Relevante beeldversameling om AI lewendig te maak
Leer rekenaarvisie-toepassings, AI-opstellings, selfbestuurde entiteite en meer tot die volmaaktheid met die nuutste beelddata-insamelingdienste
Elimineer nou die knelpunte in jou beelddatapyplyn.
Voorgestelde kliënte
Waarom is beeldopleidingsdatastel nodig vir rekenaarvisie?
Unieke kunsmatige intelligensie -stelsels en masjienleermodelle moet volledig opgelei word om as uniek beskou te word. Alhoewel klank- en tekstuele datastelle nodig is om NLP -modelle intelligent op te lei, moet toepassings met Computer Vision as die kernfunksionaliteit gevoed word met 'n beeldopleidingsdatastel.
Slim ML -modelle en -opstellings wat die taak het om voorwerpe en patrone te identifiseer as deel van hul funksionering, moet deeglik opgelei word. Uit die opsporing van interaksies tot menslike emosies, moet intelligente stelsels in die eerste plek die basis hê om entiteite te identifiseer. Die identifikasievermoë word verskaf deur pasgemaakte oplossings vir die versameling van beelddata.
Die versameling van beelddata vir rekenaarvisiestelsels hou die volgende voordele in:
- Unieke beeldspesifieke bewaarplek
- Die vermoë om beelde volgens die vereistes te benoem
- Toegang tot vragmotors vol historiese data
Professionele beeldopleidingdatastelle
Enige onderwerp. Enige scenario.
Toepassings wat gesig- en gebare -etikettering benodig, kan nie oppervlakkig inligting ingevoer word nie. In plaas daarvan moet die versameling van beelddata vir masjienleermodelle ooreenstem met die nuutste standaarde. By Shaip fokus ons daarop om toegang tot omvattende beeldopleidingsdatastelle te bied met ondersteuning op kundige vlak vir skaalbaarheid.
Professionele beeldopleidingsdatastelle by Shaip fokus op allesomvattende oplossings, insluitend entiteitopsporing, handskrifanalise, voorwerpidentifikasie en patroonherkenning. Dit is nie dit nie! Dienste vir die versameling van beelddata wat deur Shaip aangebied word, sluit ook in:
- Data-invoer op afstand en in die veld
- Vermoë om oplossings te skaal - voortdurende verkryging van datastelle
- Gesegmenteerde data van hoë gehalte wat gereed is vir ontginning
- Ondersteuning vir beeld-na-teks transkripsie vir OCR opgeleide modelle
- Uitgebreide ondersteuning vir mensespesifieke analise
- Veilige hantering en bestuur van data
Ons kundigheid
Beeldversameling wat onderwerpe en scenario's voorafgaan
By Shaip het ons 'n volledige reeks tipes beelddata-insameling, met algoritmes wat sinoniem is met spesifieke gebruiksgevalle. Voeg rekenaarvisie by u masjienleervermoëns deur groot hoeveelhede beelddatastelle te versamel (mediese beelddatastel, faktuurbeelddatastel, gesigsdatastelversameling of enige persoonlike datastel) vir 'n verskeidenheid gebruiksgevalle. By Shaip het ons 'n volledige reeks tipes beelddata-insameling, met algoritmes wat sinoniem is met spesifieke gebruiksgevalle. Ons bied verskillende soorte beelddatastelle aan:
Versameling van dokumentdatastelle
Intelligente toepassings wat met geloofsverifikasie handel, vind die beste voordeel uit dokumentdatastelle. Shaip bied die beste moontlike beeldversameling met bruikbare opleidingsdata wat relevant is vir fakture, kwitansies, spyskaarte, kaarte, identiteitskaarte en meer, om die stelsel te help om entiteite proaktief te identifiseer
Gesigdatastelselversameling
Toepassings wat opgelei moet word om gesigsgevoelens en uitdrukkings te meet, word die beste bedien met ons versameling gesigsdatastelle. Benewens die verskaffing van 'n groot hoeveelheid data, poog ons by Shaip om die AI -vooroordeel te sny deur insigte oor 'n wye verskeidenheid etnisiteite en ouderdomsgroepe te versamel.
