Tietokonenäköpalvelut ja -ratkaisut

Hanki ensiluokkaista tukea maailmanluokan asiantuntijoilta, jotta voit toteuttaa tietokonenäkösi oikealla tavalla keräämällä reaaliaikaista dataa videoista ja kuvista nopeuttaaksesi ML-matkasi

Tietokonenäköpalvelut &Amp; Ratkaisut

Esittelyssä olevat asiakkaat

Tiimien valtuuttaminen rakentamaan maailman johtavia tekoälyn tuotteita.

Amazon
google
Microsoft
Cognit

Visuaalisen maailman ymmärtäminen tietokonenäkösovellusten kouluttamiseen

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:

- Ymmärtää automaattisesti, mitkä kuvan kohteet ovat ja missä ne sijaitsevat.

- Luokittele nämä kohteet ja ymmärrä niiden väliset suhteet.

– Ymmärrä kohtauksen konteksti.

Tietokoneen visio

  • Kohteen luokitus: Mitä laajaa objektiluokkaa on?
  • Kohteen tunnistaminen: Minkä tyyppisiä tiettyjä esineitä siellä on?
  • Kohteen vahvistus: Mikä on valokuvan kohde?
  • Kohteen tunnistus: Missä valokuvan kohteet ovat?
  • Kohteen maamerkin tunnistus: Mitkä ovat valokuvan objektin avainkohdat?
  • Kohteen segmentointi: Mitkä pikselit kuuluvat kuvan objektiin?
  • Kohteen tunnistus: Mitä esineitä tässä valokuvassa on ja missä ne ovat?

 

Tiedonkeruu-palvelut

Tiedonkeruupalvelut

ML-mallien kouluttaminen visuaalisen maailman tulkitsemiseksi ja ymmärtämiseksi vaatii suuria määriä tarkasti merkittyjä kuva- ja videotietoja. 

  • Lähde kuva- / videodataa yli 60 maantieteelliseltä alueelta
  • 2 miljoonaa kuvaa useilla lääketieteen erikoisaloilla, kuten radiologia jne.
  • 60k + ruoka- ja asiakirjakuvia, jotka kattavat yli 50 vaihtelua suhteessa asetukseen, valaistukseen, sisätiloissa sijaitseviin ulkotiloihin, etäisyys kameraan.

Tietojen merkintäpalvelut

Rajoittavista laatikoista, semanttisesta segmentoinnista, monikulmioista, viivoista avainpisteiden merkintöihin voimme auttaa sinua missä tahansa kuvan / videon merkintätekniikassa.

  • Täysin hallitut, end-to-end-tietojen merkintäpalvelut, joihin sisältyy ohjelmisto ja työvoima, mikä yksinkertaistaa käyttökokemusta.
  • Kokenut työvoima, joka koostuu yli 30,000 yhteistyökumppanista, auttaa kuvien ja videoiden merkitsemisessä CV-käyttötarkoituksiin, esim. Esineiden havaitseminen, kuvien segmentointi, luokittelu jne.
Data-huomautus-palvelut
Hallittu työvoima

Hallittu työvoima

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.

AI Tietokonenäköosaaminen

Kuva- / videokokoelma- ja huomautusominaisuudet 

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.

Computer Vision -tietojoukot

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

Autonkuljettaja Focus -kuvatietojoukko

  • 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.

Maamerkkikuvatietojoukko

  • Käyttötapa: Maamerkkien tunnistus
  • Format: kuvat
  • Volume: 80,000 +
  • Huomautukset: Ei

Drone-pohjainen videotietojoukko

84.5 XNUMX dronevideota alueilta, kuten korkeakoulu-/koulukampus, tehdasalue, leikkikenttä, katu, vihannestori GPS-tiedoilla.

Drone-pohjainen videotietojoukko

  • Käyttötapa: Jalankulkijoiden seuranta
  • Format: Videoita
  • Volume: 84,500 +
  • Huomautukset: Kyllä

Ruokakuvatietojoukko

55 50 kuvaa yli XNUMX muunnelmassa (wrt-ruokatyyppi, valaistus, sisä-/ulkotila, tausta, kameran etäisyys jne.) huomautuksineen kuvineen

Ruoka-/asiakirjakuvatietojoukko semanttisella segmentoinnilla

  • Käyttötapa: Ruoan tunnustaminen
  • Format: kuvat
  • Volume: 55,000 +
  • Huomautukset: Kyllä

Käytä koteloita

Paljon ja terveydenhuolto Ai

Terveydenhuollon AI

Kouluta ML-malleja syöpälääkkeiden havaitsemiseksi ihon kuvissa tai oireiden löytämiseksi magneettikuvauksessa tai potilaan röntgenkuvauksessa.

kasvojen tunnistus

kasvojen tunnistus

Kouluta ML-malleja tunnistamaan ihmisten kuvat kasvojen ominaisuuksien perusteella ja vertaa niitä kasvoprofiilien tietokantaan ihmisten havaitsemiseksi ja merkitsemiseksi.

