Usluge i rješenja računalnog vida
Dobijte vrhunsku podršku od stručnjaka svjetske klase za implementaciju računalnog vida na pravi način, izdvajanjem podataka u stvarnom vremenu iz videozapisa i slika kako biste ubrzali svoje putovanje ML-om
Istaknuti klijenti
Osnaživanje timova za izradu vodećih svjetskih AI proizvoda.
Razmišljanje o vizualnom svijetu za obuku aplikacija računalnog vida
Računalni vid je područje tehnologija umjetne inteligencije koje obučavaju strojeve da vide, razumiju i interpretiraju vizualni svijet, kao što to čine ljudi. Pomaže u razvoju modela strojnog učenja kako bi se točno razumjeli, identificirali i klasificirali objekti na slici ili videu – u mnogo većoj skali i brzini.
Nedavni razvoj tehnologija računalnog vida prevladao je neka ograničenja s kojima se ljudi susreću u preciznom otkrivanju i označavanju objekata iz golemih količina podataka koji se danas generiraju iz različitih sustava. Računalo učinkovito rješava ova 3 zadatka:
– Automatski razumjeti koji su objekti na slici i gdje se nalaze.
– Kategorizirajte ove objekte i razumite odnose među njima.
– Razumjeti kontekst scene.
- Klasifikacija objekata: Koja široka kategorija objekata postoji?
- Identifikacija objekta: Koje vrste određenog objekta postoje?
- Provjera objekta: Koji je objekt na fotografiji?
- Detekcija objekata: Gdje su objekti na fotografiji?
- Otkrivanje orijentira objekta: Koje su ključne točke za objekt na fotografiji?
- Segmentacija objekta: Koji pikseli pripadaju objektu na slici?
- Prepoznavanje objekata: Koji su objekti na ovoj fotografiji i gdje su?
Usluge prikupljanja podataka
Osposobljavanje ML modela za tumačenje i razumijevanje vizualnog svijeta zahtijeva velike količine točno označenih slikovnih i video podataka.
- Izvorni podaci o slikama/videou iz više od 60 zemljopisnih područja
- 2M+ slika u više medicinskih specijalnosti kao što je radiologija itd.
- 60k+ slika hrane i dokumenata koje pokrivaju 50+ varijacija s obzirom na postavku, osvjetljenje, unutarnji v/s vanjski, udaljenost od kamere.
Usluge označavanja podataka
Od graničnih okvira, semantičke segmentacije, poligona, polilinija do bilješki ključnih točaka, možemo vam pomoći s bilo kojom tehnikom označavanja slika/videozapisa.
- Potpuno upravljane usluge označavanja podataka s kraja na kraj s uključenim softverom i radnom snagom, čime se pojednostavljuje korisničko iskustvo.
- Iskusna radna snaga koja se sastoji od 30,000+ suradnika pomaže u označavanju slika i videozapisa za slučajeve korištenja životopisa, tj. detekciju objekata, segmentaciju slika, klasifikaciju itd.
Upravljana radna snaga
Također nudimo kvalificirani resurs koji postaje produžetak vašeg tima za podršku u vašim zadacima bilježenja podataka, putem alata koje preferirate, a da pritom zadržite željenu dosljednost i kvalitetu. Naša kvalificirana i iskusna radna snaga primjenjuje najbolje prakse naučene označavanjem milijuna slika i videozapisa kako bi se omogućilo označavanje podataka svjetske klase za rješenja računalnog vida.
Stručnost za AI računalni vid
Mogućnosti prikupljanja slika/videozapisa i bilješki
Od zbirke slika/videozapisa do prepoznavanja i praćenja objekata napomena do semantičke segmentacije i bilješki u 3-D oblaku točaka, donosimo bolje razumijevanje vizualnog svijeta s detaljnim, točno označenim slikama i videozapisima kako bismo poboljšali performanse vaših modela računalnog vida.
Zbirka slika
Zbirka videozapisa
Granične kutije
Oznaka poligona
3D kuboidi
Semantička segmentacija
Napomena o znamenitosti
Segmentacija linija
Transkripcija slike
Video Transkripcija
Klasifikacija slika
Segmentacija slike
Bilješka o ključnim točkama slike
Klasifikacija videa
Video segmentacija
Skupovi podataka računalnog vida
Vozač automobila u fokusu Skup podataka slika
450 slika lica vozača s postavom automobila u različitim pozama i varijacijama koje pokrivaju 20,000 10 jedinstvenih sudionika iz XNUMX+ nacionalnosti
- Slučaj upotrebe: ADAS model za automobil
- Format: Slike
- Volumen: 455,000 +
- primjedba: Ne
Skup podataka o znamenitostima
Više od 80 tisuća slika znamenitosti iz više od 40 zemalja, prikupljenih na temelju prilagođenih zahtjeva.
