Usługi i rozwiązania widzenia komputerowego

Uzyskaj najwyższej jakości wsparcie od światowej klasy ekspertów, aby wdrożyć wizję komputerową we właściwy sposób, wyodrębniając dane w czasie rzeczywistym z filmów i obrazów, aby przyspieszyć podróż w zakresie ML

Usługi i rozwiązania z zakresu wizji komputerowej

Wyróżnieni klienci

Umożliwianie zespołom tworzenia wiodących na świecie produktów AI.

Amazonka
Google
Microsoft
Dzianina

Zrozumienie świata wizualnego w celu trenowania aplikacji widzenia komputerowego

Widzenie komputerowe to obszar technologii sztucznej inteligencji, które szkolą 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.

Ostatnie postępy w technologiach widzenia komputerowego pozwoliły przezwyciężyć pewne ograniczenia, z jakimi borykają się ludzie w dokładnym wykrywaniu i oznaczaniu obiektów na podstawie ogromnych ilości danych generowanych obecnie z różnych systemów. Komputer skutecznie rozwiązuje te 3 zadania:

– Automatycznie zrozum, jakie są obiekty na obrazie i gdzie się znajdują.

– Kategoryzuj te obiekty i zrozum relacje między nimi.

– Zrozum kontekst sceny.

Wizja komputerowa

  • Klasyfikacja obiektów: Jaka jest szeroka kategoria przedmiotów?
  • Identyfikacja obiektu: Jakiego typu jest dany obiekt?
  • Weryfikacja obiektu: Jaki jest obiekt na zdjęciu?
  • Wykrywanie obiektów: Gdzie są obiekty na fotografii?
  • Wykrywanie punktów orientacyjnych obiektu: Jakie są kluczowe punkty obiektu na fotografii?
  • Segmentacja obiektów: Jakie piksele należą do obiektu na obrazie?
  • Rozpoznawanie obiektów: Jakie przedmioty znajdują się na tej fotografii i gdzie się znajdują?

 

Usługi gromadzenia danych

Usługi gromadzenia danych

Uczenie modeli ML w celu interpretacji i zrozumienia świata wizualnego wymaga dużych ilości dokładnie oznaczonych obrazów i danych wideo. 

  • Źródło danych obrazu/wideo z ponad 60+ geografii
  • Ponad 2 mln obrazów w wielu specjalnościach medycznych, takich jak radiologia itp.
  • Ponad 60 tys. obrazów żywności i dokumentów obejmujących ponad 50 wariantów w odniesieniu do ustawienia, oświetlenia, wewnątrz pomieszczeń a na zewnątrz, odległości od kamery.

Usługi adnotacji danych

Od ramek ograniczających, segmentacji semantycznej, wielokątów, polilinii po adnotacje punktów kluczowych, możemy pomóc w każdej technice adnotacji obrazu/wideo.

  • W pełni zarządzane, kompleksowe usługi dodawania adnotacji do danych wraz z oprogramowaniem i pracownikami, co upraszcza obsługę.
  • Doświadczona siła robocza składająca się z ponad 30,000 współpracowników pomaga w oznaczaniu obrazów i filmów wideo dla przypadków użycia CV, tj. wykrywania obiektów, segmentacji obrazów, klasyfikacji itp.
Usługi adnotacji danych
Zarządzana siła robocza

Zarządzana siła robocza

Oferujemy również wykwalifikowany zasób, który staje się rozszerzeniem Twojego zespołu, aby wspierać Cię w zadaniach związanych z adnotacjami danych, za pomocą preferowanych przez Ciebie narzędzi przy zachowaniu pożądanej spójności i jakości. Nasi wykwalifikowani i doświadczeni pracownicy stosują najlepsze praktyki nabyte podczas etykietowania milionów obrazów i filmów, aby dostarczać światowej klasy etykietowanie danych dla rozwiązań widzenia komputerowego.

Ekspertyza w zakresie wizji komputerowej AI

Możliwości zbierania obrazów/wideo i adnotacji 

Od zbierania obrazów/wideo, przez rozpoznawanie i śledzenie obiektów adnotacji, po segmentację semantyczną i adnotacje w chmurze punktów 3D, zapewniamy lepsze zrozumienie świata wizualnego dzięki szczegółowym, dokładnie oznaczonym obrazom i filmom, aby poprawić wydajność modeli widzenia komputerowego.

Zbiory danych wizji komputerowej

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 wideo oparty na dronach

84.5 tys. filmów z drona takich obszarów, jak kampus uniwersytecki/szkolny, teren fabryki, plac zabaw, ulica, targ warzywny ze szczegółami GPS.

Zbiór danych wideo z dronów

  • Przypadek użycia: Śledzenie pieszych
  • Format: Filmy
  • Tom: 84,500 +
  • Adnotacja: Tak

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

Przypadków użycia

Iot i opieka zdrowotna

AI opieki zdrowotnej

Trenuj modele ML w celu wykrywania znamion raka na obrazach skóry lub znajdowania objawów w skanach MRI lub prześwietleniu rentgenowskim pacjenta.