Versameling van gesondheidsorgdata
Verbeter die kwaliteit van u digitale gesondheidsorgopstelling en akkuraatheid van mediese diagnostiek met kwalitatiewe en kwantitatiewe gesondheidsdatastelle wat aangebied word. Ons bied mediese beelde, naamlik CT -skandering, MRI, Ultra Sound, Xray van verskillende mediese spesialiteite soos radiologie, onkologie, patologie, ens.
Voedseldatasetversameling
As u ooit van plan is om 'n slim app te ontwikkel wat voedselbeelde kan vasvang en identifiseer onder verskillende beligtingstoestande, kan ons versameling voedseldatastelle baie handig wees.
Data -insameling van motors
Die opleiding van die databasisse van selfbestuurde motors met elemente langs die pad, hoekspesifieke insigte, voorwerpe, sematiese data en meer is moontlik met motordatastelle.
Handgebaar data-insameling
As u ooit u selfoon aan die slaap geslaan het, kan u dit vertel. Slim- en IoT -toestelle met sensors kan baat by ons data -insamelingdienste vir handgebare.
Beelddatastelle
Motorbestuurder in fokus Beelddatastel
450 20,000 beelde van bestuurdersgesigte met motoropstelling in verskillende houdings en variasies wat 10 XNUMX unieke deelnemers van XNUMX+ etnisiteite dek
- Gebruiksgeval: ADAS-model in die motor
- Format: Images
- Deel: 455,000 +
- body: Geen
Landmerk-beelddatastel
Meer as 80 40 beelde van landmerke uit meer as XNUMX lande, versamel op grond van pasgemaakte vereistes.
- Gebruiksgeval: Landmerkopsporing
- Format: Images
- Deel: 80,000 +
- body: Geen
Gesigsbeelddatastel
12k beelde met variasies rondom kopposisie, etnisiteit, geslag, agtergrond, vanghoek, ouderdom, ens. met 68 landmerkpunte
- Gebruiksgeval: gesig erkenning
- Format: Images
- Deel: 12,000 +
- body: Landmerk-aantekening
Kosbeelddatastel
55 50 beelde in XNUMX+ variasies (in terme van kossoort, beligting, binne- en buitelug, agtergrond, kameraafstand, ens.) Met geannoteerde beelde
- Gebruiksgeval: Voedsel Erkenning
- Format: Images
- Deel: 55,000 +
- body: Ja
Redes om Shaip te kies as u betroubare AI Image Training Data Partner
Mense
Toegewyde en opgeleide spanne:
- 30,000+ medewerkers vir die skep van data, etikettering en QA
- Gesertifiseerde projekbestuurspan
- Ervare produkontwikkelingspan
- Talent Pool Sourcing & Onboarding Team
proses
Die hoogste doeltreffendheid van die proses word verseker deur:
- Robuuste 6 Sigma Stage-Gate-proses
- 'N Toegewyde span van 6 Sigma swart gordels - Belangrike prosesseienaars en voldoening aan gehalte
- Deurlopende verbetering en terugvoerlus
platform
Die gepatenteerde platform bied voordele:
- Web-gebaseerde end-to-end platform
- Onberispelike kwaliteit
- Vinniger TAT
- Naadloze aflewering
Mense
Toegewyde en opgeleide spanne:
- 30,000+ medewerkers vir die skep van data, etikettering en QA
- Gesertifiseerde projekbestuurspan
- Ervare produkontwikkelingspan
- Talent Pool Sourcing & Onboarding Team
proses
Die hoogste doeltreffendheid van die proses word verseker deur:
- Robuuste 6 Sigma Stage-Gate-proses
- 'N Toegewyde span van 6 Sigma swart gordels - Belangrike prosesseienaars en voldoening aan gehalte
- Deurlopende verbetering en terugvoerlus
platform
Die gepatenteerde platform bied voordele:
- Web-gebaseerde end-to-end platform
- Onberispelike kwaliteit
- Vinniger TAT
- Naadloze aflewering
dienste wat aangebied word
Die versameling van deskundige beelddata is nie alles in die hande vir uitgebreide AI-opstellings nie. By Shaip kan u selfs die volgende dienste oorweeg om modelle meer algemeen as gewoonlik te maak:
Versameling van teksdata
Dienste
Die ware waarde van Shaip -kognitiewe data -insamelingsdienste is dat dit organisasies die sleutel gee om kritieke inligting wat in ongestruktureerde data voorkom, te ontsluit
Klankdata -insamelingdienste
Ons maak dit vir u makliker om die modelle met stemdata te voed om hulle te help om die voordele van natuurlike taalverwerking op 'n meer gebalanseerde manier te ondersoek
Dienste vir die versameling van video-data
Konsentreer nou op rekenaarvisie saam met NLP vir die opleiding van u modelle om voorwerpe, individue, afskrikmiddels en ander visuele elemente tot volmaaktheid te identifiseer
Aanbevole bronne
Kopergids
Beeldaantekening en etikettering vir rekenaarvisie
Rekenaarvisie gaan daaroor om sin te maak uit die visuele wêreld om rekenaarvisietoepassings op te lei. Die sukses daarvan kom neer op wat ons beeldaantekening noem - die fundamentele proses agter die tegnologie wat maak dat masjiene intelligente besluite neem en dit is presies wat ons op die punt staan om te bespreek en te ondersoek.
