Wysokiej jakości dane szkoleniowe dla potrzeb przetwarzania obrazu komputerowego — gromadzenie i przetwarzanie danych oraz ich adnotacja i etykietowanie, które pomagają w tworzeniu dokładnych, gotowych do produkcji modeli przetwarzania obrazu na dużą skalę.
Trening modelu wizji komputerowej w celu interpretacji świata wizualnego wymaga dużych ilości precyzyjnie oznaczonych danych graficznych i wideo. Shaip dostarcza kompleksowe dane treningowe wizji komputerowej – od pozyskiwania i selekcji danych, przez adnotacje i etykietowanie, po zapewnienie jakości – dzięki czemu Twoje modele uczą się na podstawie zróżnicowanych, reprezentatywnych i świadomych błędów przykładów i działają niezawodnie w świecie rzeczywistym.
Kompletny, zarządzany system do przetwarzania danych szkoleniowych z zakresu widzenia komputerowego — obejmujący oprogramowanie i pracowników.
Uczenie modeli ML w celu interpretacji i zrozumienia świata wizualnego wymaga dużych ilości dokładnie oznaczonych obrazów i danych wideo.
Od ramek ograniczających, segmentacji semantycznej, wielokątów, polilinii po adnotacje punktów kluczowych, możemy pomóc w każdej technice adnotacji obrazu/wideo.
Modele wizji komputerowej dryfują po zetknięciu z danymi rzeczywistymi. Shaip weryfikuje wydajność modelu w oparciu o zweryfikowane przez człowieka dane, aby zapewnić jego dokładność w środowisku produkcyjnym.
Nasi eksperci stosują odpowiednią technikę do każdego zadania związanego z modelem — od adnotacji danych obrazu po adnotację danych wideo — wykrywanie obiektów, segmentacja, klasyfikacja, śledzenie i wiele więcej.
Uzyskaj licencję na wysokiej jakości, gotowe zestawy danych przetwarzania obrazu, aby przyspieszyć swój projekt — lub zleć firmie Shaip utworzenie niestandardowego zestawu danych dostosowanego do Twoich wymagań geograficznych, demograficznych i adnotacji.
450 tys. zdjęć twarzy kierowców z samochodami w różnych pozach i wariantach, obejmujących 20,000 tys. unikalnych uczestników z ponad 10 grup etnicznych.
Przypadek użycia: model ADAS w samochodzie
Format: Obrazy
Objętość: ponad 55 000
Adnotacja: Nie
Ponad 80 tys. zdjęć zabytków z ponad 40 krajów, zebranych na podstawie niestandardowych wymagań.
Przypadek użycia: wykrywanie punktów orientacyjnych
Format: Obrazy
Objętość: ponad 55 000
Adnotacja: Nie
84.5 tys. filmów z dronów przedstawiających kampusy szkół wyższych i uniwersytetów, tereny fabryczne, place zabaw, ulice i targi warzywne, z uwzględnieniem danych GPS.
Przypadek użycia: śledzenie pieszych
Format: Filmy
Objętość: ponad 55 000
Adnotacja: Tak
55 tys. opisanych obrazów, ponad 50 wariantów obejmujących rodzaje żywności, oświetlenie, warunki wewnętrzne i zewnętrzne, tła i odległości aparatu.
Przypadek użycia: rozpoznawanie żywności
Format: Obrazy
Objętość: ponad 55 000
Adnotacja: Tak
Różnorodne, reprezentatywne dane treningowe wystawiają Twój model na działanie rzeczywistych zmian, co zwiększa jego generalizację i niezawodność.
Zrównoważone, starannie dobrane zestawy danych minimalizują stronniczość związaną z konkretnymi grupami lub warunkami, co sprzyja bardziej sprawiedliwym i dokładnym prognozom.
Przypadki brzegowe oraz zróżnicowane oświetlenie, tła i orientacje sprawiają, że Twój model jest odporny nie tylko w laboratorium, ale i w warunkach produkcyjnych.
Zespół liczący ponad 500 tys. osób i opatentowana platforma umożliwiają szybką realizację dużych wolumenów — bez obniżania jakości.
