Сервіси збору даних зображень для комп'ютерного зору
Налаштовувані, повністю узгоджені набори даних зображень — будь-яка тема, будь-який сценарій, створені відповідно до специфікацій вашої моделі.
Чому для комп’ютерного зору потрібен набір даних для навчання зображень?
Збір даних зображень – це процес захоплення, пошуку та курування наборів даних зображень для навчання моделей комп’ютерного зору та машинного навчання. Shaip збирає користувацькі, повністю узгоджені зображення – облич, документів, об’єктів, сцен та медичних зображень – адаптовані до предметної області, роздільної здатності та демографічних вимог кожної моделі, а потім перевіряє якість кожного зображення за допомогою процесу Six Sigma.
Розумні моделі та налаштування ML, які мають завдання ідентифікувати об’єкти та шаблони як частину їхнього функціонування, потребують ретельного навчання. Починаючи від відстеження взаємодій до людських емоцій, розумні системи повинні мати основу для ідентифікації сутностей. Можливість ідентифікації забезпечується користувацькими рішеннями для збору даних зображень.
Збір даних зображення для систем комп’ютерного зору має такі переваги:
- Унікальне сховище для зображень
- Можливість позначати зображення відповідно до вимог
- Доступ до вантажівок історичних даних
Набори даних професійного навчання зображенням
Будь-який предмет. Будь-який сценарій.
Програми, які потребують позначення обличчя та жестів, не можуть отримувати інформацію поверхнево. Натомість збір даних зображень для моделей машинного навчання має відповідати останнім стандартам. У Shaip ми зосереджуємось на забезпеченні доступу до комплексних навчальних наборів даних із підтримкою на рівні експертів для масштабованості.
Професійні набори даних для навчання зображень у Shaip зосереджені на комплексних рішеннях, включаючи відстеження об'єктів, аналіз почерку, ідентифікацію об'єктів та розпізнавання образів. Це ще не все! Послуги зі збору даних зображень, що пропонуються Shaip, також включають:
- Дистанційна та польова передача даних
- Можливість масштабувати рішення – постійна закупівля наборів даних
- Високоякісні сегментовані дані, готові до майнінгу
- Підтримка транскрипції зображення в текст для OCR навчені моделі
- Широка підтримка аналізу для людини
- Безпечна обробка та керування даними
Наша експертиза
Колекція зображень, що передує суб’єктам і сценаріям
У Shaip ми маємо цілу лінійку типів збору даних зображень із алгоритмами, що відповідають конкретним випадкам використання. Додайте комп’ютерний зір до своїх можливостей машинного навчання, збираючи великі обсяги наборів даних зображень (набір даних медичних зображень, набір зображень рахунків-фактур, колекція наборів даних обличчя або будь-який користувацький набір даних) для різноманітних випадків використання. У Shaip ми маємо цілу лінійку типів збору даних зображень із алгоритмами, що відповідають конкретним випадкам використання. Різні типи наборів даних зображень, які ми пропонуємо:
Колекція документів та зображень OCR
Shaip фіксує рахунки-фактури, квитанції, посвідчення особи, паспорти та рукописні форми для OCR та моделей розуміння документів кількома мовами та за різних умов. Варіант використання: OCR, KYC, класифікація документів.
Колекція зображень обличчя та демографічних зображень
Shaip збирає набори даних зображень облич різних етнічних груп, вікових груп, поз голови та освітлення, щоб зменшити упередженість штучного інтелекту, використовуючи опції орієнтирів для моделей розпізнавання та емоцій. Приклад використання: розпізнавання облич, штучний інтелект емоцій, моніторинг водія за допомогою ADAS.
Збір даних про охорону здоров'я
Покращуйте якість вашої цифрової медичної допомоги та точність медичної діагностики за допомогою якісних та кількісних наборів даних про медичне обслуговування. Ми надаємо медичні зображення, наприклад, КТ, МРТ, УЗД, рентген з різних медичних спеціальностей, таких як радіологія, онкологія, патологія тощо.
Збір даних про харчові продукти
Якщо ви коли-небудь плануєте розробити розумну програму, яка може знімати та ідентифікувати зображення їжі за різних умов освітлення, наш збір даних про харчові продукти може бути дуже зручним.
Збір автомобільних даних
Навчання баз даних самокерованих автомобілів із придорожними елементами, специфічними кутами зору, об’єктами, сематичними даними тощо можливе за допомогою наборів автомобільних даних.
