Rekenaarvisie -dienste en -oplossings
Kry uitstekende ondersteuning van kundiges van wêreldgehalte om rekenaarvisie op die regte manier te implementeer deur intydse data uit video's en beelde te onttrek om u ML-reis te versnel
Voorgestelde kliënte
Bemagtig spanne om wêreldleidende KI-produkte te bou.
Sense maak van die Visuele wêreld om rekenaarvisie-toepassings op te lei
Rekenaarvisie is 'n gebied van kunsmatige intelligensie-tegnologieë wat masjiene oplei om die visuele wêreld te sien, te verstaan en te interpreteer soos mense dit doen. Dit help met die ontwikkeling van masjienleermodelle om voorwerpe akkuraat te verstaan, identifiseer en klassifiseer in 'n beeld of 'n video - op 'n baie groter skaal en spoed.
Die onlangse ontwikkelings in Rekenaarvisie-tegnologie het sommige van die beperkings wat mense in die gesig staar oorkom om voorwerpe akkuraat op te spoor en te etiketteer uit die groot hoeveelhede data wat vandag van uiteenlopende stelsels gegenereer word. Die rekenaar los hierdie 3 take effektief op:
- Verstaan outomaties wat die voorwerpe in die prent is en waar dit geleë is.
- Kategoriseer hierdie voorwerpe en verstaan die verhoudings tussen hulle.
– Verstaan die konteks van die toneel.
- Objeksklassifikasie: Watter breë kategorie voorwerpe is daar?
- Voorwerpidentifikasie: Watter tipe gegewe voorwerp is daar?
- Verifiëring van voorwerp: Wat is die voorwerp op die foto?
- Voorwerpopsporing: Waar is die voorwerpe op die foto?
- Voorwerp-besienswaardigheid: Wat is die belangrikste punte vir die voorwerp op die foto?
- Segmentasie van die voorwerp: Watter pixels behoort tot die voorwerp in die prent?
- Voorwerpherkenning: Watter voorwerpe is op hierdie foto en waar is dit?
Dienste vir die insameling van data
Om ML-modelle op te lei om die visuele wêreld te interpreteer en te begryp, benodig groot hoeveelhede beeld- en videodata wat akkuraat benoem is.
- Bron-beeld- / videodata van meer as 60+ geografiese gebiede
- 2M + beelde in verskeie mediese spesialiteite soos Radiologie, ens.
- 60k + voedsel- en dokumentbeelde wat 50+ variasies dek met betrekking tot die instelling, beligting, binnenshuise v / s buite, afstand van die kamera.
Dienste vir aantekening van data
Ons kan u help met enige beeld- / video-aantekeningstegniek, van omlystings, semantiese segmentering, veelhoeke, polylines tot sleutelwoordaantekening.
- 'N Ten volle bestuurde, end-to-end-data-aantekeningsdienste met sagteware en personeel ingesluit, wat die gebruikerservaring vereenvoudig.
- 'N Ervare werkerskorps bestaande uit meer as 7000 medewerkers help met die etikettering van beelde en video's vir CV-gebruiksgevalle, dws voorwerpopsporing, beeldsegmentering, klassifikasie, ens.
Bestuurde werksmag
Ons bied ook 'n vaardige hulpbron aan, wat 'n uitbreiding van u span word om u te ondersteun met u data -aantekeningstake, deur middel van gereedskap wat u verkies, terwyl u die gewenste konsekwentheid en kwaliteit behou. Ons bekwame en ervare personeellede pas die beste praktyke toe deur miljoene beelde en video's te etiketteer om data-etikettering van wêreldgehalte vir rekenaarvisie-oplossings te lewer.
Kennis van AI-rekenaarvisie
Beeld / video-versameling en aantekeningvermoëns
Van beeld- / video-versameling tot herkenning van objekte-aantekeninge en opsporing tot semantiese segmentering en 3-D-puntwolknotas, ons bring 'n beter begrip van die visuele wêreld met gedetailleerde, akkuraat benoemde beelde en video's om die prestasie van u rekenaarvisiemodelle te verbeter.
Beeldversameling
Video versameling
Bindende bokse
3D kuboïede
Semantiese segmentering
Veelhoek-aantekening
Landmerk-aantekening
Lynsegmentasie
Beeldtranskripsie
Video Transcription
Beeldklassifikasie
Beeldsegmentasie
Aantekening vir beeldtoetspunte
Videoklassifikasie
Videosegmentering
Rekenaarvisie-datastelle
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
Hommeltuig-gebaseerde videodatastel
84.5k hommeltuig-video's van gebiede soos Kollege/Skoolkampus, Fabriekterrein, Speelgrond, Straat, Groentemark met GPS-besonderhede.
- Gebruiksgeval: Voetspoor
- Format: Video's
- Deel: 84,500 +
- body: Ja
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
Gebruiksgevalle
Gesondheidsorg KI
Leer ML-modelle op om kankermolle in velbeelde op te spoor of om simptome te vind in MRI-skanderings of pasiënt se x-straal.
gesig erkenning
Oefen ML-modelle om beelde van mense op grond van gelaatstrekke te identifiseer en vergelyk dit met 'n databasis van gesigprofiele om mense op te spoor en te merk.