Adnotacje do zdjęć rentgenowskich, tomografii komputerowej, rezonansu magnetycznego, badań ultrasonograficznych, preparatów patologicznych i obrazów stomatologicznych — z przepływami pracy zgodnymi z HIPAA i przeglądem prowadzonym przez lekarza.
Dane dotyczące rozpoznawania twarzy, wykrywania broni i zagrożeń, analizy tłumu oraz zbiory danych tablic rejestracyjnych wraz z udokumentowaną zgodą i przeglądem etycznym.
Adnotacje do zdjęć satelitarnych, lotniczych i z dronów — użytkowanie gruntów, infrastruktura, monitorowanie rolnictwa i reagowanie na katastrofy.
Egocentryczne dane wideo, interakcji ręka-przedmiot, manipulacji oraz percepcji magazynu/fabryki dla modeli VLA i fundamentów robotyki.
Wiele kamer rejestruje filmy pod różnym kątem, aby zidentyfikować granice sygnałów drogowych, dróg, samochodów, obiektów i pieszych w pobliżu, aby szkolić autonomiczne samochody, aby automatycznie kierowały pojazdem i unikały uderzania w przeszkody podczas bezpiecznej jazdy pasażera.
Oznaczanie atrybutami produktu, wykrywanie półek, wyszukiwanie wizualne i zdjęcia przymierzane w celu personalizacji i automatyzacji inwentaryzacji.
Przedsiębiorstwa wybierają Shaip jako swojego partnera w zakresie danych z zakresu komputerowego przetwarzania obrazu ze względu na sprawdzoną skalę, rygorystyczną jakość i międzybranżowe doświadczenie — cechy, które wyróżniają najlepszych dostawców danych i firmy zajmujące się komputerowym przetwarzaniem obrazu od reszty.
Wykwalifikowani eksperci dokonują adnotacji i przeglądu każdego obrazu i filmu.
Dane treningowe dla samodzielnych modeli CV i modeli VLM — obrazy, wideo, audio i tekst.
Opieka zdrowotna, motoryzacja, handel detaliczny, robotyka, Twoja domena, Twoje dane.
Opatentowana platforma internetowa umożliwiająca szybszą realizację zamówień i bezproblemową dostawę.
Ponad 500 tys. użytkowników i ponad 10 000 ekspertów wewnętrznych w ponad 60 regionach geograficznych.
Wielostopniowa kontrola jakości zgodna z przepisami RODO i HIPAA, w pełni transparentna dostawa.
Wykrywa oszustwa biometryczne za pomocą 25 000 filmów wideo z zestawem danych zapobiegającym podszywaniu się
Problem : Zdobądź 25 000 zrównoważonych filmów z prawdziwymi i powtórkowymi atakami dla 5 grup etnicznych w rozdzielczości 720p+ / 26+ FPS
Rozwiązanie : 12 500 uczestników, po dwa filmy na osobę, 4 partie podzielone na fazy, 12 atrybutów metadanych + kontrola jakości
Wynik : Modele, które niezawodnie odróżniają prawdziwe filmy biometryczne od sfałszowanych, zmniejszając ryzyko oszustwa
Wzbogaca wyszukiwanie wizualne i wirtualne przymierzanie dzięki wieloatrybutowemu tagowaniu mody
Problem : Tagi atrybutów odzieży w całej taksonomii umożliwiają rozróżnianie podobnych przedmiotów z dokładnością 99%
Rozwiązanie : ponad 6 warstw atrybutów na sztukę odzieży, ścisłe pola ograniczające na sztukę odzieży, dwupoziomowa bramka kontroli jakości
Wynik : Zestaw danych gotowy do produkcji, umożliwiający wyszukiwanie wizualne, rekomendacje, przymierzanie i inwentaryzację za pomocą sztucznej inteligencji
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.
Dziś jesteśmy u zarania mechanizmu nowej generacji, w którym nasze twarze są naszymi kodami dostępu. Rozpoznając unikalne rysy twarzy, maszyny mogą wykryć, czy osoba próbująca uzyskać dostęp do urządzenia jest autoryzowana, dopasować materiał CCTV do rzeczywistych obrazów, aby śledzić przestępców i przestępców, ograniczać przestępczość w sklepach detalicznych i nie tylko.