Збір даних про жести руки
Якщо ви коли-небудь проводили вручну свій мобільний, щоб спати, ви могли б зв’язатися. Розумні пристрої та пристрої Інтернету речей із датчиками можуть скористатися нашими послугами збору даних про жести рук.
Колекція зображень об’єктів
Наша служба збору зображень об’єктів надає широкий спектр зображень різних об’єктів у різних контекстах та умовах освітлення.
Колекція визначних зображень
Ми спеціалізуємося на зборі зображень пам’яток з усього світу. Наші набори даних охоплюють різні ракурси, час доби та погодні умови
Колекція рукописного тексту
Колекція зображень рукописного тексту різними мовами та стилями для розробки моделей ШІ, здатних точно розпізнавати та інтерпретувати рукописний текст.
Набори даних зображень
Водій автомобіля у фокусі Набір даних зображень
450 тисяч зображень облич водіїв із автомобілями в різних позах та варіаціях, які охоплюють 20,000 10 унікальних учасників із XNUMX+ національностей
- Корпус: Модель ADAS для автомобіля
- Формат: зображень
- Об'єм: 455,000 +
- Анотація: Немає
Набір даних орієнтирів
Більше 80 тис. зображень пам’яток із понад 40 країн, зібраних відповідно до власних вимог.
- Корпус: Виявлення орієнтирів
- Формат: зображень
- Об'єм: 80,000 +
- Анотація: Немає
Набір даних зображення обличчя
12 тисяч зображень із варіаціями пози голови, етнічної приналежності, статі, походження, кута зйомки, віку тощо з 68 орієнтирами
- Корпус: Розпізнавання обличчя
- Формат: зображень
- Об'єм: 12,000 +
- Анотація: Анотація про орієнтир
Набір даних зображень їжі
55 тисяч зображень у понад 50 варіантах (тип їжі, освітлення, у приміщенні чи на вулиці, фон, відстань камери тощо) з анотованими зображеннями
- Корпус: Розпізнавання їжі
- Формат: зображень
- Об'єм: 55,000 +
- Анотація: Так
Як це працює / Процес
Область застосування та характеристики
Визначте тему, обсяг, локалізації, демографічні показники, формати та вимоги щодо згоди.
Пілот та калібрування
Запустіть невеликий пілотний проект для перевірки рекомендацій та пограничних випадків перед масштабуванням.
Повномасштабна колекція
Здійснюйте об’ємний збір даних через перевірену глобальну мережу учасників Shaip.
Шість сигм, забезпечення якості
Багатоетапна перевірка, золоті завдання та перевірки відповідності кожної партії.
Доставка та освіження
Надайте у власному форматі з метаданими, а потім розширте охоплення за потреби.
Чому варто обрати Shaip
Власні, а не скопійовані: Shaip збирає свіжі, повністю узгоджені зображення точно відповідно до ваших специфікацій — домену, роздільної здатності та демографічного поєднання — замість перепаковування публічних наборів.
Якість Six Sigma: Спеціальна команда фахівців із чорними поясами Six Sigma проводить процес контролю якості на кожному етапі з безперервними циклами зворотного зв'язку, тому набори даних відправляються перевіреними.
Урахування упередженості: Упорядкуйте джерела з урахуванням етнічних груп, віку, географічних регіонів та умов освітлення, щоб зменшити візуальну упередженість, спричинену штучним інтелектом, на рівні даних.
Пропоновані послуги
Експертний збір текстових даних не є повноцінним інструментом для комплексних налаштувань AI. У Shaip ви навіть можете розглянути такі послуги, щоб зробити моделі більш поширеними, ніж зазвичай:
Послуги збору аудіоданих
Ми полегшуємо вам надавати моделям голосові дані, щоб допомогти їм вивчити переваги обробки природної мови більш збалансовано
Послуги збору текстових даних
Справжня цінність служб збору когнітивних даних Shaip полягає в тому, що вони дають організаціям ключ для розблокування важливої інформації, знайденої в неструктурованих даних.
Послуги збору відеоданих
Тепер зосередьтеся на комп’ютерному бачення разом із НЛП, щоб навчити своїх моделей досконало розпізнавати об’єкти, індивідуумів, стримуючих факторів та інших візуальних елементів.
Рекомендовані ресурси
Посібник покупця
Анотація та маркування зображень для комп’ютерного зору
Комп’ютерний зір – це те, щоб зрозуміти візуальний світ для навчання програм комп’ютерного зору. Його успіх повністю зводиться до того, що ми називаємо анотацією зображень – фундаментального процесу, який лежить в основі технології, яка змушує машини приймати розумні рішення, і саме це ми збираємося обговорити та досліджувати.
