- Amit kínálunk
-
-
-
Szakterület
-
-
-
- Készen kapható adatok
-
- Megoldások
- Emelvény
- Rólunk
Prémium támogatást kaphat világszínvonalú szakértőktől a számítógépes látás helyes megvalósításához, valós idejű adatok kinyerésével videókból és képekből, hogy felgyorsítsa az ML utat
A csapatok felhatalmazása a világelső AI termékek gyártására.
A számítógépes látás a mesterséges intelligencia technológiák olyan területe, amely a gépeket arra oktatja, hogy lássák, megértsék és értelmezzék a vizuális világot, ahogyan az emberek teszik. Segít a gépi tanulási modellek kifejlesztésében, hogy pontosan megértsék, azonosítsák és osztályozzák az objektumokat egy képben vagy egy videóban - sokkal nagyobb léptékben és sebességgel.
A Computer Vision technológiák közelmúltbeli fejlesztései áthidalták azokat a korlátokat, amelyekkel az emberek szembesülnek az objektumok pontos észlelése és címkézése során a különböző rendszerekből előállított hatalmas mennyiségű adatból. A számítógép hatékonyan oldja meg a következő 3 feladatot:
Az ML modellek képzése a vizuális világ értelmezésére és megértésére nagy mennyiségű, pontosan megcímkézett kép- és videóadatot igényel.
A határoló dobozoktól, a szemantikai szegmentálástól, a sokszögektől, a vonalláncoktól kezdve a kulcspont -feliratozásig bármilyen kép/videó feliratozási technikában segíthetünk.
Ezenkívül képzett erőforrást is kínálunk, amely csapatának kiterjesztésévé válik, hogy segítse Önt az adatok megjegyzésekkel kapcsolatos feladataiban, az Ön által előnyben részesített eszközök segítségével, miközben megtartja a kívánt következetességet és minőséget. Szakképzett és tapasztalt munkatársaink a képek és videók millióinak címkézésével megtanult bevált gyakorlatokat alkalmazzák, hogy világszínvonalú adatcímkézést biztosítsanak a számítógépes látási megoldásokhoz.
A kép-/videógyűjtéstől a kommentárobjektum-felismerésen és -követésen át a szemantikus szegmentálásig és a 3D-s felhőalapú feliratozásokig részletes, pontosan megcímkézett képek és videók segítségével jobban megértjük a vizuális világot, hogy javítsuk számítógépes látásmodelljeik teljesítményét.
450 20,000 kép a sofőr arcáról az autó beállításával különböző pózokban és változatokban, 10 XNUMX egyedi résztvevővel, több mint XNUMX etnikumból
Több mint 80 40 kép a tereptárgyakról több mint XNUMX országból, egyedi igények alapján gyűjtve.
84.5 XNUMX drónfelvételek olyan területekről, mint a főiskolai/iskolai kampusz, a gyártelep, a játszótér, az utca, a zöldségpiac GPS-adatokkal.
55 50 kép XNUMX+ változatban (wrt élelmiszer típusa, világítás, beltéri és kültéri, háttér, kamera távolság stb.) megjegyzésekkel ellátott képekkel
Tanítson ML-modelleket a rákos anyajegyek kimutatására a bőrképeken, vagy tünetek megtalálására az MRI-vizsgálatban vagy a beteg röntgenfelvételében.
Tanítson ML modelleket az emberek képeinek azonosítására az arcvonások alapján, és hasonlítsa össze őket az arcprofilok adatbázisával, hogy felismerje és megcímkézze az embereket.
A műholdas képek és az UAV fényképezés megjegyzése az adatkészletek előkészítéséhez a geoprocesszorhoz, és a 3D pontfelhő megjegyzése a Geo.AI számára.
Az AR headset segítségével helyezzen virtuális objektumokat a valós világba. Képes felismerni a sík felületeket, például a falakat, asztallapokat és padlókat - ez nagyon fontos része a mélység és méretek megállapításának, valamint a virtuális tárgyak fizikai világban való elhelyezésének.
Több kamera rögzíti a videókat különböző szögből, hogy azonosítsa a közeli közlekedési jelzések, utak, autók, tárgyak és gyalogosok határait, hogy kiképezze az önvezető autókat, hogy automatikusan irányítsák a járművet, és elkerüljék az akadályok ütközését az utas biztonságos vezetése közben.
A kiskereskedelmi számítógépes látásmódnak köszönhetően az alkalmazások személyre szabott ajánlásokat kínálhatnak az ügyfelek vásárlási szokásai alapján, és felgyorsíthatják az üzleti műveleteket, például a polckezelést, a kifizetéseket stb.
