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
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:
Osposobljavanje ML modela za tumačenje i razumijevanje vizualnog svijeta zahtijeva velike količine točno označenih slikovnih i video podataka.
Od graničnih okvira, semantičke segmentacije, poligona, polilinija do bilješki ključnih točaka, možemo vam pomoći s bilo kojom tehnikom označavanja slika/videozapisa.
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.
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.
450 slika lica vozača s postavom automobila u različitim pozama i varijacijama koje pokrivaju 20,000 10 jedinstvenih sudionika iz XNUMX+ nacionalnosti
Više od 80 tisuća slika znamenitosti iz više od 40 zemalja, prikupljenih na temelju prilagođenih zahtjeva.
84.5 tisuća drone videozapisa područja kao što su kampus koledža/školstva, stranica tvornice, igralište, ulica, tržnica s povrćem s GPS detaljima.
55 slika u više od 50 varijacija (vrsta hrane, osvjetljenje, unutarnja ili vanjska, pozadina, udaljenost kamere itd.) sa slikama s komentarima
Uvježbajte ML modele za otkrivanje madeža raka na slikama kože ili pronalaženje simptoma u MRI skeniranju ili rendgenskom snimku pacijenta.
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.
Bilješke o satelitskim slikama i UAV fotografijama za pripremu skupova podataka za geoprocesiranje i označavanje 3D oblaka točaka za Geo.AI.
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.
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.
Uz računalni vid u maloprodaji, aplikacije mogu ponuditi personalizirane preporuke temeljene na obrascima kupnje kupaca i ubrzati poslovne operacije poput upravljanja policama, plaćanja itd.
Kao stručnjaci za obuku i upravljanje timovima, osiguravamo da se projekti isporučuju unutar definiranog proračuna.
Tim analizira podatke iz više izvora i sposoban je učinkovito i u velikim količinama proizvoditi podatke o obuci AI u svim industrijama.
Širok raspon slikovnih podataka pruža umjetnoj inteligenciji obilne količine informacija potrebnih za brži trening.
Naš skup stručnjaka koji su iskusni u označavanju i označavanju slika/videozapisa mogu nabaviti točne i učinkovito označene skupove podataka.
Naš tim vam pomaže pripremiti slike/video podatke za obuku AI motora, štedeći dragocjeno vrijeme i resurse.
Naš tim suradnika može prihvatiti dodatni volumen uz održavanje kvalitete izlaznih podataka.
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.
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.
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.
Predani i obučeni timovi:
Najviša učinkovitost procesa osigurana je sa:
Patentirana platforma nudi prednosti:
Osnaživanje timova za izradu vodećih svjetskih AI proizvoda.
Računalni vid je grana umjetne inteligencije koja obučava strojeve da interpretiraju, analiziraju i razumiju vizualne podatke, poput slika i videozapisa, slično načinu na koji ljudi vide i obrađuju svijet.
Radi korištenjem modela strojnog učenja (ML) i dubokog učenja za klasifikaciju, otkrivanje i prepoznavanje objekata na slikama/videozapisima. Modeli se obučavaju s označenim skupovima podataka kako bi precizno identificirali objekte, orijentire i uzorke.
Računalni vid koristi se u autonomnim automobilima za otkrivanje prepreka, u zdravstvu za analizu medicinskih slika, maloprodaji za personalizirane preporuke, prepoznavanje lica, geoprostorno mapiranje i proširenu stvarnost za postavljanje virtualnih objekata u fizički svijet.
Da, Shaip prilagođava skupove podataka na temelju vaših zahtjeva, uključujući specifične geografske lokacije, demografske podatke, objekte i stilove napomena.
Tehnike anotacije uključuju granične okvire, poligone, semantičku segmentaciju, 3D kuboide, ključne točke i linijske anotacije, ovisno o zahtjevima projekta.
Shaip zapošljava tim od preko 30,000 6 vještih anotatora i XNUMX Sigma proces kako bi osigurao točne, visokokvalitetne skupove podataka uz rigorozne provjere kvalitete.
Da, Shaipove usluge su osmišljene za skaliranje za projekte bilo koje veličine uz održavanje dosljednosti i kvalitete.
Svi podaci su anonimizirani i u skladu su s globalnim standardima kao što su GDPR i HIPAA, osiguravajući sigurno i etično rukovanje osjetljivim informacijama.
Cijena ovisi o čimbenicima poput vrste podataka, količine, prilagodbe i rokova isporuke. Kontaktirajte nas za personaliziranu ponudu.
Shaip nudi visokokvalitetne, prilagodljive skupove podataka, konkurentne cijene, stručne anotatore i skalabilna rješenja, što ga čini pouzdanim partnerom za projekte računalnog vida.
Rokovi isporuke ovise o veličini i složenosti projekta, ali su često osmišljeni tako da se ispune dogovoreni rokovi bez ugrožavanja kvalitete.