- Slučaj upotrebe: Otkrivanje orijentira
- Format: Slike
- Volumen: 80,000 +
- primjedba: Ne
Skup video podataka na temelju dronova
84.5 tisuća drone videozapisa područja kao što su kampus koledža/školstva, stranica tvornice, igralište, ulica, tržnica s povrćem s GPS detaljima.
- Slučaj upotrebe: Pješačko praćenje
- Format: Videi
- Volumen: 84,500 +
- primjedba: Da
Skup podataka o slici hrane
55 slika u više od 50 varijacija (vrsta hrane, osvjetljenje, unutarnja ili vanjska, pozadina, udaljenost kamere itd.) sa slikama s komentarima
- Slučaj upotrebe: Prepoznavanje hrane
- Format: Slike
- Volumen: 55,000 +
- primjedba: Da
Koristite slučajeve
AI zdravstva
Uvježbajte ML modele za otkrivanje madeža raka na slikama kože ili pronalaženje simptoma u MRI skeniranju ili rendgenskom snimku pacijenta.
prepoznavanje lica
Uvježbajte ML modele da identificiraju slike ljudi na temelju crta lica i usporedite ih s bazom podataka profila lica kako biste otkrili i označili ljude.
Geoprostorne primjene
Bilješke o satelitskim slikama i UAV fotografijama za pripremu skupova podataka za geoprocesiranje i označavanje 3D oblaka točaka za Geo.AI.
Augmented Reality
S AR slušalicama postavite virtualne objekte u stvarni svijet. Može otkriti ravne površine kao što su zidovi, stolovi i podovi - vrlo kritičan dio u utvrđivanju dubine i dimenzija i postavljanju virtualnih objekata u fizički svijet.
Samovozna automobila
Više kamera snima videozapise iz različitog kuta kako bi identificirale granice prometne signalizacije, cesta, automobila, objekata i pješaka u blizini kako bi obučili samovozeće automobile da automatski upravljaju vozilom i izbjegnu udaranje u prepreke dok sigurno voze putnika.
Maloprodaja / e-trgovina
Uz računalni vid u maloprodaji, aplikacije mogu ponuditi personalizirane preporuke temeljene na obrascima kupnje kupaca i ubrzati poslovne operacije poput upravljanja policama, plaćanja itd.
Zašto Shaip?
Konkurentska cijena
Kao stručnjaci za obuku i upravljanje timovima, osiguravamo da se projekti isporučuju unutar definiranog proračuna.
Međuindustrijska sposobnost
Tim analizira podatke iz više izvora i sposoban je učinkovito i u velikim količinama proizvoditi podatke o obuci AI u svim industrijama.
Ostanite ispred konkurencije
Širok raspon slikovnih podataka pruža umjetnoj inteligenciji obilne količine informacija potrebnih za brži trening.
Stručna radna snaga
Naš skup stručnjaka koji su iskusni u označavanju i označavanju slika/videozapisa mogu nabaviti točne i učinkovito označene skupove podataka.
Usredotočite se na rast
Naš tim vam pomaže pripremiti slike/video podatke za obuku AI motora, štedeći dragocjeno vrijeme i resurse.
skalabilnost
Naš tim suradnika može prihvatiti dodatni volumen uz održavanje kvalitete izlaznih podataka.
Preporučeni resursi
Vodič za kupca
Bilješke i označavanje slika za računalni vid
Računalni vid je sve o osmišljavanju vizualnog svijeta za obuku aplikacija računalnog vida. Njegov se uspjeh u potpunosti svodi na ono što nazivamo anotacijom slike – temeljni proces iza tehnologije koji čini da strojevi donose inteligentne odluke i upravo o tome ćemo raspravljati i istraživati.
rješenja
Podaci o AI treningu za prepoznavanje lica
Danas smo u osvit mehanizma sljedeće generacije, gdje su naša lica naše šifre. Kroz prepoznavanje jedinstvenih crta lica, strojevi mogu detektirati je li osoba koja pokušava pristupiti uređaju autorizirana, uskladiti CCTV snimke sa stvarnim slikama kako bi pratili prijestupnike i neplatiše, smanjili kriminal u maloprodajnim trgovinama i još mnogo toga.