Oplossings
Rekenaarvisie -dienste en -oplossings
Rekenaarvisie is 'n gebied van kunsmatige intelligensie -tegnologiet leer masjiene om die visuele wêreld te sien, verstaan en interpreteer, soos mense dit doen. Dit help met die ontwikkeling van die masjienleermodelle om voorwerpe in 'n beeld of video akkuraat te verstaan, te identifiseer en te klassifiseer - op 'n baie groter skaal en spoed.
Nuus
Tipes beeldaantekeninge: Voor-, nadele en gebruiksgevalle
Die wêreld is nie dieselfde vandat rekenaars na voorwerpe begin kyk en dit interpreteer het nie. Van vermaaklike elemente wat so eenvoudig kan wees soos 'n Snapchat-filter wat 'n snaakse baard op jou gesig produseer tot komplekse stelsels wat outonoom die teenwoordigheid van klein gewasse uit skanderingsverslae opspoor, speel rekenaarvisie 'n groot rol in die evolusie van die mensdom.
Wil u u eie beelddatastel-bewaarplek bou?
Reik uit vir 'n voëlvlugoorsig oor beeldopleidingdatastelle en kry vir jou 'n bewaarplek vir jou Computer Vision-model.
Algemene vrae (FAQ)
Beelddata-insameling vir KI/ML behels die insameling van visuele data in die vorm van prente of grafika. Hierdie data dien as insette vir opleiding, toetsing en validering van kunsmatige intelligensie en masjienleermodelle, veral dié wat ontwerp is om visuele inligting te verwerk en te verstaan.
Beelddata-insameling begin deur die spesifieke vereistes en doelwitte van 'n projek te definieer. Daarna word beelde van databasisse verkry, met kameras vasgevang of met rekenaargrafika gegenereer. Dit is van kardinale belang om hoë kwaliteit en diverse beelde te verseker. Sodra dit versamel is, word hierdie beelde dikwels geëtiketteer of geannoteer, wat konteks of klassifikasie verskaf om die masjienleermodel in sy opleidingsfase te help.
Beelddata-insameling is fundamenteel vir enige masjienleerprojek wat met visuele inligting handel. Kwaliteit en diverse beelddatastelle maak voorsiening vir meer akkurate en robuuste modelopleiding, wat op sy beurt lei tot beter prestasie in werklike toepassings. Dit verseker dat KI-stelsels visuele leidrade effektief kan herken, interpreteer en daarop reageer.
Verskeie tipes beelddata kan ingesamel word, afhangende van die projek se doelwit. Dit sluit in, maar is nie beperk nie tot: foto's, satellietbeelde, mediese beelde soos X-strale of MRI's, handgeskrewe dokumente, geskandeerde dokumente, gesigfoto's, termiese beelde, en selfs augmented reality (AR) en virtuele realiteit (VR) vasleggings. Die tipe beelddata wat verkry word, moet ooreenstem met die spesifieke vereistes van die betrokke KI/ML-projek.