Rozpoznawanie twarzy

Rozpoznawanie twarzy

Trenuj modele ML w celu identyfikacji obrazów osób na podstawie rysów twarzy i porównuj je z bazą danych profili twarzy w celu wykrywania i oznaczania osób.

Analiza danych geoprzestrzennych i obrazów

Aplikacje geoprzestrzenne

Adnotacja obrazów satelitarnych i fotografii UAV w celu przygotowania zbiorów danych do geoprzetwarzania oraz opisywania chmury punktów 3D dla Geo.AI.

Ar/wr

Augmented Reality

Za pomocą zestawu słuchawkowego AR umieść wirtualne obiekty w prawdziwym świecie. Może wykrywać płaskie powierzchnie, takie jak ściany, blaty i podłogi, co jest bardzo ważnym elementem w ustalaniu głębokości i wymiarów oraz umieszczaniu wirtualnych obiektów w świecie fizycznym.

Autonomiczna jazda

Samochody samojezdne

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.

Sprzedaż detaliczna

Handel detaliczny / e-commerce

Dzięki komputerowej wizji w handlu detalicznym aplikacje mogą oferować spersonalizowane rekomendacje oparte na wzorcach zakupów klientów i przyspieszać operacje biznesowe, takie jak zarządzanie półkami, płatności itp.

Dlaczego Shaip?

konkurencyjne ceny

Jako eksperci w zakresie szkoleń i zarządzania zespołami zapewniamy realizację projektów w ramach określonego budżetu.

Możliwości międzybranżowe

Zespół analizuje dane z wielu źródeł i jest w stanie wydajnie i w dużych ilościach wytwarzać dane szkoleniowe dotyczące sztucznej inteligencji we wszystkich branżach.

Wyprzedź konkurencję

Szeroka gama danych obrazu zapewnia sztucznej inteligencji mnóstwo informacji potrzebnych do szybszego trenowania.

Specjalistyczna siła robocza

Nasza grupa ekspertów, którzy są biegli w adnotacjach i etykietach do obrazów/wideo, może pozyskać dokładne i skutecznie opatrzone adnotacjami zestawy danych.

Skup się na wzroście

Nasz zespół pomaga przygotować dane obrazu/wideo do szkolenia silników AI, oszczędzając cenny czas i zasoby.

Skalowalność

Nasz zespół współpracowników może pomieścić dodatkową objętość przy zachowaniu jakości danych wyjściowych.

Nasze możliwości

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

Masz na myśli projekt wizji komputerowej? Połączmy się

Inteligentne maszyny powinny być zdolne do kontekstowego interpretowania wizualnego świata, właśnie po to, by lepiej rozumieć i widzieć rzeczy. Computer Vision jest jedną z takich gałęzi, a raczej wiedzy technologicznej, która ma na celu opracowanie modeli uczenia się i szkolenia dla maszyn, aby uczynić je bardziej wrażliwymi na obrazy i filmy, a tym samym poprawić zdolności identyfikowania i deszyfrowania maszyn.

Wizja komputerowa, jako samodzielna technologia, uwzględnia kilka aspektów autonomii wizualnej. Podejście to jest podobne do naśladowania ludzkiego mózgu i jego percepcji bytów wizualnych. Modus operandi obejmuje modele szkoleniowe dla lepszej klasyfikacji obrazów, identyfikacji, weryfikacji i wykrywania obiektów, wykrywania punktów orientacyjnych, rozpoznawania obiektów i wreszcie segmentacji obiektów.

Niektóre z wyróżniających się przykładów wizji komputerowej obejmują systemy wykrywania intruzów, czytniki ekranu, konfiguracje wykrywania defektów, identyfikatory metrologiczne i samochody autonomiczne z zainstalowanymi konfiguracjami z wieloma kamerami, jednostkami LiDAR i innymi zasobami.

Adnotacje do obrazów to jedna z form nadzorowanego narzędzia edukacyjnego w Computer Vision, którego celem jest szkolenie modeli AI w celu lepszego rozpoznawania, identyfikowania i rozumienia elementów wizualnych. Nazywane również etykietowaniem danych, adnotacje do obrazów w dużych ilościach intensywnie trenują modele, co zwiększa ich zdolność do wyciągania wniosków i podejmowania decyzji w przyszłości.

Adnotacje do obrazów w Computer Vision mają na celu klasyfikację różnych obrazów za pomocą odpowiednich narzędzi w celu precyzyjnego dodawania metadanych do działania do zestawów danych zorientowanych na obrazy. Mówiąc prościej, adnotacje do obrazów oznaczają dużą ilość obrazów za pomocą tekstu lub innych znaczników, aby lepiej zrozumieć je ze strony maszyn, a tym samym lepiej szkolić je w zakresie klasyfikacji i wykrywania.