A csapatok képzésében és irányításában szakértőként biztosítjuk, hogy a projekteket a meghatározott költségvetésen belül teljesítsék.
A csapat több forrásból származó adatokat elemez, és képes az AI-képzési adatok hatékony és mennyiségi előállítására az összes iparágban.
A képi adatok széles skálája bőséges mennyiségű információt biztosít az AI számára a gyorsabb edzéshez.
Kép-/videó -feliratozásban és címkézésben jártas szakértői csoportunk pontos és hatékonyan jegyzett adatkészleteket szerezhet be.
Csapatunk segít kép-/videóadatok előkészítésében az AI -motorok oktatásához, értékes időt és erőforrásokat takarítva meg.
Együttműködő csapatunk további mennyiségeket tud befogadni, miközben megőrzi az adatkimenet minőségét.
Ma a következő generációs mechanizmus hajnalán járunk, ahol az arcunk a belépési kódunk. Az egyedi arcvonások felismerése révén a gépek észlelhetik, hogy az eszközhöz hozzáférni próbáló személy jogosult-e arra, hogy a CCTV-felvételeket tényleges képekkel párosítsa, hogy nyomon kövesse a bűnözőket és a mulasztókat, csökkentse a bűnözést a kiskereskedelmi üzletekben stb.
Az emberi lények veleszületett képességgel rendelkeznek, hogy a fényképek alapján megkülönböztessék és pontosan azonosítsák a tárgyakat, embereket, állatokat és helyeket. A számítógépek azonban nem rendelkeznek a képek osztályozásának képességével. Mégis meg lehet őket képezni a vizuális információk értelmezésére számítógépes látásalkalmazások és képfelismerő technológia segítségével.
Dedikált és kiképzett csapatok:
A legnagyobb hatékonyságot az alábbiak biztosítják:
A szabadalmaztatott platform előnyöket kínál:
Számítógépes látásprojektre gondol? Kapcsolódjunk
A számítógépes látás a mesterséges intelligencia egy ága, amely gépeket képez a vizuális adatok, például képek és videók értelmezésére, elemzésére és megértésére, hasonlóan ahhoz, ahogyan az emberek látják és feldolgozzák a világot.
Gépi tanulás (ML) és mélytanulási modellek segítségével működik a képeken/videókon lévő objektumok osztályozására, észlelésére és felismerésére. A modelleket annotált adatkészletekkel képezik ki, hogy pontosan azonosítsák az objektumokat, tereptárgyakat és mintákat.
A számítógépes látást önvezető autókban használják akadályok észlelésére, az egészségügyben az orvosi képek elemzésére, a kiskereskedelemben a személyre szabott ajánlások kidolgozására, arcfelismerésre, térinformatikai térképezésre és a kiterjesztett valóságban virtuális tárgyak fizikai világba helyezésére.
Igen, a Shaip az Ön igényei alapján testreszabja az adathalmazokat, beleértve az adott földrajzi területeket, demográfiai adatokat, objektumokat és annotációs stílusokat.
Az annotációs technikák közé tartoznak a határoló dobozok, a sokszögek, a szemantikus szegmentálás, a 3D-s téglatestek, a kulcspontok és a vonalas annotációk, a projekt követelményeitől függően.
A Shaip több mint 30,000 6 képzett annotátorból álló csapatot és egy XNUMX Sigma folyamatot alkalmaz, hogy szigorú minőségellenőrzésekkel biztosítsa a pontos, kiváló minőségű adatkészleteket.
Igen, a Shaip szolgáltatásait úgy tervezték, hogy bármilyen méretű projekthez illeszkedjenek, miközben megőrzik az állandóságot és a minőséget.
Minden adat anonimizált, és megfelel a globális szabványoknak, mint például a GDPR és a HIPAA, biztosítva a bizalmas információk biztonságos és etikus kezelését.
Az árképzés olyan tényezőktől függ, mint az adattípus, a mennyiség, a testreszabás és a szállítási határidők. Személyre szabott árajánlatért vegye fel velünk a kapcsolatot.
A Shaip kiváló minőségű, testreszabható adatkészleteket, versenyképes árakat, szakértői annotátorokat és skálázható megoldásokat kínál, így megbízható partner a számítógépes látás projektekben.
A szállítási határidők a projekt méretétől és összetettségétől függenek, de gyakran úgy vannak kialakítva, hogy a minőség feláldozása nélkül tartsák a megállapodott határidőket.