Aardrykskundige toepassings
Aantekening van satellietbeelde en UAV -fotografie om datastelle voor te berei vir geoprocessing, en annotate 3D point cloud for Geo.AI.
Augmented Reality
Plaas virtuele voorwerpe met die AR-headset in die regte wêreld. Dit kan vlakke oppervlaktes soos mure, tafelblaaie en vloere opspoor - 'n baie belangrike rol in die bepaling van diepte en afmetings en die plasing van virtuele voorwerpe in die fisiese wêreld.
Selfbesturende motors
Veelvuldige kameras neem video's van 'n ander hoek op om die grense van verkeersseine, paaie, motors, voorwerpe en voetgangers in die omgewing te identifiseer om selfbestuurde motors op te lei om die voertuig outomaties te bestuur en te vermy om hindernisse te tref terwyl hulle veilig ry.
Kleinhandel / e-handel
Met rekenaarvisie in die kleinhandel, kan die toepassings persoonlike aanbevelings bied wat gebaseer is op die koop van patrone van kliënte en die besigheidsbedrywighede soos rakbestuur, betalings, ens.
Hoekom Shaip?
Mededingende pryse
As kundiges in die opleiding en bestuur van spanne, verseker ons dat projekte binne die omskrewe begroting gelewer word.
Cross-Industry vermoë
Die span ontleed data uit verskeie bronne en kan AI-opleidingsdata doeltreffend en in volumes in alle bedrywe produseer.
Bly voor die kompetisie
Die wye spektrum van beelddata bied AI baie inligting wat nodig is om vinniger te oefen.
Kundige werksmag
Ons poel van kundiges wat vaardig is in beeld- en video-aantekeninge en etikettering, kan akkurate en effektief geannoteerde datastelle verkry.
Fokus op groei
Ons span help u om beeld- / video-data voor te berei vir die opleiding van AI-enjins, wat waardevolle tyd en hulpbronne bespaar.
scalability
Ons span medewerkers kan ekstra volume akkommodeer, terwyl die kwaliteit van die data-uitset gehandhaaf word.
Aanbevole bronne
Kopergids
Kopergids vir AI-opleidingsdata
In die wêreld van kunsmatige intelligensie en masjienleer is data-opleiding onvermydelik. Dit is die proses wat masjienleermodules akkuraat, doeltreffend en volledig funksioneel maak.
Kopergids
Koperhandleiding vir data-aantekening en etikettering van data
U wil dus 'n nuwe AI / ML-inisiatief begin en besef dat die vind van goeie data een van die meer uitdagende aspekte van u operasie sal wees. Die uitvoer van u AI / ML-model is net so goed soos die data.
eBook
eBoek Die sleutel tot die oorkoming van AI-ontwikkelingshindernisse
Daar word inderdaad ongelooflik baie data elke dag gegenereer: 2.5 miljoen grepe, volgens Social Media Today. Maar dit beteken nie dat dit u waardig is om u algoritme op te lei nie.
Ons vermoë
Mense
Toegewyde en opgeleide spanne:
- 7000+ 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
Het u 'n rekenaarvisie-projek in gedagte? Kom ons verbind
Algemene vrae (FAQ)
Intelligente masjiene moet die visuele wêreld kontekstueel kan interpreteer, juis om dinge beter te verstaan en te sien. Computer Vision is een van die takke of eerder tegnologiese kundigheid wat daarop gemik is om leer- en opleidingsmodelle vir masjiene te ontwikkel om hulle meer ontvanklik te maak vir beelde en video's, en sodoende die identifisering en ontsyfering van die masjiene te verbeter.
Rekenaarvisie, as 'n selfstandige tegnologie, neem verskeie aspekte van visuele outonomie in ag. Die benadering is soortgelyk aan die nabootsing van die menslike brein en sy persepsie van visuele entiteite. Die modus operandi behels opleiding van modelle vir verbeterde beeldklassifikasie, voorwerpidentifikasie, verifikasie en opsporing, landmerkopsporing, objekherkenning en laastens objektsegmentering.
Enkele van die opvallende voorbeelde van rekenaarvisie sluit in indringeropsporingstelsels, skermlesers, opstellings vir defekopsporing, metrologie-identifiseerders en selfbestuurde motors wat geïnstalleer is met multi-kamera-opstellings, LiDAR-eenhede en ander hulpbronne.
Beeldaantekening is een vorm van 'n leermiddel onder toesig in Computer Vision, wat daarop gemik is om AI -modelle op te lei om beeldmateriaal beter te herken, te identifiseer en te verstaan. Beeldnotas in groot volumes, wat ook as data -etikettering genoem word, lei modelle op groot skaal op, wat hul vermoë om afleidings te maak en besluite te neem, in die toekoms verder kan oplei.
Beeldaantekening in Computer Vision is daarop gemik om verskillende beelde te klassifiseer met behulp van relevante gereedskap om metadata akkuraat by te voeg tot die beeldgesentreerde datastelle. In eenvoudiger terme merk beeldaantekeninge 'n groot hoeveelheid beelde via teks of enige ander merkers vir 'n beter begrip van die masjiene, en leer hulle sodoende beter in die klassifikasie en opsporing.