Odpowiednie zbieranie danych obrazu, aby ożywić sztuczną inteligencję

Trenuj aplikacje do wizualizacji komputerowej, konfiguracje sztucznej inteligencji, autonomiczne jednostki i nie tylko do perfekcji dzięki najnowocześniejszym usługom gromadzenia danych obrazu

Zbieranie danych obrazu

Wyeliminuj teraz wąskie gardła w potoku danych obrazu.

Wyróżnieni klienci

Dlaczego zestaw danych treningowych obrazu jest potrzebny do widzenia komputerowego?

Unikalne systemy sztucznej inteligencji i modele uczenia maszynowego muszą być wszechstronnie przeszkolone, aby można je było uznać za wyjątkowe. Podczas gdy zestawy danych dźwiękowych i tekstowych są niezbędne do inteligentnego uczenia modeli NLP, aplikacje z Computer Vision jako podstawową funkcją muszą być zasilane zestawem danych uczenia obrazu.

Modele i konfiguracje Smart ML, których zadaniem jest identyfikowanie obiektów i wzorców w ramach ich funkcjonowania, muszą być intensywnie szkolone. Począwszy od śledzenia interakcji po ludzkie emocje, inteligentne systemy muszą przede wszystkim mieć podstawę do identyfikowania bytów. Siłę identyfikacji zapewniają niestandardowe rozwiązania do gromadzenia danych obrazowych.

Zbieranie danych obrazowych dla komputerowych systemów wizyjnych niesie ze sobą następujące korzyści:

  • Unikalne repozytorium obrazów
  • Możliwość etykietowania obrazów zgodnie z wymaganiami
  • Dostęp do ciężarówek danych historycznych

Profesjonalne zestawy danych szkoleniowych w zakresie obrazu

Dowolny temat. Dowolny scenariusz.

Aplikacjom, które wymagają znakowania twarzy i gestów, nie można podawać informacji powierzchownie. Zamiast tego zbieranie danych obrazów dla modeli uczenia maszynowego musi być zgodne z najnowszymi standardami. W Shaip koncentrujemy się na zapewnianiu dostępu do kompleksowych zestawów danych treningowych dotyczących obrazów, przy wsparciu na poziomie ekspertów w zakresie skalowalności.

Profesjonalne zestawy danych szkoleniowych z zakresu obrazu w Shaip koncentrują się na kompleksowych rozwiązaniach, w tym śledzeniu jednostek, analizie pisma ręcznego, identyfikacji obiektów i rozpoznawaniu wzorców. To nie to! Oferowane przez Shaip usługi gromadzenia danych wizerunkowych obejmują również:

Kolekcja obrazów
  • Zdalne i w terenie zasilanie danych
  • Możliwość skalowania rozwiązań – ciągłe pozyskiwanie zbiorów danych
  • Wysokiej jakości dane podzielone na segmenty, które są gotowe do eksploracji
  • Obsługa transkrypcji obrazu na tekst dla OCR wyszkolonych modelek
  • Szerokie wsparcie dla analizy specyficznej dla człowieka
  • Bezpieczna obsługa i zarządzanie danymi

Nasza wiedza

Kolekcja obrazów poprzedzająca Tematy i Scenariusze

W Shaip mamy całą gamę typów zbierania danych obrazów, z algorytmami będącymi synonimem konkretnych przypadków użycia. Dodaj wizję komputerową do swoich możliwości uczenia maszynowego, gromadząc duże ilości zestawów danych obrazu (zestaw danych obrazu medycznego, zestaw danych obrazu faktury, zbieranie zestawu danych twarzy lub dowolny niestandardowy zestaw danych) dla różnych przypadków użycia. W Shaip mamy całą gamę typów zbierania danych obrazów, z algorytmami będącymi synonimem konkretnych przypadków użycia. Różne rodzaje zbiorów danych obrazu, które oferujemy:

Adnotacja do dokumentu finansowego

Zbieranie zbioru danych dokumentów Document

Inteligentne aplikacje zajmujące się uwierzytelnianiem poświadczeń czerpią najlepsze korzyści z zestawów danych dokumentów. Shaip oferuje najlepszą możliwą kolekcję obrazów, obejmującą użyteczne dane szkoleniowe związane z fakturami, paragonami, menu, mapami, dowodami osobistymi i nie tylko, aby pomóc systemowi w proaktywnej identyfikacji podmiotów

Rozpoznawanie twarzy

Zbieranie zbioru danych twarzy

Aplikacje, które wymagają przeszkolenia w zakresie pomiaru emocji i mimiki twarzy, najlepiej nadają się do naszego zbioru danych dotyczących twarzy. Oprócz dostarczania ogromnej ilości danych, w Shaip dążymy do przełamania uprzedzeń AI, zestawiając spostrzeżenia dotyczące szerokiego zakresu grup etnicznych i grup wiekowych.

