Высококачественные обучающие данные для компьютерного зрения — сбор, обработка, аннотирование и разметка данных, которые помогут вам создавать точные, готовые к внедрению модели компьютерного зрения в больших масштабах.
Для обучения модели компьютерного зрения интерпретации визуального мира требуются большие объемы точно размеченных изображений и видеоданных. Компания Shaip предоставляет данные для обучения компьютерного зрения от начала до конца — от сбора и обработки данных до аннотирования и разметки, а также обеспечения качества — поэтому ваши модели обучаются на разнообразных, репрезентативных и учитывающих предвзятость примерах и надежно работают в реальном мире.
Полный, управляемый конвейер для обработки обучающих данных в области компьютерного зрения — включая программное обеспечение и персонал.
Обучение моделей машинного обучения интерпретации и пониманию визуального мира требует больших объемов точно размеченных изображений и видеоданных.
От ограничивающих рамок, семантической сегментации, многоугольников, полилиний до аннотации ключевых точек - мы можем помочь вам с любой техникой аннотации изображений / видео.
Модели компьютерного зрения начинают давать сбои при работе с реальными данными. Shaip проверяет производительность модели, сравнивая её с эталонными данными, проверенными людьми, чтобы обеспечить её точность в процессе производства.
От аннотирования изображений до аннотирования видеоданных, наши эксперты применяют подходящую методику для решения вашей задачи — обнаружение объектов, сегментация, классификация, отслеживание и многое другое.
Приобретайте лицензии на высококачественные готовые наборы данных для компьютерного зрения, чтобы ускорить выполнение вашего проекта, или закажите у Shaip создание пользовательского набора данных, соответствующего вашим географическим, демографическим и аннотационным требованиям.
450 тысяч изображений лиц водителей с различными настройками автомобилей в разных позах и вариациях, охватывающих 20 000 уникальных участников из более чем 10 этнических групп.
Пример использования: Модель ADAS для автомобиля
Формат: Изображения
Объём: 55 000+
Аннотация: Нет
Более 80 000 изображений достопримечательностей из более чем 40 стран, собранных по индивидуальным запросам.
Пример использования: Обнаружение достопримечательностей
Формат: Изображения
Объём: 55 000+
Аннотация: Нет
84.5 тыс. видеороликов, снятых с дронов, с изображением кампусов колледжей и школ, заводских площадок, детских площадок, улиц и овощных рынков, с данными GPS.
Пример использования: Отслеживание пешеходов
Формат: Видео
Объём: 55 000+
Примечание: Да
55 тысяч аннотированных изображений с более чем 50 вариантами, охватывающими различные типы продуктов питания, освещение, интерьер и экстерьер, фон и расстояние до камеры.
Пример использования: Распознавание продуктов питания
Формат: Изображения
Объём: 55 000+
Примечание: Да
Разнообразные, репрезентативные обучающие данные позволяют вашей модели ознакомиться с реальными вариациями, с которыми она столкнется, что повышает обобщающую способность и надежность.
Сбалансированные, тщательно отобранные наборы данных минимизируют предвзятость, связанную с конкретными группами или условиями, способствуя более справедливым и точным прогнозам.
Нестандартные ситуации, а также разнообразное освещение, фон и ориентация модели делают её устойчивой к воздействию не только в лабораторных условиях, но и в процессе производства.
Штат сотрудников численностью более 500 000 человек и запатентованная платформа позволяют быстро обрабатывать большие объемы продукции без ущерба для качества.
Аннотирование рентгеновских снимков, КТ, МРТ, УЗИ, патологических препаратов и стоматологических изображений — с использованием рабочих процессов, соответствующих требованиям HIPAA, и проверкой под руководством врача.
Данные распознавания лиц, обнаружение оружия и угроз, анализ поведения толпы и наборы данных номерных знаков с документально оформленным согласием и прохождением этической экспертизы.
Аннотирование спутниковых, аэрофотоснимков и изображений, полученных с помощью дронов, — мониторинг землепользования, инфраструктуры, сельского хозяйства и реагирования на стихийные бедствия.
Эгоцентрическое видео, взаимодействие рук с объектами, манипуляции и данные о восприятии складских/заводских помещений для базовых моделей VLA и робототехники.
Несколько камер снимают видео под разным углом, чтобы определить границы светофоров, дорог, автомобилей, объектов и пешеходов поблизости, чтобы научить беспилотные автомобили управлять автомобилем и избегать столкновений с препятствиями при безопасном вождении пассажира.
Маркировка атрибутов товара, определение наличия товара на полке, визуальный поиск и изображения для примерки для персонализации и автоматизации учета запасов.