Paikkatiedot & Amp; Kuva -analytiikka

Maantieteelliset sovellukset

Merkintä satelliittikuvista ja UAV -valokuvauksesta tietojoukkojen valmistelemiseksi geoprosessointia varten ja 3D -pistepilven merkitseminen Geo.AI: lle.

Ar / Vr

Augmented Reality

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.

Autonominen ajo

Itse ajavat autot

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.

Vähittäiskaupan ja ravintola-alan konsultointi

Vähittäiskauppa / verkkokauppa

Tietokonenäön avulla vähittäiskaupassa sovellukset voivat tarjota henkilökohtaisia ​​suosituksia, jotka perustuvat asiakkaiden ostomalleihin, ja nopeuttaa liiketoimintaa, kuten hyllyjen hallintaa, maksuja jne.

Miksi Shaip?

kilpailukykyinen hinnoittelu

Koulutuksen ja tiimien johtamisen asiantuntijoina varmistamme, että projektit toteutetaan määritellyn budjetin rajoissa.

Toimialojen välinen kyky

Tiimi analysoi tietoja useista lähteistä ja pystyy tuottamaan tekoälykoulutustietoja tehokkaasti ja volyymilta kaikilla toimialoilla.

Pysy kilpailun edellä

Laaja kuvatiedon tarjonta tarjoaa tekoälylle runsaasti tietoa, jota tarvitaan nopeammin harjoitteluun.

Asiantunteva työvoima

Asiantuntijajoukkomme, joka hallitsee kuvan / videon merkintöjä ja merkintöjä, voi hankkia tarkkoja ja tehokkaasti merkittyjä aineistoja.

Keskity kasvuun

Tiimimme auttaa sinua valmistamaan kuva- ja videotietoja tekoälymoottoreiden kouluttamiseen, mikä säästää arvokasta aikaa ja resursseja.

skaalautuvuus

Yhteistyökumppanitiimimme mahtuu ylimääräiseen volyymiin säilyttäen samalla tuotoksen laadun.

Kykymme

Ihmiset

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

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

foorumi

Patentoitu alusta tarjoaa etuja:

  • Verkkopohjainen alusta loppuun
  • Moitteeton laatu
  • Nopeampi TAT
  • Saumaton toimitus

Onko sinulla tietokonenäköprojekti mielessä? Otetaan yhteyttä

Älykkäiden koneiden pitäisi pystyä tulkitsemaan visuaalista maailmaa asiayhteyteen nähden, jotta he ymmärtäisivät ja näkisivät asiat paremmin. Computer Vision on yksi tällainen haara tai pikemminkin tekninen asiantuntemus, jonka tavoitteena on kehittää koneiden oppimis- ja koulutusmalleja, jotta ne olisivat vastaanottavampia kuville ja videoille ja parantaisivat siten koneiden tunnistamista ja tulkintaa.

Tietokonenäkö itsenäisenä tekniikkana ottaa huomioon useita visuaalisen itsenäisyyden näkökohtia. Lähestymistapa on samanlainen kuin ihmisen aivojen matkiminen ja sen näkemys visuaalisista kokonaisuuksista. Toimintatapa sisältää koulutusmalleja, joilla parannetaan kuvien luokittelua, objektien tunnistamista, todentamista ja havaitsemista, maamerkkien havaitsemista, objektien tunnistamista ja lopulta objektien segmentointia.

Jotkut tietokonenäön merkittävimmistä esimerkeistä ovat tunkeutumisen havaitsemisjärjestelmät, näytönlukuohjelmat, vianetsintäasetukset, metrologiatunnisteet ja itseohjautuvat autot, joihin on asennettu usean kameran asetukset, LiDAR-yksiköt ja muut resurssit.

Kuvamerkinnät ovat yksi Computer Visionin valvotun oppimistyökalun muoto, jonka tarkoituksena on kouluttaa tekoälymalleja tunnistamaan, tunnistamaan ja ymmärtämään visuaalisesti paremmin. Kuvamerkintöjä, joita kutsutaan myös datamerkinnöiksi, kuvataan suurissa määrissä laajasti malleja, mikä lisää heidän kykyään tehdä johtopäätöksiä ja tehdä päätöksiä tulevaisuudessa.

Computer Visionin kuvien merkinnät tähtäävät erilaisten kuvien luokittelemiseen asiaankuuluvien työkalujen avulla, jotta toiminnalliset metatiedot lisätään tarkasti kuvakeskeisiin tietojoukkoihin. Yksinkertaisemmin sanottuna kuvien merkinnät merkitsevät suuren määrän kuvia tekstin tai muiden merkkien kautta, jotta koneet ymmärtäisivät paremmin ja kouluttaisivat niitä paremmin luokitteluun ja havaitsemiseen.