Asiaankuuluva kuvatietojen kerääminen tekoälyn herättämiseen
Kouluta Computer Vision -sovellukset, tekoälyasetukset, itseohjautuvat kokonaisuudet ja paljon muuta täydellisiksi huipputeknisten kuvatietojen keräyspalvelujen avulla
Poista pullonkaulat kuvatietoputkistasi nyt.
Esittelyssä olevat asiakkaat
Miksi Image Training -tietojoukkoa tarvitaan Computer Vision -ohjelmaan?
Ainutlaatuiset tekoälyjärjestelmät ja koneoppimismallit on koulutettava kattavasti, jotta niitä voidaan pitää ainutlaatuisina. Vaikka ääni- ja tekstitietojoukot ovat välttämättömiä NLP -mallien älykkäälle kouluttamiselle, sovellukset, joiden ydintoiminto on Computer Vision, on syötettävä kuvankäsittelyaineistolla.
Älykkäät ML -mallit ja kokoonpanot, joiden tehtävänä on tunnistaa esineitä ja kuvioita osana toimintaansa, on koulutettava perusteellisesti. Vuorovaikutusten seurannasta ihmisten tunteisiin asti älykkäillä järjestelmillä on oltava perusta tunnistaa kokonaisuudet. Tunnistusvoiman tarjoavat mukautetut kuvatietojen keräysratkaisut.
Tietokonenäköjärjestelmien kuvatietojen keräämisellä on seuraavat edut:
- Ainutlaatuinen kuvakohtainen arkisto
- Mahdollisuus merkitä kuvat vaatimusten mukaisesti
- Pääsy kuorma -auton historiallisiin tietoihin
Ammattimaiset kuvakoulutuksen tietojoukot
Mikä tahansa aihe. Mikä tahansa skenaario.
Sovelluksia, jotka tarvitsevat kasvojen ja eleiden merkitsemistä, ei voida syöttää pinnallisesti. Koneoppimismallien kuvadatan keräämisen on sen sijaan vastattava uusimpia standardeja. Shaipissa keskitymme tarjoamaan pääsyn kattaviin kuvankäsittelyaineistoihin, joissa on asiantuntijatason tuki skaalautuvuuteen.
Shaipin ammattimainen kuvakoulutustietoaineisto keskittyy kaikenkattaviin ratkaisuihin, kuten kokonaisuuden seurantaan, käsialan analyysiin, objektien tunnistamiseen ja kuvioiden tunnistamiseen. Tuo ei ole se! Shaipin tarjoamat kuvatietojen keräyspalvelut sisältävät myös:
- Etä- ja kenttätietojen syöttö
- Kyky skaalata ratkaisuja - jatkuva tietojoukon hankinta
- Laadukas ja segmentoitu data, joka on valmis kaivostoimintaan
- Tuki kuvasta tekstiksi transkriptiolle OCR koulutetut mallit
- Laaja tuki ihmiskohtaiselle analyysille
- Turvallinen tietojen käsittely ja hallinta
Asiantuntemuksemme
Kuvakokoelma, joka edeltää kohteita ja skenaarioita
Shaipilla on koko valikoima kuvatiedonkeruutyyppejä, joiden algoritmit ovat synonyymejä tietyille käyttötapauksille. Lisää tietokonenäkö koneoppimisominaisuuksiisi keräämällä suuria määriä kuvatietoaineistoja (lääketieteellinen kuva -aineisto, lasku -kuvadatajoukko, kasvotietojoukon kokoelma tai mikä tahansa mukautettu tietojoukko) eri käyttötapauksia varten. Shaipilla on koko valikoima kuvatiedonkeruutyyppejä, joiden algoritmit ovat synonyymejä tietyille käyttötapauksille. Tarjoamme erilaisia kuva -aineistoja:
Asiakirjatietokokoelma
Asiakirjojen tietojoukot hyödyttävät parhaiten älykkäitä sovelluksia, jotka käsittelevät tunnistetietojen todentamista. Shaip tarjoaa parhaan mahdollisen kuvakokoelman, joka sisältää laskut, kuitit, valikot, kartat, henkilökortit jne
Kasvojen tietojoukkokokoelma
Sovellukset, jotka on koulutettava kasvojen tunteiden ja ilmeiden mittaamiseen, palvelevat parhaiten kasvotietoaineistokokoelmamme kanssa. Lukuisten tietomäärien syöttämisen lisäksi Shaipissa pyrimme leikkaamaan tekoälyn harhaa keräämällä näkemyksiä monenlaisista etnisistä ryhmistä ja ikäryhmistä.
