Shaip on nyt osa Ubiquity-ekosysteemiä: Sama tiimi – nyt tuettuna laajennetuilla resursseilla asiakkaiden tukemiseksi skaalautuvasti.
|
Hanki ensiluokkaista tukea maailmanluokan asiantuntijoilta, jotta voit toteuttaa tietokonenäkösi oikealla tavalla keräämällä reaaliaikaista dataa videoista ja kuvista nopeuttaaksesi ML-matkasi
Tietokonenäkö on tekoälyn tekniikoiden alue, joka kouluttaa koneita näkemään, ymmärtämään ja tulkitsemaan visuaalista maailmaa ihmisten tavoin. Se auttaa koneoppimismallien kehittämisessä ymmärtämään, tunnistamaan ja luokittelemaan objektit kuvassa tai videossa - paljon suuremmassa mittakaavassa ja nopeudella.
Computer Vision -teknologioiden viimeaikainen kehitys on voittanut osan rajoituksista, joita ihmiset kohtaavat havaitessaan ja merkitseessään tarkasti kohteita erilaisista järjestelmistä nykyään tuotetun valtavan tietomäärän perusteella. Tietokone ratkaisee tehokkaasti nämä 3 tehtävää:
ML-mallien kouluttaminen visuaalisen maailman tulkitsemiseksi ja ymmärtämiseksi vaatii suuria määriä tarkasti merkittyjä kuva- ja videotietoja.
Rajoittavista laatikoista, semanttisesta segmentoinnista, monikulmioista, viivoista avainpisteiden merkintöihin voimme auttaa sinua missä tahansa kuvan / videon merkintätekniikassa.
Tarjoamme myös ammattitaitoista resurssia, josta tulee tiimisi laajennus, joka tukee sinua tietojen merkintätehtävissäsi haluamiesi työkalujen avulla halutun johdonmukaisuuden ja laadun säilyttämiseksi. Ammattitaitoinen ja kokenut työvoimamme soveltaa parhaita käytäntöjä, jotka on opittu merkitsemällä miljoonia kuvia ja videoita ja toimittamaan maailmanluokan tietomerkintöjä tietokonenäköratkaisuille.
Kuvien / videoiden kokoelmasta merkintäkohteiden tunnistamiseen ja seurantaan, semanttiseen segmentointiin ja kolmiulotteisten pisteiden pilvimerkintöihin tuomme paremman käsityksen visuaalisesta maailmasta yksityiskohtaisilla, tarkasti merkittyillä kuvilla ja videoilla, jotka parantavat tietokoneesi näkömallien suorituskykyä.
450 20,000 kuvaa kuljettajan kasvoista auton asetuksissa eri asennoissa ja muunnelmissa, jotka kattavat 10 XNUMX ainutlaatuista osallistujaa yli XNUMX etnisestä
Yli 80 40 kuvaa maamerkeistä yli XNUMX maasta, kerättynä mukautettujen vaatimusten perusteella.
84.5 XNUMX dronevideota alueilta, kuten korkeakoulu-/koulukampus, tehdasalue, leikkikenttä, katu, vihannestori GPS-tiedoilla.
55 50 kuvaa yli XNUMX muunnelmassa (wrt-ruokatyyppi, valaistus, sisä-/ulkotila, tausta, kameran etäisyys jne.) huomautuksineen kuvineen
Kouluta ML-malleja syöpälääkkeiden havaitsemiseksi ihon kuvissa tai oireiden löytämiseksi magneettikuvauksessa tai potilaan röntgenkuvauksessa.
Kouluta ML-malleja tunnistamaan ihmisten kuvat kasvojen ominaisuuksien perusteella ja vertaa niitä kasvoprofiilien tietokantaan ihmisten havaitsemiseksi ja merkitsemiseksi.
Merkintä satelliittikuvista ja UAV -valokuvauksesta tietojoukkojen valmistelemiseksi geoprosessointia varten ja 3D -pistepilven merkitseminen Geo.AI: lle.
AR-kuulokkeiden avulla voit sijoittaa virtuaalikohteita todelliseen maailmaan. Se tunnistaa tasopinnat, kuten seinät, pöytälevyt ja lattiat - erittäin tärkeä osa syvyyden ja ulottuvuuksien määrittämisessä ja virtuaalisten esineiden sijoittamisessa fyysiseen maailmaan.
Useat kamerat kaappaavat videoita eri kulmasta tunnistaakseen lähellä olevien liikennesignaalien, teiden, autojen, esineiden ja jalankulkijoiden rajat kouluttaakseen itse ajavia autoja ohjaamaan ajoneuvoa ja välttämään esteiden törmäämistä ajaessasi matkustajaa turvallisesti.
Tietokonenäön avulla vähittäiskaupassa sovellukset voivat tarjota henkilökohtaisia suosituksia, jotka perustuvat asiakkaiden ostomalleihin, ja nopeuttaa liiketoimintaa, kuten hyllyjen hallintaa, maksuja jne.