Istoty ludzkie mają wrodzoną zdolność odróżniania i precyzyjnej identyfikacji obiektów, ludzi, zwierząt i miejsc na zdjęciach. Jednak komputery nie mają możliwości klasyfikowania obrazów. Można ich jednak nauczyć interpretować informacje wizualne za pomocą aplikacji widzenia komputerowego i technologii rozpoznawania obrazów.
Umożliwianie zespołom tworzenia wiodących na świecie produktów AI.
Od gromadzenia danych, przez adnotacje, licencjonowanie, po walidację — pomożemy Ci szybciej wprowadzić produkt na rynek, korzystając z danych, którym możesz zaufać.
KontaktUsługi wizji komputerowej pomagają zespołom AI trenować modele w celu interpretowania obrazów, filmów i danych wizualnych z czujników. Usługi te zazwyczaj obejmują adnotację obrazów i filmów, wykrywanie obiektów, segmentację semantyczną, etykietowanie chmur punktów 3D, gromadzenie zbiorów danych oraz procesy adnotacji z zarządzaniem jakością. Shaip oferuje usługi wizji komputerowej, pomagając przedsiębiorstwom w budowaniu wysokiej jakości zbiorów danych szkoleniowych dla produkcyjnych modeli AI.
Widzenie komputerowe to dziedzina sztucznej inteligencji, która umożliwia maszynom rozumienie i analizowanie danych wizualnych, takich jak obrazy, filmy, skany medyczne, zdjęcia satelitarne, zdjęcia ze sklepów czy nagrania z autonomicznych pojazdów. Pozwala modelom AI wykrywać obiekty, klasyfikować sceny, rozpoznawać wzorce, śledzić ruch i podejmować decyzje w oparciu o dane wizualne.
Wizja komputerowa działa poprzez trenowanie modeli uczenia maszynowego i głębokiego uczenia na oznaczonych zbiorach danych wizualnych. Ludzcy adnotatorzy oznaczają obiekty, regiony, atrybuty, punkty kluczowe lub piksele na obrazach i filmach, dzięki czemu model może uczyć się wzorców wizualnych. Po wytrenowaniu model może identyfikować, klasyfikować, segmentować lub śledzić obiekty w nowych danych wizualnych.
Shaip oferuje usługi adnotacji obrazów, w tym pola ograniczające, wielokąty, linie łamane, punkty kluczowe, segmentację semantyczną, segmentację instancji, segmentację panoptyczną, prostopadłościany 3D, klasyfikację obrazów oraz adnotację do chmur punktów 3D. Te typy adnotacji obsługują takie zastosowania, jak wykrywanie obiektów, adnotacja punktów orientacyjnych twarzy, autonomiczne kierowanie pojazdami, obrazowanie medyczne, wyszukiwanie wizualne w handlu detalicznym oraz sztuczna inteligencja w robotyce.
Do powszechnie stosowanych technik adnotacji komputerowego przetwarzania obrazu należą: prostokąty ograniczające do wykrywania obiektów, wielokąty do nieregularnych granic obiektów, segmentacja semantyczna do etykietowania na poziomie pikseli, segmentacja instancji do oddzielania poszczególnych obiektów, punkty kluczowe do wykrywania położenia lub punktów orientacyjnych, prostopadłościany 3D do etykietowania obiektów przestrzennych oraz linie łamane do wyznaczania pasów ruchu, dróg, torów lub granic.
Tak. Shaip może dostosowywać zestawy danych wizji komputerowej do wymagań projektu, takich jak geografia, środowisko, kąt kamery, warunki oświetlenia, klasa obiektów, struktura demograficzna, taksonomia adnotacji, format obrazu, liczba klatek na sekundę, pola metadanych i schemat dostarczania. Projektowanie niestandardowych zestawów danych pomaga zwiększyć trafność i dokładność modelu oraz jego wydajność w warunkach rzeczywistych.