Terveydenhuollon tiedonkeruu
Paranna digitaalisen terveydenhuollon asetustesi laatua ja lääketieteellisen diagnostiikan tarkkuutta tarjoamalla laadukkaita ja määrällisiä terveydenhuollon tietojoukkoja. Tarjoamme lääketieteellisiä kuvia eli CT -skannaus, MRI, ultraääni, röntgen eri lääketieteen erikoisaloilta, kuten radiologiasta, onkologiasta, patologiasta jne.
Ruoka -aineistokokoelma
Jos aiot koskaan kehittää älykkään sovelluksen, joka pystyy sieppaamaan ja tunnistamaan elintarvikekuvia eri valaistusolosuhteissa, ruoka -aineistokokoelma voi olla varsin kätevä.
Autotietojen keruu
Itseohjautuvien autojen tietokantojen kouluttaminen tienvarsielementteillä, kulmakohtaisilla oivalluksilla, esineillä, sematiikkatiedoilla ja muulla on mahdollista autoteollisuuden tietojoukkojen avulla.
Käsieleiden tiedonkeruu
Jos olet koskaan pyyhkäissyt matkapuhelimesi nukkumaan käsin, voit olla yhteydessä. Smart & IoT -laitteet, joissa on antureita, voivat hyötyä käsieleiden tiedonkeruupalveluistamme.
Kuvatietojoukot
Autonkuljettaja fokusoituna Image Dataset
450 20,000 kuvaa kuljettajan kasvoista auton asetuksissa eri asennoissa ja muunnelmissa, jotka kattavat 10 XNUMX ainutlaatuista osallistujaa yli XNUMX etnisestä
- Käyttötapa: Auton sisäinen ADAS malli
- Format: kuvat
- Volume: 455,000+
- Huomautukset: Ei
Maamerkkikuvatietojoukko
Yli 80 40 kuvaa maamerkeistä yli XNUMX maasta, kerättynä mukautettujen vaatimusten perusteella.
- Käyttötapa: Maamerkkien tunnistus
- Format: kuvat
- Volume: 80,000+
- Huomautukset: Ei
Kasvokuvatietojoukko
12 68 kuvaa vaihteluilla pään asennon, etnisen alkuperän, sukupuolen, taustan, kuvauskulman, iän jne. mukaan ja XNUMX maamerkkipistettä
- Käyttötapa: kasvojen tunnistus
- Format: kuvat
- Volume: 12,000+
- Huomautukset: Maamerkkihuomautus
Ruokakuvatietojoukko
55 50 kuvaa yli XNUMX muunnelmassa (wrt-ruokatyyppi, valaistus, sisä-/ulkotila, tausta, kameran etäisyys jne.) huomautuksineen kuvineen
- Käyttötapa: Ruoan tunnustaminen
- Format: kuvat
- Volume: 55,000+
- Huomautukset: Kyllä
Syitä valita Shaip luotettavaksi AI Image Training Data Partneriksi
Ihmiset
Omistetut ja koulutetut ryhmät:
- Yli 30,000 yhteistyökumppania tietojen luontia, merkintöjä ja laadunvalvontaa varten
- Tunnistettu projektinhallintaryhmä
- Kokenut tuotekehitystiimi
- Talent Pool Sourcing & Onboarding -tiimi
Käsitellä asiaa
Korkein prosessitehokkuus taataan:
- Vankka 6 Sigma Stage-Gate -prosessi
- Erityinen 6 Sigma -mallihihnan tiimi - tärkeimmät prosessin omistajat ja laatuvaatimukset
- Jatkuva parantaminen ja palautesilmukka
foorumi
Patentoitu alusta tarjoaa etuja:
- Verkkopohjainen alusta loppuun
- Moitteeton laatu
- Nopeampi TAT
- Saumaton toimitus
Ihmiset
Omistetut ja koulutetut ryhmät:
- Yli 30,000 yhteistyökumppania tietojen luontia, merkintöjä ja laadunvalvontaa varten
- Tunnistettu projektinhallintaryhmä
- Kokenut tuotekehitystiimi
- Talent Pool Sourcing & Onboarding -tiimi
Käsitellä asiaa
Korkein prosessitehokkuus taataan:
- Vankka 6 Sigma Stage-Gate -prosessi
- Erityinen 6 Sigma -mallihihnan tiimi - tärkeimmät prosessin omistajat ja laatuvaatimukset
- Jatkuva parantaminen ja palautesilmukka
foorumi
Patentoitu alusta tarjoaa etuja:
- Verkkopohjainen alusta loppuun
- Moitteeton laatu
- Nopeampi TAT
- Saumaton toimitus
Tarjottu palvelu
Asiantunteva kuvatietojen kerääminen ei ole käytännönläheistä kokonaisvaltaisille tekoälyasetuksille. Shaipissa voit jopa harkita seuraavia palveluita, jotta mallit yleistyisivät tavallista enemmän:
Tekstidatan kerääminen
Palvelut
Shaipin kognitiivisten tiedonkeruupalvelujen todellinen arvo on se, että se antaa organisaatioille avaimen jäsentämättömien tietojen sisältämien tärkeiden tietojen avaamiseen
Äänitietojen keräyspalvelut
Helpotamme mallien syöttämistä äänitiedoilla, jotta he voivat tutkia luonnollisen kielen käsittelyn etuja tasapainoisemmin.