Blog
Što je AI prepoznavanje slike i kako radi?
Ljudska bića imaju urođenu sposobnost razlikovanja i precizne identifikacije predmeta, ljudi, životinja i mjesta na fotografijama. Međutim, računala nemaju mogućnost klasificiranja slika. Ipak, mogu se osposobiti za tumačenje vizualnih informacija pomoću aplikacija računalnog vida i tehnologije prepoznavanja slika.
Naša sposobnost
ljudi
Predani i obučeni timovi:
- 30,000+ suradnika za izradu podataka, označavanje i osiguranje kvalitete
- Ovlašteni tim za upravljanje projektima
- Iskusni tim za razvoj proizvoda
- Tim za pronalaženje i uključivanje u skup talenata
Proces
Najviša učinkovitost procesa osigurana je sa:
- Robusni 6 Sigma Stage-Gate proces
- Predani tim od 6 Sigma crnih pojaseva – Ključni vlasnici procesa i usklađenost s kvalitetom
- Kontinuirano poboljšanje i petlja povratnih informacija
Platforma
Patentirana platforma nudi prednosti:
- Web-based end-to-end platforma
- Besprijekorna kvaliteta
- Brži TAT
- Besprijekorna dostava
ljudi
Predani i obučeni timovi:
- 30,000+ suradnika za izradu podataka, označavanje i osiguranje kvalitete
- Ovlašteni tim za upravljanje projektima
- Iskusni tim za razvoj proizvoda
- Tim za pronalaženje i uključivanje u skup talenata
Proces
Najviša učinkovitost procesa osigurana je sa:
- Robusni 6 Sigma Stage-Gate proces
- Predani tim od 6 Sigma crnih pojaseva – Ključni vlasnici procesa i usklađenost s kvalitetom
- Kontinuirano poboljšanje i petlja povratnih informacija
Platforma
Patentirana platforma nudi prednosti:
- Web-based end-to-end platforma
- Besprijekorna kvaliteta
- Brži TAT
- Besprijekorna dostava
Imate li na umu projekt računalne vizije? spojimo se
Često postavljana pitanja (FAQ)
Inteligentni strojevi trebali bi biti sposobni kontekstualno interpretirati vizualni svijet, upravo kako bi bolje razumjeli i vidjeli stvari. Računalni vid je jedna takva grana ili bolje rečeno tehnološka ekspertiza koja ima za cilj razvoj modela učenja i osposobljavanja za strojeve kako bi ih učinili prijemčivijim za slike i video zapise, čime bi se poboljšale sposobnosti identificiranja i dešifriranja strojeva.
Računalni vid, kao samostalna tehnologija, uzima u obzir nekoliko aspekata vizualne autonomije. Pristup je sličan oponašanju ljudskog mozga i njegove percepcije vizualnih entiteta. Modus operandi uključuje modele obuke za poboljšanu klasifikaciju slika, identifikaciju objekata, provjeru i detekciju, otkrivanje orijentira, prepoznavanje objekata i konačno segmentaciju objekata.
Neki od istaknutih primjera računalnog vida uključuju sustave za otkrivanje uljeza, čitače zaslona, postavke za otkrivanje kvarova, mjeriteljske identifikatore i samovozeće automobile instalirane s postavkama s više kamera, LiDAR jedinicama i drugim resursima.
Bilješke prema slikama jedan je oblik nadziranog alata za učenje u Computer Visionu, čiji je cilj obučavanje AI modela za bolje prepoznavanje, prepoznavanje i razumijevanje vizuala. Također se naziva i označavanje podataka, bilješke na slikama u velikim količinama intenzivno treniraju modele, što poboljšava njihovu sposobnost izvođenja zaključaka i donošenja odluka u budućnosti.
Bilješke prema slikama u Computer Visionu imaju za cilj klasificiranje različitih slika putem relevantnih alata za precizno dodavanje metapodataka u skupove podataka usmjerenih na sliku. Jednostavnije rečeno, bilješke na slikama označavaju veliku količinu slika putem teksta ili bilo kojeg drugog markera radi boljeg razumijevanja od strane strojeva, čime ih bolje obučavaju prema klasifikaciji i otkrivanju.