Releváns képadatgyűjtés az AI életre keltéséhez
Tökéletesítse a Computer Vision alkalmazásokat, AI-beállításokat, önvezető objektumokat és egyebeket a legmodernebb képadat-gyűjtési szolgáltatásokkal
Most szüntesse meg a szűk keresztmetszetek képadat-folyamatában.
Kiemelt ügyfelek
Miért van szükség képképzési adatkészletre a Computer Vision számára?
Az egyedi mesterséges intelligencia rendszereket és a gépi tanulási modelleket átfogóan ki kell képezni, hogy egyedinek lehessen tekinteni. Míg audio- és szöveges adatkészletekre van szükség az NLP -modellek intelligens betanításához, a Computer Vision -t, mint alapfunkciót tartalmazó alkalmazásokat képképzési adatkészlettel kell táplálni.
Az intelligens ML modelleket és beállításokat, amelyek feladata az objektumok és minták azonosítása a működésük részeként, alaposan ki kell képezni. Az interakciók nyomon követésétől kezdve az emberi érzelmekig kezdve az intelligens rendszereknek alapjaiknak kell lenniük az entitások azonosítására. Az azonosítás erejét az egyéni képadatgyűjtési megoldások biztosítják.
A számítógépes látórendszerek képadatgyűjtésének a következő előnyei vannak:
- Egyedi képspecifikus tárház
- Képesség a képek címkézésére a követelményeknek megfelelően
- Hozzáférés teherautónyi történelmi adathoz
Professzionális képképzési adatkészletek
Bármely tárgy. Bármely forgatókönyv.
Azok az alkalmazások, amelyek arc- és gesztuscímkézést igényelnek, nem fedhetők fel felületesen. Ehelyett a gépi tanulási modellek képadatgyűjtésének meg kell felelnie a legújabb szabványoknak. A Shaipnál arra összpontosítunk, hogy hozzáférést biztosítsunk átfogó képzési adatkészletekhez, szakértői szintű támogatással a skálázhatóság érdekében.
A Shaip professzionális képzési adathalmazai az all-inclusive megoldásokra összpontosítanak, beleértve az entitáskövetést, a kézírás-elemzést, az objektum-azonosítást és a mintafelismerést. Ez nem az! A Shaip által kínált képadat -gyűjtési szolgáltatások a következők:
- Távoli és helyszíni adatbevitel
- Képesség a megoldások skálázására - folyamatos adathalmaz beszerzés
- Kiváló minőségű és szegmentált adatok, amelyek készen állnak a bányászatra
- Képből szöveggé átírás támogatása a következőhöz: OCR képzett modellek
- Széles körű támogatás az ember-specifikus elemzéshez
- Biztonságos adatkezelés és -kezelés
Szakértelem
A tárgyakat és forgatókönyveket megelőző képgyűjtemény
A Shaipnél a képadatgyűjtési típusok teljes sora áll rendelkezésünkre, az algoritmusok szinonimái a konkrét használati eseteknek. Adja hozzá a számítógépes látást a gépi tanulási képességeihez, ha nagy mennyiségű képadat -készletet (orvosi képadatkészlet, számlaképadat -készlet, arcadat -gyűjtemény vagy bármilyen egyéni adatkészlet) gyűjt össze különböző használati esetekhez. A Shaipnél a képadatgyűjtési típusok teljes sora áll rendelkezésünkre, az algoritmusok szinonimái a konkrét használati eseteknek. Különféle típusú képadat -készleteket kínálunk:
Dokumentum adatkészlet
A hitelesítő adatok hitelesítésével foglalkozó intelligens alkalmazásoknak a legjobban a dokumentumadat -előnyök állnak rendelkezésre. A Shaip a lehető legjobb képgyűjteményt kínálja, amely magában foglalja a számlák, nyugták, menük, térképek, személyazonosító igazolványok és egyebek szempontjából releváns használható oktatási adatokat, hogy segítse a rendszert az egységek proaktív azonosításában
Arcadatkészlet
Az arckifejezések és arckifejezések mérésére kiképzésre kerülő alkalmazásokat legjobban az arcadat -gyűjteményünk szolgálja. A hatalmas mennyiségű adat betáplálása mellett a Shaip -nél törekszünk az AI torzításának megszüntetésére, az etnikai és korcsoportok széles skálájára vonatkozó információk összegyűjtésével.
