- Mitä teemme
-
-
-
Erikoisuus
-
-
-
- Valmistiedot
-
- Ratkaisumme
- foorumi
- Yritys
Hanki ensiluokkaista tukea maailmanluokan asiantuntijoilta, jotta voit toteuttaa tietokonenäkösi oikealla tavalla keräämällä reaaliaikaista dataa videoista ja kuvista nopeuttaaksesi ML-matkasi
Tiimien valtuuttaminen rakentamaan maailman johtavia tekoälyn tuotteita.
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.
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:
Onko sinulla tietokonenäköprojekti mielessä? Otetaan yhteyttä
Computer Vision is a branch of AI that trains machines to interpret, analyze, and understand visual data, such as images and videos, similar to how humans see and process the world.
It works by using machine learning (ML) and deep learning models to classify, detect, and recognize objects in images/videos. Models are trained with annotated datasets to identify objects, landmarks, and patterns with precision.
Computer Vision is used in self-driving cars for obstacle detection, healthcare for analyzing medical images, retail for personalized recommendations, facial recognition, geospatial mapping, and augmented reality for placing virtual objects in the physical world.
Yes, Shaip customizes datasets based on your requirements, including specific geographies, demographics, objects, and annotation styles.
Annotation techniques include bounding boxes, polygons, semantic segmentation, 3D cuboids, keypoints, and line annotations, depending on the project’s requirements.
Shaip employs a team of 30,000+ skilled annotators and a 6 Sigma process to ensure accurate, high-quality datasets with rigorous quality checks.
Yes, Shaip’s services are designed to scale for projects of any size while maintaining consistency and quality.
All data is de-identified and complies with global standards such as GDPR and HIPAA, ensuring secure and ethical handling of sensitive information.
Pricing depends on factors like data type, volume, customization, and delivery timelines. Contact us for a personalized quote.
Shaip offers high-quality, customizable datasets, competitive pricing, expert annotators, and scalable solutions, making it a trusted partner for Computer Vision projects.
Delivery timelines depend on project size and complexity but are often designed to meet agreed deadlines without compromising quality.