- Nasza misja
-
-
-
Specjalne
-
-
-
- Dane gotowe
-
- Rozwiązania
- Platforma
- Firma
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
Umożliwianie zespołom tworzenia wiodących na świecie produktów AI.
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:
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.
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.
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.
450 20,000 zdjęć twarzy kierowcy z ustawieniem samochodu w różnych pozach i odmianach, obejmujących 10 XNUMX unikalnych uczestników z ponad XNUMX grup etnicznych
Ponad 80 40 zdjęć punktów orientacyjnych z ponad XNUMX krajów, zebranych na podstawie niestandardowych wymagań.
84.5 tys. filmów z drona takich obszarów, jak kampus uniwersytecki/szkolny, teren fabryki, plac zabaw, ulica, targ warzywny ze szczegółami GPS.
55 tys. obrazów w ponad 50 odmianach (rodzaj żywności, oświetlenie, pomieszczenia i na zewnątrz, tło, odległość kamery itp.) z adnotacjami
Trenuj modele ML w celu wykrywania znamion raka na obrazach skóry lub znajdowania objawów w skanach MRI lub prześwietleniu rentgenowskim pacjenta.
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.
Adnotacja obrazów satelitarnych i fotografii UAV w celu przygotowania zbiorów danych do geoprzetwarzania oraz opisywania chmury punktów 3D dla Geo.AI.
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.
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.
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.
Jako eksperci w zakresie szkoleń i zarządzania zespołami zapewniamy realizację projektów w ramach określonego budżetu.
Zespół analizuje dane z wielu źródeł i jest w stanie wydajnie i w dużych ilościach wytwarzać dane szkoleniowe dotyczące sztucznej inteligencji we wszystkich branżach.
Szeroka gama danych obrazu zapewnia sztucznej inteligencji mnóstwo informacji potrzebnych do szybszego trenowania.
Nasza grupa ekspertów, którzy są biegli w adnotacjach i etykietach do obrazów/wideo, może pozyskać dokładne i skutecznie opatrzone adnotacjami zestawy danych.
Nasz zespół pomaga przygotować dane obrazu/wideo do szkolenia silników AI, oszczędzając cenny czas i zasoby.
Nasz zespół współpracowników może pomieścić dodatkową objętość przy zachowaniu jakości danych wyjściowych.
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.
Dedykowane i przeszkolone zespoły:
Najwyższą wydajność procesu zapewniają:
Opatentowana platforma oferuje korzyści:
Masz na myśli projekt wizji komputerowej? Połączmy się
Komputerowe widzenie to dziedzina sztucznej inteligencji, która uczy maszyny interpretowania, analizowania i rozumienia danych wizualnych, takich jak obrazy i filmy, w sposób podobny do tego, w jaki ludzie postrzegają i przetwarzają świat.
Działa, wykorzystując modele uczenia maszynowego (ML) i głębokiego uczenia do klasyfikowania, wykrywania i rozpoznawania obiektów na obrazach/filmach. Modele są trenowane przy użyciu adnotowanych zestawów danych, aby precyzyjnie identyfikować obiekty, punkty orientacyjne i wzorce.
Komputerowe widzenie jest stosowane w samochodach autonomicznych do wykrywania przeszkód, w służbie zdrowia do analizy obrazów medycznych, w handlu detalicznym do spersonalizowanych rekomendacji, w rozpoznawaniu twarzy, mapowaniu geoprzestrzennym i w rzeczywistości rozszerzonej do umieszczania obiektów wirtualnych w świecie fizycznym.
Tak, Shaip dostosowuje zestawy danych na podstawie Twoich wymagań, uwzględniając konkretne obszary geograficzne, dane demograficzne, obiekty i style adnotacji.
Techniki adnotacji obejmują pola ograniczające, wielokąty, segmentację semantyczną, prostopadłościany 3D, punkty kluczowe i adnotacje liniowe, w zależności od wymagań projektu.
Shaip zatrudnia zespół ponad 30,000 6 wykwalifikowanych adnotatorów i stosuje proces XNUMX Sigma, aby zagwarantować dokładne, wysokiej jakości zbiory danych dzięki rygorystycznym kontrolom jakości.
Tak, usługi Shaip są zaprojektowane tak, aby można je było dostosować do projektów dowolnej wielkości, przy jednoczesnym zachowaniu spójności i jakości.
Wszystkie dane są anonimizowane i zgodne ze światowymi standardami, takimi jak RODO i HIPAA, co gwarantuje bezpieczne i etyczne przetwarzanie poufnych informacji.
Ceny zależą od takich czynników jak typ danych, wolumen, dostosowanie i terminy dostaw. Skontaktuj się z nami, aby uzyskać spersonalizowaną wycenę.
Firma Shaip oferuje wysokiej jakości, konfigurowalne zestawy danych, konkurencyjne ceny, fachowych komentatorów i skalowalne rozwiązania, co czyni ją zaufanym partnerem w projektach z zakresu komputerowego widzenia.
Terminy realizacji zależą od rozmiaru i złożoności projektu, ale często są ustalane tak, aby dotrzymać uzgodnionych terminów bez uszczerbku dla jakości.