Ilość potrzebnych oznaczonych danych zależy od typu modelu, przypadku użycia, złożoności obiektu, liczby klas i docelowej wydajności. Model bazowy może zaczynać się od tysięcy oznaczonych obrazów na klasę, podczas gdy produkcyjne modele przetwarzania obrazu często wymagają dziesiątek tysięcy lub więcej przykładów w zróżnicowanym oświetleniu, kątach widzenia, tłach i przypadkach brzegowych.
Shaip wspiera projekty z zakresu wizji komputerowej w obszarach opieki zdrowotnej i obrazowania medycznego, pojazdów autonomicznych i systemów ADAS, robotyki i sztucznej inteligencji fizycznej, handlu detalicznego i e-commerce, obrazowania geoprzestrzennego i bezzałogowych statków powietrznych, rolnictwa, bezpieczeństwa i nadzoru, ubezpieczeń, inteligentnych miast oraz przemysłowej sztucznej inteligencji. Każda branża wymaga specyficznych dla danej dziedziny wytycznych dotyczących adnotacji, procedur kontroli jakości (QA) oraz opinii ekspertów.
Komputerowe widzenie jest wykorzystywane w pojazdach autonomicznych do wykrywania przeszkód, w służbie zdrowia do analizy obrazów medycznych, w handlu detalicznym do wyszukiwania wizualnego i etykietowania produktów, w produkcji do wykrywania wad, w rolnictwie do monitorowania upraw, w systemach bezpieczeństwa do analizy nadzoru, w ubezpieczeniach do oceny szkód, a także w robotyce do rozpoznawania obiektów, nawigacji i wykonywania zadań.
Shaip stosuje ustrukturyzowane przepływy pracy związane z jakością, kalibrację recenzentów, wytyczne specyficzne dla projektu, kontrole jakości i weryfikację z udziałem człowieka, aby utrzymać dokładność adnotacji. Projekty zazwyczaj rozpoczynają się od partii pilotażowej w celu walidacji taksonomii, reguł przypadków skrajnych, kryteriów akceptacji i zgodności z recenzentami przed skalowaniem do pełnej adnotacji produkcyjnej.
Shaip wspiera bezpieczne przetwarzanie danych wrażliwych poprzez przepływy pracy obejmujące prywatność, zgodność i kontrolę dostępu. W przypadku projektów regulowanych Shaip może wspierać anonimizację, zespoły objęte umową o poufności (NDA), kontrolowany dostęp, audytowalność, bezpieczne dostarczanie danych w chmurze oraz procesy zgodne z normami takimi jak HIPAA, RODO, ISO 27001, ISO 9001 i SOC 2.
Harmonogramy projektów z zakresu wizji komputerowej zależą od ilości danych, złożoności adnotacji, liczby klas obiektów, poziomu kontroli jakości (QA), konfiguracji narzędzi i cykli przeglądu. Partie pilotażowe często pomagają zdefiniować wskaźniki wydajności i jakości przed pełną produkcją. Duże projekty korporacyjne są zazwyczaj realizowane w partiach fazowych z ciągłym sprzężeniem zwrotnym i raportowaniem jakości.
Koszt usług z zakresu wizji komputerowej zależy od typu danych, metody adnotacji, wielkości projektu, złożoności obiektów, liczby klas, wymagań QA, wiedzy specjalistycznej, potrzeb w zakresie bezpieczeństwa oraz czasu realizacji. Shaip ustala zakres cenowy na podstawie wymaganego przepływu pracy, wyników pilotażu, formatu dostawy i skali produkcji.
Shaip pomaga przedsiębiorstwom budować gotowe do produkcji zestawy danych wizji komputerowej poprzez skalowalne gromadzenie danych, adnotacje do obrazów i wideo, adnotacje 3D, kontrolę jakości z udziałem człowieka oraz dostarczanie rozwiązań zorientowanych na zgodność. Dzięki doświadczeniu w opiece zdrowotnej, systemach autonomicznych, handlu detalicznym, robotyce i innych zastosowaniach sztucznej inteligencji, Shaip wspiera złożone projekty wizualnej sztucznej inteligencji od fazy pilotażowej do produkcyjnej.
