Shaip je nyní součástí ekosystému Ubiquity: Stejný tým – nyní s rozšířenými zdroji pro podporu zákazníků ve velkém měřítku.
|
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
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:
Školení modelů ML k interpretaci a porozumění vizuálnímu světu vyžaduje velké objemy přesně označených obrazových a video dat.
Od ohraničovacích rámečků, sémantické segmentace, polygonů, křivek až po klíčové anotace vám můžeme pomoci s jakoukoli technikou anotace obrazu / videa.
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.
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.
450 20,000 snímků tváří řidičů s nastavením auta v různých pozicích a variacích pokrývajících 10 XNUMX unikátních účastníků z XNUMX+ etnik
Více než 80 tisíc snímků orientačních bodů z více než 40 zemí, shromážděných na základě vlastních požadavků.
84.5 XNUMX videí z dronů z oblastí, jako je kampus školy/školy, areál továrny, hřiště, ulice, zeleninový trh, s podrobnostmi GPS.
55 50 obrázků ve více než XNUMX variantách (bez typu jídla, osvětlení, vnitřní vs. venkovní, pozadí, vzdálenost kamery atd.) s anotovanými obrázky
Trénujte ML modely k detekci rakovinných krtků na kožních obrazech nebo hledání symptomů při MRI skenech nebo rentgenovém snímku pacienta.
Trénujte modely ML pro identifikaci obrázků lidí na základě obličejových rysů a porovnejte je s databází profilů obličeje, abyste detekovali a označili lidi.
Anotace satelitních snímků a UAV fotografie k přípravě datových sad pro geoprocesing a anotace 3D mračna bodů pro Geo.AI.
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.
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.
Díky počítačovému vidění v maloobchodě mohou aplikace nabízet přizpůsobená doporučení na základě nákupů zákazníků a zrychlit obchodní operace, jako je správa regálů, platby atd.
Jako odborníci na školení a řízení týmů zajišťujeme, aby projekty byly realizovány v rámci stanoveného rozpočtu.
Tým analyzuje data z více zdrojů a je schopen efektivně a v objemech napříč všemi průmyslovými odvětvími produkovat tréninková data o AI.
Široká škála obrazových dat poskytuje AI velké množství informací potřebných k rychlejšímu tréninku.
Naše skupina odborníků, kteří jsou zběhlí v anotacích a označování obrázků / videí, může získat přesné a efektivně anotované datové sady.
Náš tým vám pomůže připravit obrazová / obrazová data pro školení motorů AI, což šetří drahocenný čas a zdroje.
Náš tým spolupracovníků dokáže pojmout další objem při zachování kvality výstupu dat.
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.
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.
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.
Specializované a vyškolené týmy:
Nejvyšší účinnost procesu je zajištěna pomocí:
Patentovaná platforma nabízí výhody:
Posílení postavení týmů při vytváření špičkových produktů umělé inteligence na světě.
Počítačové vidění je odvětví umělé inteligence, které učí stroje interpretovat, analyzovat a chápat vizuální data, jako jsou obrázky a videa, podobně jako lidé vidí a zpracovávají svět.
Funguje na principu strojového učení (ML) a modelů hlubokého učení ke klasifikaci, detekci a rozpoznávání objektů v obrázcích/videích. Modely jsou trénovány s anotovanými datovými sadami, aby přesně identifikovaly objekty, orientační body a vzory.
Počítačové vidění se používá v autonomních vozidlech k detekci překážek, ve zdravotnictví k analýze lékařských snímků, v maloobchodě k personalizovaným doporučením, rozpoznávání obličejů, geoprostorovém mapování a v rozšířené realitě k umisťování virtuálních objektů do fyzického světa.
Ano, Shaip přizpůsobuje datové sady na základě vašich požadavků, včetně specifických geografických oblastí, demografických údajů, objektů a stylů anotací.
Mezi techniky anotací patří ohraničující rámečky, polygony, sémantická segmentace, 3D kvádry, klíčové body a čárové anotace, v závislosti na požadavcích projektu.
Shaip zaměstnává tým více než 30,000 6 zkušených anotátorů a používá proces XNUMX Sigma, aby zajistil přesné a vysoce kvalitní datové sady s přísnými kontrolami kvality.
Ano, služby společnosti Shaip jsou navrženy tak, aby se daly škálovat pro projekty jakékoli velikosti a zároveň zachovaly konzistenci a kvalitu.
Veškerá data jsou anonymizována a splňují globální standardy, jako jsou GDPR a HIPAA, což zajišťuje bezpečné a etické nakládání s citlivými informacemi.
Cena závisí na faktorech, jako je typ dat, objem, přizpůsobení a dodací lhůty. Kontaktujte nás pro personalizovanou cenovou nabídku.
Shaip nabízí vysoce kvalitní, přizpůsobitelné datové sady, konkurenceschopné ceny, odborné anotátory a škálovatelná řešení, což z něj činí důvěryhodného partnera pro projekty počítačového vidění.
Dodací lhůty závisí na velikosti a složitosti projektu, ale často jsou navrženy tak, aby dodržely dohodnuté termíny bez kompromisů v kvalitě.
