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
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:
- 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 gromadzenia danych obrazowych, z algorytmami równoznacznymi z konkretnymi przypadkami użycia. Dodaj widzenie komputerowe do swoich możliwości uczenia maszynowego, gromadząc duże ilości zestawów danych obrazowych (zestaw danych obrazów medycznych, zestaw danych obrazów faktur, zbiór zestawów danych twarzy lub dowolny niestandardowy zestaw danych) dla różnych przypadków użycia. W Shaip mamy całą gamę typów gromadzenia danych obrazowych, z algorytmami równoznacznymi z konkretnymi przypadkami użycia. Różne typy zestawów danych obrazowych, które oferujemy:
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
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.
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
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.
Automatyczne zbieranie danych
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.
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.
Kolekcja obrazów obiektów
Nasza usługa gromadzenia obrazów obiektów zapewnia szeroką gamę obrazów przedstawiających różne obiekty w różnych kontekstach i warunkach oświetleniowych.
Kolekcja obrazów punktów orientacyjnych
Specjalizujemy się w kolekcjonowaniu zdjęć zabytków z całego świata. Nasze zbiory danych obejmują różne kąty, pory dnia i warunki pogodowe
Kolekcja tekstów pisanych odręcznie
Zbiór odręcznych obrazów tekstowych w różnych językach i stylach w celu opracowania modeli sztucznej inteligencji zdolnych do dokładnego rozpoznawania i interpretowania tekstu pisanego odręcznie.
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
- 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.
- 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
- 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
- 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
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
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
Opatentowana platforma oferuje korzyści:
- Kompleksowa platforma internetowa
- Nienaganna jakość
- Szybsze TAT
- Bezproblemowa dostawa
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
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
Opatentowana platforma oferuje korzyści:
- Kompleksowa platforma internetowa
- Nienaganna jakość
- Szybsze TAT
- Bezproblemowa dostawa
Usługi oferowane
Zbieranie danych tekstowych 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:
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 tekstowych
Serwis
Prawdziwą wartością usług gromadzenia danych kognitywnych Shaip jest to, że dają one organizacjom klucz do odblokowania krytycznych informacji znajdujących się w danych nieustrukturyzowanych
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
Zalecane zasoby
Przewodnik kupującego
Adnotacje do obrazów i etykiety dla wizji komputerowej
Wizja komputerowa polega na nadaniu sensu światu wizualnemu w celu wyszkolenia aplikacji widzenia komputerowego. Jego sukces całkowicie sprowadza się do tego, co nazywamy adnotacją do obrazu – fundamentalnego procesu stojącego za technologią, która sprawia, że maszyny podejmują inteligentne decyzje i to jest dokładnie to, o czym będziemy dyskutować i badać.
Rozwiązania
Usługi i rozwiązania widzenia komputerowego
Wizja komputerowa to obszar technologii sztucznej inteligencji, któryt szkolić maszyny, aby widziały, rozumieły i interpretowały świat wizualny, tak jak robią to ludzie. Pomaga w opracowywaniu modeli uczenia maszynowego, aby dokładnie zrozumieć, zidentyfikować i sklasyfikować obiekty na obrazie lub filmie – w znacznie większej skali i szybkości.
Blog
Typy adnotacji do obrazu: zalety, wady i przypadki użycia
Świat nie jest taki sam, odkąd komputery zaczęły patrzeć na obiekty i je interpretować. Od elementów rozrywkowych, które mogą być tak proste, jak filtr Snapchat, który powoduje śmieszną brodę na twarzy, po złożone systemy, które autonomicznie wykrywają obecność drobnych guzów na podstawie raportów ze skanów, widzenie komputerowe odgrywa ważną rolę w ewolucji ludzkości.
Chcesz zbudować własne repozytorium zbiorów danych obrazu?
Sięgnij po zbiory danych treningowych z lotu ptaka i zdobądź repozytorium dla swojego modelu Computer Vision.
Najczęściej zadawane pytania (FAQ)
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.