Предприятия выбирают Shaip в качестве партнера по обработке данных для компьютерного зрения благодаря доказанной масштабируемости, строгому контролю качества и межотраслевой экспертизе — качествам, которые отличают лучших поставщиков и компании, занимающиеся обработкой данных для компьютерного зрения, от остальных.
Квалифицированные специалисты аннотируют и анализируют каждое изображение и видео.
Обучающие данные для автономных моделей компьютерного зрения и моделей визуального обучения — изображения, видео, аудио и текст.
Здравоохранение, автомобильная промышленность, розничная торговля, робототехника — ваша сфера деятельности, ваши данные.
Запатентованная веб-платформа для ускорения обработки заказов и бесперебойной доставки.
Более 500 000 участников проекта и более 10 000 штатных экспертов из более чем 60 регионов.
Многоуровневая система контроля качества, соответствующая требованиям GDPR и HIPAA, с полностью прозрачным процессом внедрения.
Обнаруживает биометрическое мошенничество с помощью набора данных из 25 000 видеороликов, предназначенного для защиты от подделки.
Задача : собрать 25 000 сбалансированных видеозаписей реальных и повторных атак, охватывающих 5 этнических групп, в разрешении 720p+ / 26+ FPS.
Решение : 12 500 участников, по два видеоролика от каждого, 4 поэтапных группы, 12 атрибутов метаданных + контроль качества.
Результат : Модели, которые надежно отличают реальные биометрические видеозаписи от поддельных, снижая риск мошенничества.
Обеспечивает визуальный поиск и виртуальную примерку с помощью многокритериальной маркировки модной одежды.
Проблема : распознавание похожих товаров по атрибутам одежды во всей таксономии с точностью до 99%.
Решение : 6+ слоев атрибутов на каждый предмет одежды, узкие ограничивающие рамки для каждого предмета одежды, двухуровневый контроль качества.
Результат : готовый к использованию набор данных, обеспечивающий работу искусственного интеллекта в области визуального поиска, рекомендаций, примерки и управления запасами.
Компьютерное зрение - это понимание визуального мира для обучения приложений компьютерного зрения. Его успех полностью сводится к тому, что мы называем аннотацией изображений - фундаментальным процессом, лежащим в основе технологии, которая заставляет машины принимать разумные решения, и это именно то, что мы собираемся обсудить и изучить.
Сегодня мы находимся на заре механизма следующего поколения, где наши лица являются нашими кодами доступа. Благодаря распознаванию уникальных черт лица машины могут определять, авторизован ли человек, пытающийся получить доступ к устройству, сопоставлять записи с камер видеонаблюдения с реальными изображениями, чтобы отслеживать преступников и неплательщиков, снижать уровень преступности в розничных магазинах и многое другое.
Люди обладают врожденной способностью различать и точно идентифицировать предметы, людей, животных и места на фотографиях. Однако компьютеры не имеют возможности классифицировать изображения. Тем не менее, их можно научить интерпретировать визуальную информацию с помощью приложений компьютерного зрения и технологии распознавания изображений.
Расширение возможностей команд для создания ведущих в мире продуктов искусственного интеллекта.
От сбора данных до их аннотирования, лицензирования и проверки — мы поможем вам быстрее вывести продукт на рынок, предоставив данные, которым вы можете доверять.
Свяжитесь с намиУслуги в области компьютерного зрения помогают командам разработчиков ИИ обучать модели интерпретации изображений, видео и визуальных данных, полученных с помощью датчиков. Эти услуги обычно включают аннотирование изображений, аннотирование видео, обнаружение объектов, семантическую сегментацию, разметку 3D-облаков точек, сбор наборов данных и рабочие процессы аннотирования с управлением качеством. Компания Shaip предоставляет услуги в области компьютерного зрения, помогая предприятиям создавать высококачественные обучающие наборы данных для производственных моделей ИИ.
Компьютерное зрение — это раздел искусственного интеллекта, позволяющий машинам понимать и анализировать визуальные данные, такие как изображения, видео, медицинские снимки, спутниковые снимки, фотографии из розничной торговли или видеозаписи автономного вождения. Оно позволяет моделям ИИ обнаруживать объекты, классифицировать сцены, распознавать закономерности, отслеживать движение и принимать решения на основе визуальных данных.
Компьютерное зрение работает путем обучения моделей машинного обучения и глубокого обучения на размеченных визуальных наборах данных. Люди-аннотаторы размечают объекты, области, атрибуты, ключевые точки или пиксели на изображениях и видео, чтобы модель могла изучить визуальные закономерности. После обучения модель может идентифицировать, классифицировать, сегментировать или отслеживать объекты в новых визуальных данных.