Videotiedonkeruupalvelut
Keskity nyt tietokonenäköön yhdessä NLP: n kanssa, jotta voit opettaa mallejasi tunnistamaan esineitä, yksilöitä, pelotteita ja muita visuaalisia elementtejä täydellisesti
Suositellut resurssit
Ostajan opas
Kuvan merkinnät ja merkinnät Computer Visionille
Tietokonenäkö on kyse visuaalisen maailman ymmärtämisestä kouluttaakseen tietokonenäön sovelluksia. Sen menestys johtuu täysin siitä, mitä kutsumme kuvan merkinnöiksi - perustekniikka tekniikan takana, joka saa koneet tekemään älykkäitä päätöksiä, ja juuri siitä aiomme keskustella ja tutkia.
Ratkaisumme
Tietokonenäköpalvelut ja -ratkaisut
Tietokonenäkö on tekoälyteknologian aluet kouluttaa koneita näkemään, ymmärtämään ja tulkitsemaan visuaalista maailmaa ihmisten tapaan. Se auttaa kehittämään koneoppimismalleja ymmärtämään, tunnistamaan ja luokittelemaan kuvan tai videon kohteita tarkasti - paljon laajemmassa mittakaavassa ja nopeudella.
Uutiset ja media
Kuvan huomautustyypit: plussat, miinukset ja käyttötapaukset
Maailma ei ole ollut entinen siitä lähtien, kun tietokoneet alkoivat katsoa esineitä ja tulkita niitä. Viihdyttävistä elementeistä, jotka voivat olla niinkin yksinkertaisia kuin Snapchat-suodatin, joka tuottaa hauskan parran kasvoillesi, monimutkaisiin järjestelmiin, jotka havaitsevat itsenäisesti pieniä kasvaimia skannausraporteista, tietokonenäöllä on tärkeä rooli ihmiskunnan kehityksessä.
Haluatko rakentaa oman kuvatietovaraston?
Katso lintuperspektiivistä kuvaharjoittelutietoaineistot ja hanki arkisto Computer Vision -mallillesi.
Usein kysytyt kysymykset (FAQ)
AI/ML:n kuvatietojen keruu sisältää visuaalisen tiedon keräämisen kuvien tai grafiikan muodossa. Tätä dataa käytetään koulutukseen, testaukseen ja tekoäly- ja koneoppimismallien validointiin, erityisesti niihin, jotka on suunniteltu käsittelemään ja ymmärtämään visuaalista tietoa.
Kuvatiedon kerääminen alkaa määrittelemällä projektin erityisvaatimukset ja tavoitteet. Tämän jälkeen kuvat hankitaan tietokannoista, kaapataan kameroilla tai luodaan tietokonegrafiikalla. Laadukkaiden ja monipuolisten kuvien varmistaminen on ratkaisevan tärkeää. Kerättyään nämä kuvat on usein merkitty tai merkitty, mikä tarjoaa kontekstin tai luokituksen, joka auttaa koneoppimismallia sen koulutusvaiheessa.
Kuvatietojen kerääminen on olennaista kaikissa visuaalista tietoa käsittelevissä koneoppimisprojekteissa. Laadukkaat ja monipuoliset kuvatietojoukot mahdollistavat tarkemman ja kestävämmän mallikoulutuksen, mikä puolestaan johtaa parempaan suorituskykyyn tosielämän sovelluksissa. Tämä varmistaa, että tekoälyjärjestelmät voivat tunnistaa, tulkita ja reagoida visuaalisiin vihjeisiin tehokkaasti.
Projektin tavoitteesta riippuen voidaan kerätä monenlaisia kuvatietoja. Näitä ovat muun muassa valokuvat, satelliittikuvat, lääketieteelliset kuvat, kuten röntgen- tai MRI-kuvat, käsin kirjoitetut asiakirjat, skannatut asiakirjat, kasvokuvat, lämpökuvat ja jopa lisätyn todellisuuden (AR) ja virtuaalitodellisuuden (VR) kaappaukset. Lähdetyn kuvadatan tyypin tulee vastata kyseisen AI/ML-projektin erityisvaatimuksia.