Koulutuksen ja tiimien johtamisen asiantuntijoina varmistamme, että projektit toteutetaan määritellyn budjetin rajoissa.
Tiimi analysoi tietoja useista lähteistä ja pystyy tuottamaan tekoälykoulutustietoja tehokkaasti ja volyymilta kaikilla toimialoilla.
Laaja kuvatiedon tarjonta tarjoaa tekoälylle runsaasti tietoa, jota tarvitaan nopeammin harjoitteluun.
Asiantuntijajoukkomme, joka hallitsee kuvan / videon merkintöjä ja merkintöjä, voi hankkia tarkkoja ja tehokkaasti merkittyjä aineistoja.
Tiimimme auttaa sinua valmistamaan kuva- ja videotietoja tekoälymoottoreiden kouluttamiseen, mikä säästää arvokasta aikaa ja resursseja.
Yhteistyökumppanitiimimme mahtuu ylimääräiseen volyymiin säilyttäen samalla tuotoksen laadun.
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.
Tänään olemme seuraavan sukupolven mekanismin kynnyksellä, jossa kasvomme ovat pääsykoodejamme. Ainutlaatuisten kasvonpiirteiden tunnistamisen ansiosta koneet voivat havaita, onko laitteeseen pääsyä yrittävä henkilö valtuutettu, yhdistää CCTV-materiaalia todellisiin kuviin rikosten ja laiminlyöjien jäljittämiseksi, vähentää rikollisuutta vähittäiskaupoissa ja paljon muuta.
Ihmisillä on luontainen kyky erottaa ja tunnistaa tarkasti esineitä, ihmisiä, eläimiä ja paikkoja valokuvista. Tietokoneissa ei kuitenkaan ole kykyä luokitella kuvia. Silti heidät voidaan kouluttaa tulkitsemaan visuaalista tietoa käyttämällä tietokonenäkösovelluksia ja kuvantunnistustekniikkaa.
Omistetut ja koulutetut ryhmät:
Korkein prosessitehokkuus taataan:
Patentoitu alusta tarjoaa etuja:
Tiimien valtuuttaminen rakentamaan maailman johtavia tekoälyn tuotteita.
Konenäkö on tekoälyn haara, joka kouluttaa koneita tulkitsemaan, analysoimaan ja ymmärtämään visuaalista dataa, kuten kuvia ja videoita, samalla tavalla kuin ihmiset näkevät ja käsittelevät maailmaa.
Se toimii käyttämällä koneoppimista (ML) ja syväoppimismalleja kuvien/videoiden objektien luokittelemiseen, havaitsemiseen ja tunnistamiseen. Mallit koulutetaan annotoitujen tietojoukkojen avulla tunnistamaan objektit, maamerkit ja kuviot tarkasti.
Konenäköä käytetään itseohjautuvissa autoissa esteiden havaitsemiseen, terveydenhuollossa lääketieteellisten kuvien analysointiin, vähittäiskaupassa personoitujen suositusten antamiseen, kasvojentunnistuksessa, paikkatietokartoituksessa ja lisätyssä todellisuudessa virtuaalisten objektien sijoittamiseen fyysiseen maailmaan.
Kyllä, Shaip mukauttaa tietojoukkoja tarpeidesi mukaan, mukaan lukien tietyt maantieteelliset alueet, demografiset tiedot, objektit ja merkintätyylit.
Annotaatiotekniikoihin kuuluvat rajaavat laatikot, polygonit, semanttinen segmentointi, 3D-särmiöt, avainpisteet ja viiva-annotaatiot projektin vaatimuksista riippuen.
Shaip työllistää yli 30,000 6 ammattitaitoisen annotaattorin tiimin ja XNUMX Sigma -prosessin varmistaakseen tarkat ja korkealaatuiset tietojoukot tiukoilla laatutarkastuksilla.
Kyllä, Shaipin palvelut on suunniteltu skaalautumaan kaikenkokoisiin projekteihin samalla säilyttäen yhdenmukaisuuden ja laadun.
Kaikki tiedot on anonymisoitu ja ne ovat globaalien standardien, kuten GDPR:n ja HIPAA:n, mukaisia, mikä varmistaa arkaluonteisten tietojen turvallisen ja eettisen käsittelyn.
Hinnoittelu riippuu tekijöistä, kuten tietotyypistä, määrästä, räätälöinnistä ja toimitusaikatauluista. Ota yhteyttä saadaksesi henkilökohtaisen tarjouksen.
Shaip tarjoaa korkealaatuisia, mukautettavia datajoukkoja, kilpailukykyisiä hintoja, asiantuntevia annotaattoreita ja skaalautuvia ratkaisuja, mikä tekee siitä luotettavan kumppanin konenäköprojekteihin.
Toimitusaikataulut riippuvat projektin koosta ja monimutkaisuudesta, mutta ne suunnitellaan usein niin, että sovitut aikataulut täyttyvät laadusta tinkimättä.