Shaip предлагает услуги аннотирования изображений, включая ограничивающие рамки, многоугольники, ломаные линии, ключевые точки, семантическую сегментацию, сегментацию экземпляров, паноптическую сегментацию, 3D-кубоиды, классификацию изображений и аннотирование 3D-облаков точек. Эти типы аннотирования поддерживают такие сценарии использования, как обнаружение объектов, аннотирование лицевых ориентиров, автономное вождение, медицинская визуализация, визуальный поиск в розничной торговле и робототехника с использованием искусственного интеллекта.
К распространенным методам аннотирования в компьютерном зрении относятся: ограничивающие рамки для обнаружения объектов, многоугольники для обозначения нерегулярных границ объектов, семантическая сегментация для маркировки на уровне пикселей, сегментация экземпляров для разделения отдельных объектов, ключевые точки для определения позы или ориентиров, трехмерные кубоиды для пространственной маркировки объектов и полилинии для обозначения полос движения, дорог, путей или границ.
Да. Компания Shaip может создавать индивидуальные наборы данных для компьютерного зрения в соответствии с требованиями проекта, такими как географическое положение, окружающая среда, ракурс камеры, условия освещения, класс объектов, демографический состав, таксономия аннотаций, формат изображения, частота кадров видео, поля метаданных и схема доставки. Разработка индивидуальных наборов данных помогает повысить релевантность модели, точность и производительность в реальных условиях.
Объем необходимых размеченных данных зависит от типа модели, сценария использования, сложности объекта, количества классов и целевого показателя производительности. Базовая модель может начинаться с тысяч размеченных изображений на класс, в то время как модели компьютерного зрения производственного уровня часто требуют десятков тысяч или более примеров с различным освещением, углами обзора, фоном и граничными случаями.
Shaip оказывает поддержку проектам в области компьютерного зрения в таких сферах, как здравоохранение и медицинская визуализация, автономные транспортные средства и системы помощи водителю (ADAS), робототехника и физический ИИ, розничная торговля и электронная коммерция, геопространственная и беспилотная визуализация, сельское хозяйство, безопасность и видеонаблюдение, страхование, умные города и промышленный ИИ. Для каждой отрасли требуются специфические для данной области рекомендации по аннотированию, рабочие процессы контроля качества и экспертная оценка.
Компьютерное зрение используется в беспилотных автомобилях для обнаружения препятствий, в здравоохранении для анализа медицинских изображений, в розничной торговле для визуального поиска и маркировки товаров, в производстве для обнаружения дефектов, в сельском хозяйстве для мониторинга урожая, в системах безопасности для анализа видеонаблюдения, в страховании для оценки ущерба, а также в робототехнике для распознавания объектов, навигации и выполнения задач.
Shaip использует структурированные рабочие процессы контроля качества, калибровку рецензентов, рекомендации, специфичные для каждого проекта, проверки качества и проверку с участием человека для поддержания точности аннотаций. Как правило, проекты начинаются с пилотной партии для проверки таксономии, правил обработки граничных случаев, критериев приемлемости и согласованности действий рецензентов, прежде чем переходить к полномасштабной производственной аннотации.
Shaip обеспечивает безопасную обработку конфиденциальных данных посредством рабочих процессов, направленных на обеспечение конфиденциальности, соответствия нормативным требованиям и контроля доступа. Для регулируемых проектов Shaip может поддерживать деидентификацию данных, работу команд, связанных соглашением о неразглашении, контролируемый доступ, возможность аудита, безопасную доставку в облако и процессы, соответствующие стандартам, таким как HIPAA, GDPR, ISO 27001, ISO 9001 и SOC 2.
Сроки реализации проектов в области компьютерного зрения зависят от объема данных, сложности аннотирования, количества классов объектов, глубины контроля качества, настройки инструментов и циклов проверки. Пилотные партии часто помогают определить показатели производительности и качества перед началом полномасштабного производства. Крупные корпоративные проекты обычно реализуются поэтапно с непрерывной обратной связью и отчетностью о качестве.
Стоимость услуг в области компьютерного зрения зависит от типа данных, метода аннотирования, объема проекта, сложности объектов, количества классов, требований к контролю качества, экспертных знаний в предметной области, потребностей в безопасности и сроков выполнения. Компания Shaip определяет ценообразование на основе требуемого рабочего процесса, результатов пилотного проекта, формата предоставления услуг и масштабов производства.
Компания Shaip помогает предприятиям создавать готовые к производству наборы данных для компьютерного зрения посредством масштабируемого сбора данных, аннотирования изображений и видео, 3D-аннотирования, контроля качества с участием человека и внедрения решений, ориентированных на соответствие нормативным требованиям. Обладая опытом работы в здравоохранении, автономных системах, розничной торговле, робототехнике и других областях применения ИИ, Shaip поддерживает сложные проекты в области визуального ИИ от пилотного проекта до внедрения в производство.