Рішення
Послуги та рішення для комп'ютерного зору
Комп'ютерний зір — це галузь технологій штучного інтелекту, яка навчає машини бачити, розуміти та інтерпретувати візуальний світ так само, як це роблять люди. Це допомагає в розробці моделей машинного навчання для точного розуміння, ідентифікації та класифікації об'єктів на зображенні чи відео — у набагато більшому масштабі та зі значно більшою швидкістю.
Блог
Типи анотації зображень: плюси, мінуси та варіанти використання
Світ не став колишнім з тих пір, як комп’ютери почали дивитися на об’єкти та інтерпретувати їх. Від розважальних елементів, які можуть бути такими ж простими, як фільтр Snapchat, який створює смішну бороду на вашому обличчі, до складних систем, які автономно виявляють наявність дрібних пухлин зі звітів сканування, комп’ютерний зір відіграє важливу роль в еволюції людства.
Рекомендовані клієнти
Розширення можливостей команд для створення провідних у світі продуктів штучного інтелекту.
Хочете створити власне сховище набору даних зображень?
Зверніть увагу на набори даних для навчання зображень з висоти пташиного польоту та отримайте сховище для своєї моделі Computer Vision.
Часті питання (FAQ)
Збір даних зображень для штучного інтелекту/машинного навчання (ШІ/МО) – це процес збору візуальних даних – фотографій, сканів або графіки – для навчання, тестування та перевірки моделей машинного навчання, які інтерпретують зображення. Зібрані зображення надають системам комп’ютерного зору приклади, необхідні для точного розпізнавання об’єктів, облич, сцен та візерунків у реальних умовах.
Збір даних зображень починається з визначення вимог та цілей проекту. Зображення потім беруться з баз даних, щойно зняті камерами або створені за потреби, при цьому пріоритетами є різноманітність та якість. Після збору зображення зазвичай позначаються або анотуються, щоб додати контекст та класифікацію, на які спирається модель машинного навчання під час навчання.
Збір даних зображень є основоположним для будь-якого проекту машинного навчання, який має справу з візуальною інформацією. Якісні, різноманітні набори даних зображень забезпечують точніше та надійніше навчання моделі, що призводить до кращої продуктивності в реальному світі. Добре зібрані дані гарантують, що системи штучного інтелекту можуть надійно розпізнавати, інтерпретувати та реагувати на візуальні підказки в умовах, з якими вони зіткнуться у виробництві.
Залежно від мети можна зібрати багато типів даних, включаючи фотографії, супутникові знімки, рукописні та скановані документи, фотографії обличчя, тепловізійні зображення та знімки доповненої/віртуальної реальності (AR/VR). Джерело типу має відповідати конкретним вимогам проекту штучного інтелекту/модельного навчання, оскільки відповідність предметної області безпосередньо впливає на точність моделі.
Спеціальна колекція збирає свіжі, повністю узгоджені зображення, що відповідають домену, роздільній здатності та демографічним потребам вашої моделі. Публічні набори даних, такі як ImageNet або COCO, є універсальними та часто лише доводять модель до стадії прототипу. Shaip збирає дані відповідно до ваших точних специфікацій, тому дані відображають реальні умови, об'єкти та граничні випадки, з якими має працювати ваша програма.
Shaip застосовує процес контролю якості Six Sigma на кожному етапі, який очолюють відповідальні відповідальні особи з чорним поясом, з циклами перевірки та зворотного зв'язку для кожної партії. Щоб зменшити упередженість візуального ШІ на рівні даних, Shaip використовує дані з різних етнічних груп, вікових груп, географічних регіонів та умов освітлення, тому моделі працюють справедливо та послідовно, а не в бік надмірно представлених груп.
Так. Shaip збирає дані зображень за повною згодою учасників, документально підтвердженими дозволами учасників та безпечною обробкою та передачею з контрольованим доступом. Це важливо для комерційного використання, де неоднозначно ліцензовані публічні зображення створюють юридичний ризик.
Вартість залежить від обсягу та типу зображення, цільових регіонів, необхідних метаданих та вимог щодо згоди, тому фіксованої ставки немає. Shaip надає індивідуальну цінову пропозицію після короткої розмови про ваш об'єкт, специфікації та часові рамки, що дозволяє вам не платити за обсяг колекції, який насправді не потрібен вашій моделі.
