Služby a řešení pro počítačové vidění
Získejte prvotřídní podporu od odborníků světové třídy k implementaci počítačového vidění správným způsobem-extrahováním dat v reálném čase z videí a obrázků, abyste urychlili cestu ML
Vybraní klienti
Posílení postavení týmů při vytváření špičkových produktů umělé inteligence na světě.
Vytváření smyslu vizuálního světa pro trénování aplikací počítačového vidění
Počítačové vidění je oblast technologií umělé inteligence, která trénuje stroje, aby viděly, rozuměly a interpretovaly vizuální svět tak, jak to dělají lidé. Pomáhá při vývoji modelů strojového učení přesně porozumět, identifikovat a klasifikovat objekty v obraze nebo videu - v mnohem větším měřítku a rychlosti.
Nedávný vývoj technologií počítačového vidění překonal některá omezení, se kterými se lidé potýkají při přesné detekci a označování objektů z obrovského množství dat generovaných dnes z různých systémů. Počítač efektivně řeší tyto 3 úkoly:
- Automaticky pochopit, jaké jsou objekty na obrázku a kde se nacházejí.
- Kategorizujte tyto objekty a porozumějte vztahům mezi nimi.
– Pochopit kontext scény.
- Klasifikace objektů: Jaká široká kategorie objektů existuje?
- Identifikace objektu: Jaký typ daného objektu existuje?
- Ověření objektu: Který je objekt na fotografii?
- Detekce objektu: Kde jsou objekty na fotografii?
- Detekce mezníků objektu: Jaké jsou klíčové body pro objekt na fotografii?
- Segmentace objektů: Jaké pixely patří k objektu na obrázku?
- Rozpoznávání objektů: Jaké objekty jsou na této fotografii a kde jsou?
Služby sběru dat
Školení modelů ML k interpretaci a porozumění vizuálnímu světu vyžaduje velké objemy přesně označených obrazových a video dat.
- Zdrojová data obrazu / videa z více než 60 geografických oblastí
- 2 miliony + snímků v různých lékařských oborech, jako je radiologie atd.
- 60k + obrázky Food & Document pokrývající 50+ variací s ohledem na nastavení, osvětlení, vnitřní v / s venkovní, vzdálenost od fotoaparátu.
Služby anotace dat
Od ohraničovacích rámečků, sémantické segmentace, polygonů, křivek až po klíčové anotace vám můžeme pomoci s jakoukoli technikou anotace obrazu / videa.
- Plně spravované end-to-end služby anotací dat se softwarem a pracovní silou, což zjednodušuje uživatelské prostředí.
- Zkušená pracovní síla skládající se z více než 30,000 XNUMX spolupracovníků pomáhá při označování obrázků a videí pro případy použití životopisu, tj. Detekce objektů, segmentace obrázků, klasifikace atd.
Řízená pracovní síla
Nabízíme také kvalifikovaný zdroj, který se stane rozšířením vašeho týmu, aby vám pomohl s vašimi úkoly anotace dat, a to prostřednictvím nástrojů, které upřednostňujete při zachování požadované konzistence a kvality. Naše kvalifikovaná a zkušená pracovní síla uplatňuje osvědčené postupy získané při označování milionů obrázků a videí, aby poskytla prvotřídní označování dat pro řešení počítačového vidění.
Odbornost AI na počítačové vidění
Schopnosti shromažďování obrázků a videa a poznámek
Od sbírání obrázků a videí přes rozpoznávání a sledování objektů anotací až po sémantickou segmentaci a anotace mraků 3D bodů přinášíme lepší porozumění vizuálnímu světu pomocí podrobných a přesně označených obrázků a videí, abychom zlepšili výkon vašich modelů počítačového vidění.
Sbírka obrázků
Video kolekce
Ohraničující boxy
3D kvádry
Sémantická segmentace
Polygonová anotace
Anotace mezníku
Segmentace čáry
Přepis obrázku
Video Přepis
Klasifikace obrazu
Segmentace obrazu
Anotace klíčového bodu obrázku
Klasifikace videa
Segmentace videa
Datové sady počítačového vidění
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
Video datová sada založená na dronech
84.5 XNUMX videí z dronů z oblastí, jako je kampus školy/školy, areál továrny, hřiště, ulice, zeleninový trh, s podrobnostmi GPS.
- Případ použití: Sledování chodců
- Formát: videa
- Objem: 84,500 +
- Anotace: Ano
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
Případy užití
Zdravotní AI
Trénujte ML modely k detekci rakovinných krtků na kožních obrazech nebo hledání symptomů při MRI skenech nebo rentgenovém snímku pacienta.
rozpoznání obličeje
Trénujte modely ML pro identifikaci obrázků lidí na základě obličejových rysů a porovnejte je s databází profilů obličeje, abyste detekovali a označili lidi.