Licencjonowanie danych medycznych

Zbieranie danych dotyczących opieki zdrowotnej

Popraw jakość konfiguracji cyfrowej opieki zdrowotnej i dokładność diagnostyki medycznej dzięki oferowanym jakościowym i ilościowym zestawom danych dotyczących opieki zdrowotnej. Wykonujemy obrazy medyczne tj. CT, MRI, USG, RTG z różnych specjalności medycznych takich jak Radiologia, Onkologia, Patologia itp.

Zbieranie danych o żywności

Zbieranie danych o żywności

Jeśli kiedykolwiek planujesz opracować inteligentną aplikację, która może rejestrować i identyfikować obrazy żywności w różnych warunkach oświetleniowych, nasz zbiór danych o żywności może być bardzo przydatny.

Zestaw danych motoryzacyjnych

Zbieranie danych motoryzacyjnych

Szkolenie baz danych autonomicznych samochodów z elementami pobocza drogi, spostrzeżeniami dotyczącymi konkretnego kąta, obiektami, danymi sematycznymi i nie tylko jest możliwe dzięki zestawom danych motoryzacyjnych.

Gest ręki

Zbieranie danych gestów dłoni Hand

Jeśli kiedykolwiek zdarzyło Ci się przesunąć ręką komórkę do snu, będziesz w stanie się z nią powiązać. Urządzenia inteligentne i IoT z czujnikami mogą korzystać z naszych usług gromadzenia danych o gestach dłoni.

Zbiory danych obrazu

Kierowca samochodu w centrum uwagi Zbiór danych obrazu

450 20,000 zdjęć twarzy kierowcy z ustawieniem samochodu w różnych pozach i odmianach, obejmujących 10 XNUMX unikalnych uczestników z ponad XNUMX grup etnicznych

Kierowca samochodu w zestawie danych obrazu ostrości

  • Przypadek użycia: Samochodowy model ADAS
  • Format: Obrazy
  • Tom: 455,000 +
  • Adnotacja: Nie

Zbiór danych obrazu punktu orientacyjnego

Ponad 80 40 zdjęć punktów orientacyjnych z ponad XNUMX krajów, zebranych na podstawie niestandardowych wymagań.

Zbiór danych obrazu punktu orientacyjnego

  • Przypadek użycia: Wykrywanie punktów orientacyjnych
  • Format: Obrazy
  • Tom: 80,000 +
  • Adnotacja: Nie

Zbiór danych obrazu twarzy

12 tys. zdjęć z różnymi pozycjami głowy, pochodzeniem etnicznym, płcią, tłem, kątem uchwycenia, wiekiem itp. z 68 punktami orientacyjnymi

Zbiór danych obrazu twarzy

  • Przypadek użycia: Rozpoznawanie twarzy
  • Format: Obrazy
  • Tom: 12,000 +
  • Adnotacja: Adnotacja do punktu orientacyjnego

Zbiór danych obrazu żywności

55 tys. obrazów w ponad 50 odmianach (rodzaj żywności, oświetlenie, pomieszczenia i na zewnątrz, tło, odległość kamery itp.) z adnotacjami

Zbiór danych obrazu żywności/dokumentu z segmentacją semantyczną

  • Przypadek użycia: Rozpoznawanie żywności
  • Format: Obrazy
  • Tom: 55,000 +
  • Adnotacja: Tak

Powody, dla których warto wybrać Shaip jako godnego zaufania partnera w zakresie danych szkoleniowych w zakresie obrazu AI

Ludzie

Ludzie

Dedykowane i przeszkolone zespoły:

  • Ponad 30,000 współpracowników w zakresie tworzenia danych, etykietowania i kontroli jakości Q
  • Uznany Zespół Zarządzania Projektami
  • Doświadczony zespół rozwoju produktu
  • Zespół ds. pozyskiwania i wdrażania puli talentów
Przetwarzanie

Przetwarzanie

Najwyższą wydajność procesu zapewniają:

  • Solidny proces 6 Sigma Stage-Gate
  • Dedykowany zespół 6 czarnych pasów Sigma – Właściciele kluczowych procesów i zgodność z jakością
  • Ciągłe doskonalenie i pętla sprzężenia zwrotnego
Platforma

Platforma

Opatentowana platforma oferuje korzyści:

  • Kompleksowa platforma internetowa
  • Nienaganna jakość
  • Szybsze TAT
  • Bezproblemowa dostawa

Usługi oferowane

Zbieranie danych obrazu przez ekspertów to nie wszystko, co trzeba zrobić, jeśli chodzi o kompleksowe konfiguracje sztucznej inteligencji. W Shaip możesz nawet rozważyć następujące usługi, aby modele były bardziej rozpowszechnione niż zwykle:

Zbieranie danych tekstowych

Zbieranie danych tekstowych
Usługi

Prawdziwą wartością usług gromadzenia danych kognitywnych Shaip jest to, że dają one organizacjom klucz do odblokowania krytycznych informacji znajdujących się w danych nieustrukturyzowanych

Zbieranie danych mowy

Usługi gromadzenia danych dźwiękowych

Ułatwiamy karmienie modelek danymi głosowymi, aby pomóc im w bardziej zrównoważony sposób odkrywać korzyści płynące z przetwarzania języka naturalnego

Zbieranie danych wideo

Usługi gromadzenia danych wideo

Teraz skup się na wizji komputerowej wraz z NLP, aby trenować swoje modele do perfekcyjnego identyfikowania obiektów, osób, środków odstraszających i innych elementów wizualnych

Skontaktuj się z nami

Chcesz zbudować własne repozytorium zbiorów danych obrazu?

Sięgnij po zbiory danych treningowych z lotu ptaka i zdobądź repozytorium dla swojego modelu Computer Vision.

  • Rejestrując się, zgadzam się z Shaip Polityką prywatności i Regulamin i wyrazić zgodę na otrzymywanie komunikacji marketingowej B2B od Shaip.

Zbieranie danych obrazowych na potrzeby AI/ML polega na gromadzeniu danych wizualnych w postaci obrazów lub grafik. Dane te służą jako dane wejściowe do szkolenia, testowania i walidacji modeli sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego, zwłaszcza tych zaprojektowanych do przetwarzania i rozumienia informacji wizualnych.

Gromadzenie danych obrazowych rozpoczyna się od zdefiniowania konkretnych wymagań i celów projektu. Następnie obrazy są pobierane z baz danych, rejestrowane za pomocą kamer lub generowane przy użyciu grafiki komputerowej. Zapewnienie wysokiej jakości i różnorodnych obrazów ma kluczowe znaczenie. Po zebraniu obrazy te są często oznaczane etykietami lub adnotacjami, co zapewnia kontekst lub klasyfikację pomagającą modelowi uczenia maszynowego w fazie szkolenia.

Gromadzenie danych obrazowych ma fundamentalne znaczenie dla każdego projektu uczenia maszynowego zajmującego się informacjami wizualnymi. Jakość i różnorodne zbiory danych obrazów pozwalają na dokładniejsze i solidniejsze uczenie modeli, co z kolei prowadzi do lepszej wydajności w rzeczywistych zastosowaniach. Dzięki temu systemy sztucznej inteligencji będą w stanie skutecznie rozpoznawać, interpretować i reagować na sygnały wizualne.

Można gromadzić kilka rodzajów danych obrazowych, w zależności od celu projektu. Obejmuje to między innymi: zdjęcia, obrazy satelitarne, obrazy medyczne, takie jak zdjęcia rentgenowskie lub rezonans magnetyczny, dokumenty pisane odręcznie, zeskanowane dokumenty, zdjęcia twarzy, obrazy termowizyjne, a nawet przechwytywania rzeczywistości rozszerzonej (AR) i rzeczywistości wirtualnej (VR). Rodzaj pozyskiwanych danych obrazowych powinien odpowiadać konkretnym wymaganiom danego projektu AI/ML.