Збір відповідних зображень, щоб оживити ШІ
Навчайте програми Computer Vision, налаштування штучного інтелекту, самокеровані об’єкти та багато іншого до досконалості за допомогою найсучасніших служб збору даних зображення
Чому для комп’ютерного зору потрібен набір даних для навчання зображень?
Унікальні системи штучного інтелекту та моделі машинного навчання повинні пройти комплексне навчання, щоб вважатися унікальними. Хоча набори аудіо та текстових даних необхідні для інтелектуального навчання моделей НЛП, додатки з комп’ютерним баченням як основну функціональність повинні подаватись набір даних для навчання зображень.
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 рукописного тексту, ідентифікацію об’єктів та розпізнавання образів. Це не те! Послуги збору даних зображень, які пропонує 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:
Збір даних документів
Інтелектуальні програми, що займаються аутентифікацією облікових даних, найкраще отримують від наборів даних документів. Shaip пропонує найкращу можливу колекцію зображень, включаючи корисні навчальні дані, що стосуються рахунків-фактур, квитанцій, меню, карт, ідентифікаційних карток тощо, щоб допомогти системі проактивно ідентифікувати об’єкти.
Збір даних про обличчя
Програми, які потрібно навчити для вимірювання емоцій та виразів обличчя, найкраще обслуговуються з нашою колекцією даних про обличчя. Окрім надходження величезного обсягу даних, ми в Shaip прагнемо подолати упередження AI, зіставляючи дані для широкого кола етнічних груп і вікових груп.
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.
Автоматичний збір 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 предметів
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
Причини вибрати Shaip в якості надійного партнера з тренування даних AI Image
Люди
Спеціальні та навчені команди:
- 30,000+ співробітників для створення даних, маркування та забезпечення якості
- Сертифікована команда управління проектами
- Досвідчена команда з розробки продуктів
- Команда пошуку та адаптації кадрів
Процес
Найвища ефективність процесу забезпечується завдяки:
- Надійний процес 6 Sigma Stage-Gate
- Спеціальна команда з 6 чорних поясів Sigma – власники ключових процесів і відповідність якості
- Постійне вдосконалення та цикл зворотнього зв’язку
платформа
Запатентована платформа пропонує такі переваги:
- Наскрізна веб-платформа
- Бездоганна якість
- Швидше TAT
- Безшовна доставка
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 область технологій штучного інтелектуt навчати машини бачити, розуміти й інтерпретувати візуальний світ, як це роблять люди. Це допомагає у розробці моделей машинного навчання, щоб точно розуміти, ідентифікувати та класифікувати об’єкти на зображенні чи відео – у набагато більшому масштабі та швидкості.
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 AI/ML передбачає збір візуальних даних у формі зображень або графіки. Ці дані служать вхідними для навчання, тестування та перевірки моделей штучного інтелекту та машинного навчання, особливо тих, які призначені для обробки та розуміння візуальної інформації.
Збір даних зображень починається з визначення конкретних вимог і цілей проекту. Після цього зображення беруться з баз даних, фіксуються за допомогою камер або генеруються за допомогою комп’ютерної графіки. Забезпечення високоякісних і різноманітних зображень має вирішальне значення. Після збору ці зображення часто позначаються або анотуються, надаючи контекст або класифікацію, щоб допомогти моделі машинного навчання на етапі навчання.
Збір даних зображень є фундаментальним для будь-якого проекту машинного навчання, що має справу з візуальною інформацією. Якісні та різноманітні набори даних зображень дозволяють точніше та надійніше навчати моделі, що, у свою чергу, призводить до кращої продуктивності в реальних програмах. Це гарантує, що системи AI можуть розпізнавати, інтерпретувати та ефективно реагувати на візуальні сигнали.
Залежно від мети проекту можна збирати декілька типів даних зображення. Це включає, але не обмежується: фотографії, супутникові зображення, медичні зображення, такі як рентгенівські знімки або МРТ, рукописні документи, відскановані документи, фотографії обличчя, теплові зображення та навіть зображення доповненої реальності (AR) і віртуальної реальності (VR). Тип отриманих даних зображення має відповідати конкретним вимогам відповідного проекту AI/ML.