Geoprostorové aplikace
Anotace satelitních snímků a UAV fotografie k přípravě datových sad pro geoprocesing a anotace 3D mračna bodů pro Geo.AI.
Augmented Reality
S náhlavní soupravou AR umisťujte virtuální objekty do reálného světa. Dokáže detekovat rovinné povrchy, jako jsou stěny, desky stolu a podlahy - velmi důležitá součást při určování hloubky a rozměrů a umisťování virtuálních objektů do fyzického světa.
Auta s vlastním pohonem
Několik kamer snímá videa z jiného úhlu, aby identifikovaly hranice dopravních signálů, silnic, automobilů, předmětů a chodců v okolí, aby vycvičily samojízdné vozy tak, aby automaticky řídily vozidlo a vyhýbaly se nárazům do překážek při bezpečné jízdě spolujezdce.
Maloobchod / elektronický obchod
Díky počítačovému vidění v maloobchodě mohou aplikace nabízet přizpůsobená doporučení na základě nákupů zákazníků a zrychlit obchodní operace, jako je správa regálů, platby atd.
Proč Shaip?
Konkurenční Ceny
Jako odborníci na školení a řízení týmů zajišťujeme, aby projekty byly realizovány v rámci stanoveného rozpočtu.
Mezioborová schopnost
Tým analyzuje data z více zdrojů a je schopen efektivně a v objemech napříč všemi průmyslovými odvětvími produkovat tréninková data o AI.
Zůstaňte před konkurencí
Široká škála obrazových dat poskytuje AI velké množství informací potřebných k rychlejšímu tréninku.
Odborná pracovní síla
Naše skupina odborníků, kteří jsou zběhlí v anotacích a označování obrázků / videí, může získat přesné a efektivně anotované datové sady.
Zaměřte se na růst
Náš tým vám pomůže připravit obrazová / obrazová data pro školení motorů AI, což šetří drahocenný čas a zdroje.
Škálovatelnost
Náš tým spolupracovníků dokáže pojmout další objem při zachování kvality výstupu dat.
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
Data školení AI pro rozpoznávání obličeje
Dnes jsme na úsvitu mechanismu nové generace, kde naše obličeje jsou našimi přístupovými kódy. Prostřednictvím rozpoznání jedinečných rysů obličeje mohou stroje zjistit, zda je osoba pokoušející se o přístup k zařízení oprávněná, porovnat záběry CCTV se skutečnými obrázky, aby mohli sledovat zločince a neplatiče, snížit kriminalitu v maloobchodních prodejnách a další.
Blog
Co je rozpoznávání obrazu AI a jak funguje?
Lidské bytosti mají vrozenou schopnost rozlišovat a přesně identifikovat předměty, lidi, zvířata a místa z fotografií. Počítače však nemají schopnost klasifikovat obrázky. Přesto je lze vycvičit k interpretaci vizuálních informací pomocí aplikací počítačového vidění a technologie rozpoznávání obrazu.
Naše schopnost
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
Máte na mysli projekt počítačového vidění? Pojďme se připojit
Často kladené otázky (FAQ)
Inteligentní stroje by měly být schopné interpretovat vizuální svět kontextově, přesně tak, aby věci lépe pochopily a viděly. Computer Vision je jedním z oborů nebo spíše technologických znalostí, které si kladou za cíl vyvinout modely učení a školení pro stroje, aby byly vnímavější k obrázkům a videím, a tím zlepšily identifikační a dešifrovací schopnosti strojů.
Počítačové vidění jako samostatná technologie zohledňuje několik aspektů vizuální autonomie. Přístup je podobný napodobování lidského mozku a jeho vnímání vizuálních entit. Modus operandi zahrnuje tréninkové modely pro lepší klasifikaci obrazu, identifikaci objektů, ověřování a detekci, detekci orientačních bodů, rozpoznávání objektů a nakonec segmentaci objektů.
Některé z vynikajících příkladů počítačového vidění zahrnují systémy detekce narušitelů, čtečky obrazovky, nastavení detekce defektů, identifikace metrologie a automobily s vlastním pohonem instalované s nastavením více kamer, jednotky LiDAR a další zdroje.
Obrázková anotace je jednou z forem výukového nástroje pod dohledem v Computer Vision, zaměřeného na školení modelů AI k lepšímu rozpoznávání, identifikaci a porozumění vizuálu. Také označované jako označování dat, anotace obrázků ve velkých objemech rozsáhle trénuje modely, které posilují jejich schopnost vyvodit závěry a rozhodovat se v budoucnosti.
Anotace obrázků v programu Computer Vision si klade za cíl klasifikovat různorodé obrázky prostřednictvím příslušných nástrojů pro přesné přidávání použitelných metadat do datových sad zaměřených na obrázky. Jednodušeji řečeno, anotace obrázků označuje velký objem obrázků pomocí textu nebo jiných značek pro lepší porozumění strojům, čímž je lépe školí směrem ke klasifikaci a detekci.