňují přesnější a robustnější modelování, což zase vede k lepšímu výkonu v aplikacích v reálném světě. To zajišťuje, že systémy AI dokážou rozpoznat, interpretovat a efektivně reagovat na vizuální podněty.
V závislosti na cíli projektu lze shromáždit několik typů obrazových dat. To zahrnuje, ale není omezeno na: fotografie, satelitní snímky, lékařské snímky, jako jsou rentgeny nebo magnetická rezonance, ručně psané dokumenty, naskenované dokumenty, fotografie obličeje, termosnímky a dokonce snímky rozšířené reality (AR) a virtuální reality (VR). Typ zdrojových obrazových dat by měl být v souladu se specifickými požadavky daného projektu AI/ML.