Egészségügyi adatgyűjtés
Javítsa a digitális egészségügyi beállítások minőségét és az orvosi diagnosztika pontosságát a kínált minőségi és mennyiségi egészségügyi adatkészletekkel. Orvosi képeket biztosítunk, például CT -vizsgálatot, MRI -t, ultrahangot, röntgenfelvételt különböző orvosi szakterületekről, például radiológia, onkológia, patológia stb.
Élelmiszer -adatgyűjtemény
Ha valaha is tervez olyan intelligens alkalmazás kifejlesztését, amely képes megvilágítani és azonosítani az élelmiszerekről készült képeket, különböző fényviszonyok között, akkor az élelmiszer -adatgyűjteményünk nagyon hasznos lehet.
Autóipari adatgyűjtés
Az önvezető autók adatbázisainak képzése út menti elemekkel, szögspecifikus betekintéssel, tárgyakkal, szematikai adatokkal és egyebekkel lehetséges az autóipari adatkészletek segítségével.
Kézmozdulattal történő adatgyűjtés
Ha valaha kézzel lecsúsztatta a mobilját alváshoz, akkor képes lesz kapcsolatba lépni. Az érzékelőkkel rendelkező intelligens és IoT -eszközök részesülhetnek a kézmozdulatok adatgyűjtési szolgáltatásaiból.
Képadatkészletek
Autósofőr fókuszban képadatkészlet
450 20,000 kép a sofőr arcáról az autó beállításával különböző pózokban és változatokban, 10 XNUMX egyedi résztvevővel, több mint XNUMX etnikumból
- Felhasználási eset: Autóba épített ADAS modell
- Formátum: képek
- Volume: 455,000 +
- Jegyzet: Nem
Mérföldkőnek számító képadatkészlet
Több mint 80 40 kép a tereptárgyakról több mint XNUMX országból, egyedi igények alapján gyűjtve.
- Felhasználási eset: Mérföldkő észlelése
- Formátum: képek
- Volume: 80,000 +
- Jegyzet: Nem
Arckép-adatkészlet
12 68 kép variációkkal a fejtartás, etnikai hovatartozás, nem, háttér, rögzítési szög, életkor stb. körül, XNUMX mérföldkővel.
- Felhasználási eset: Arcfelismerés
- Formátum: képek
- Volume: 12,000 +
- Jegyzet: Nevezetes jegyzet
Food Image Dataset
55 50 kép XNUMX+ változatban (wrt élelmiszer típusa, világítás, beltéri és kültéri, háttér, kamera távolság stb.) megjegyzésekkel ellátott képekkel
- Felhasználási eset: Élelmiszer elismerés
- Formátum: képek
- Volume: 55,000 +
- Jegyzet: Igen
Az okok, amelyek miatt Shaipet választotta megbízható AI képzési adatpartnereként
Emberek
Dedikált és kiképzett csapatok:
- Több mint 30,000 munkatárs az adatok létrehozásához, címkézéséhez és minőségbiztosításához
- Hitelesített projektmenedzsment csapat
- Tapasztalt termékfejlesztő csapat
- Tehetséggondozási és beszállítói csapat
folyamat
A legnagyobb hatékonyságot az alábbiak biztosítják:
- Robusztus 6 Sigma Stage-Gate folyamat
- 6 Sigma fekete övből álló elkötelezett csapat - A legfontosabb folyamattulajdonosok és a minőségi megfelelés
- Folyamatos fejlesztés és visszacsatolási hurok
Emelvény
A szabadalmaztatott platform előnyöket kínál:
- Webalapú végpontok közötti platform
- Kifogástalan minőség
- Gyorsabb TAT
- Zökkenőmentes szállítás
Emberek
Dedikált és kiképzett csapatok:
- Több mint 30,000 munkatárs az adatok létrehozásához, címkézéséhez és minőségbiztosításához
- Hitelesített projektmenedzsment csapat
- Tapasztalt termékfejlesztő csapat
- Tehetséggondozási és beszállítói csapat
folyamat
A legnagyobb hatékonyságot az alábbiak biztosítják:
- Robusztus 6 Sigma Stage-Gate folyamat
- 6 Sigma fekete övből álló elkötelezett csapat - A legfontosabb folyamattulajdonosok és a minőségi megfelelés
- Folyamatos fejlesztés és visszacsatolási hurok
Emelvény
A szabadalmaztatott platform előnyöket kínál:
- Webalapú végpontok közötti platform
- Kifogástalan minőség
- Gyorsabb TAT
- Zökkenőmentes szállítás
Szolgáltatások
A szakértő képadatgyűjtés nem minden kéznél van az átfogó AI-beállításokhoz. A Shaipnél a következő szolgáltatásokat is figyelembe veheti, hogy a szokásosnál szélesebb körben elterjessze a modelleket:
Szöveges adatgyűjtés
Szolgáltatások
A Shaip kognitív adatgyűjtési szolgáltatások valódi értéke abban rejlik, hogy kulcsot ad a szervezeteknek a strukturálatlan adatokban található kritikus információk feloldásához
Audio adatgyűjtési szolgáltatások
Megkönnyítjük a modellek hangadatokkal történő etetését, hogy kiegyensúlyozottabban felfedezzék a természetes nyelvi feldolgozás előnyeit
Video adatgyűjtési szolgáltatások
Most összpontosítson a számítógépes látásra az NLP -vel együtt, hogy a modelljeit tökéletesen megtanítsa tárgyak, egyének, elrettentők és egyéb vizuális elemek azonosítására
Ajánlott források
Vásárlói útmutató
Képi megjegyzések és címkézés a Computer Vision számára
A számítógépes látás lényege a vizuális világ értelmezése a számítógépes látásalkalmazások képzése érdekében. Sikere teljesen abból áll, amit kép annotációnak nevezünk - ez az alapvető folyamat a technológia mögött, amely intelligens döntéseket hoz a gépekre, és pontosan ezt akarjuk megvitatni és felfedezni.
Megoldások
Számítógépes látás szolgáltatások és megoldások
A számítógépes látás a mesterséges intelligencia technológiák területet a gépeket arra tanítja, hogy lássák, megértsék és értelmezzék a vizuális világot, ahogy az emberek. Segít a gépi tanulási modellek kidolgozásában, hogy pontosan megértsék, azonosítsák és osztályozzák a képen vagy videón lévő objektumokat - sokkal nagyobb léptékben és sebességgel.
Blog
Képes megjegyzések típusai: előnyei, hátrányai és használati esetek
A világ azóta sem volt a régi, mióta a számítógépek elkezdték nézni a tárgyakat és értelmezni azokat. A szórakoztató elemektől, amelyek olyan egyszerűek, mint egy Snapchat-szűrő, amely vicces szakállt hoz létre az arcán, az összetett rendszerekig, amelyek autonóm módon észlelik az apró daganatok jelenlétét a szkennelési jelentésekből, a számítógépes látás fontos szerepet játszik az emberiség evolúciójában.
Szeretne saját képadatkészlet-tárat építeni?
Keressen madártávlati képet a képképzési adatkészletekről, és szerezzen magának egy adattárat Computer Vision modellje számára.
Gyakran feltett kérdések (GYIK)
Az AI/ML képadatgyűjtése magában foglalja a vizuális adatok gyűjtését képek vagy grafikák formájában. Ezek az adatok bemenetként szolgálnak a mesterséges intelligencia és a gépi tanulási modellek képzéséhez, teszteléséhez és validálásához, különösen a vizuális információk feldolgozására és megértésére tervezett modellekhez.
A képadatok gyűjtése a projekt konkrét követelményeinek és célkitűzéseinek meghatározásával kezdődik. Ezt követően a képeket adatbázisokból szerzik be, kamerákkal rögzítik, vagy számítógépes grafikával állítják elő. A kiváló minőségű és változatos képek biztosítása kulcsfontosságú. Az összegyűjtést követően ezeket a képeket gyakran felcímkézik vagy megjegyzésekkel látják el, így kontextust vagy osztályozást biztosítanak, hogy segítsék a gépi tanulási modellt a képzési szakaszában.
A képadatok gyűjtése alapvető fontosságú minden vizuális információval foglalkozó gépi tanulási projektben. A minőségi és változatos képadatkészletek pontosabb és robusztusabb modellképzést tesznek lehetővé, ami jobb teljesítményhez vezet a valós alkalmazásokban. Ez biztosítja, hogy az AI-rendszerek hatékonyan felismerjék, értelmezzék és reagáljanak a vizuális jelzésekre.
A projekt céljától függően többféle képadat gyűjthető. Ez magában foglalja, de nem kizárólagosan: fényképeket, műholdképeket, orvosi felvételeket, például röntgen- vagy MRI-t, kézzel írt dokumentumokat, beszkennelt dokumentumokat, arcfotókat, hőképeket, sőt a kiterjesztett valóság (AR) és a virtuális valóság (VR) felvételeit is. A forrásból származó képadatok típusának meg kell felelnie a szóban forgó AI/ML projekt sajátos követelményeinek.