Отримайте першокласну підтримку від експертів світового класу, щоб правильно реалізувати комп’ютерний зір, витягуючи дані в реальному часі з відео та зображень, щоб прискорити свій шлях ML
Розширення можливостей команд для створення провідних у світі продуктів штучного інтелекту.
Комп’ютерний зір – це область технологій штучного інтелекту, які навчають машини бачити, розуміти та 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.
Останні розробки в технологіях комп’ютерного зору подолали деякі обмеження, з якими стикаються люди при точному виявленні та позначенні об’єктів на основі величезних обсягів даних, які сьогодні генеруються різними системами. Комп'ютер ефективно вирішує ці 3 завдання:
Навчання моделей машинного навчання для інтерпретації та розуміння візуального світу вимагає великих обсягів точно позначених даних зображень і відео.
Від обмежувальних рамок, семантичної сегментації, багатокутників, поліліній до анотації ключових точок, ми можемо допомогти вам із будь-якою технікою анотації зображення/відео.
Ми також пропонуємо кваліфікований ресурс, який стає розширенням вашої команди, щоб підтримувати вас із завданнями анотації даних за допомогою інструментів, які ви віддаєте перевагу, зберігаючи бажану послідовність та якість. Наші кваліфіковані й досвідчені співробітники застосовують найкращі методи, набуті, позначаючи мільйони зображень і відео, щоб забезпечити маркування даних світового класу для рішень комп’ютерного зору.
Від колекції зображень/відео до розпізнавання та відстеження об’єктів анотацій до семантичної сегментації та анотацій тривимірної хмари точок — ми забезпечуємо краще розуміння візуального світу за допомогою детальних, точно позначених зображень і відео, щоб покращити продуктивність моделей комп’ютерного зору.
450 тисяч зображень облич водіїв із автомобілями в різних позах та варіаціях, які охоплюють 20,000 10 унікальних учасників із XNUMX+ національностей
Більше 80 тис. зображень пам’яток із понад 40 країн, зібраних відповідно до власних вимог.
84.5 тисячі відео з дрона про такі райони, як кампус коледжу/шкільного містечка, фабрика, дитячий майданчик, вулиця, овочевий ринок із деталями GPS.
55 тисяч зображень у понад 50 варіантах (тип їжі, освітлення, у приміщенні чи на вулиці, фон, відстань камери тощо) з анотованими зображеннями
Навчайте моделі ML для виявлення ракових родимок на зображеннях шкіри або виявлення симптомів на МРТ або рентгенівському знімку пацієнта.
Навчайте моделі ML, щоб ідентифікувати зображення людей на основі рис обличчя та порівняти їх з базою даних профілів обличчя, щоб виявляти та позначати людей.
Анотація супутникових зображень і фотографій з БПЛА для підготовки наборів даних для геообробки та анотування 3D-хмари точок для Geo.AI.
За допомогою гарнітури AR розмістіть віртуальні об’єкти в реальному світі. Він може виявляти плоскі поверхні, такі як стіни, стільниці та підлоги – дуже важлива частина у встановленні глибини та розмірів та розміщення віртуальних об’єктів у фізичному світі.
Кілька камер знімають відео під різним кутом, щоб ідентифікувати кордони світлофорів, доріг, автомобілів, об’єктів і пішоходів поблизу, щоб навчити самокеровані автомобілі автоматично керувати транспортним засобом і уникати наїзду на перешкоди під час безпечного водіння пасажира.
Завдяки комп’ютерному бачення в роздрібній торгівлі додатки можуть пропонувати персоналізовані рекомендації на основі моделей купівлі клієнтів і прискорювати бізнес-операції, такі як керування полицями, платежі тощо.
Як експерти з навчання та управління командами, ми забезпечуємо виконання проектів у межах визначеного бюджету.
Команда аналізує дані з кількох джерел і здатна ефективно та в великих обсягах отримувати дані для навчання AI в усіх галузях.
Широкий діапазон даних зображень надає ШІ велику кількість інформації, необхідної для швидшого навчання.
Наш пул експертів, які володіють анотаціями та маркуванням зображень/відео, можуть отримати точні й ефективно анотовані набори даних.
Наша команда допоможе вам підготувати дані зображень/відео для навчання механізмів штучного інтелекту, заощаджуючи дорогоцінний час і ресурси.
Наша команда співробітників може розмістити додатковий обсяг, зберігаючи при цьому якість виводу даних.
Сьогодні ми стоїмо на зорі механізму наступного покоління, де наші обличчя – це наші коди доступу. Завдяки розпізнаванню унікальних рис обличчя машини можуть визначати, чи авторизована особа, яка намагається отримати доступ до пристрою, зіставляти записи камер відеоспостереження з реальними зображеннями, щоб відстежувати злочинців і неплатників, зменшувати злочинність у роздрібних магазинах тощо.
Людина має вроджену здатність розрізняти й точно ідентифікувати об’єкти, людей, тварин і місця на фотографіях. Однак комп’ютери не мають можливості класифікувати зображення. Проте їх можна навчити інтерпретувати візуальну інформацію за допомогою програм комп’ютерного зору та технології розпізнавання зображень.
Спеціальні та навчені команди:
Найвища ефективність процесу забезпечується завдяки:
Запатентована платформа пропонує такі переваги:
Маєте на увазі проект комп’ютерного зору? Давайте підключати
Комп'ютерний зір — це галузь штучного інтелекту, яка навчає машини інтерпретувати, аналізувати та розуміти візуальні дані, такі як зображення та відео, подібно до того, як люди бачать та обробляють світ.
Він працює за допомогою моделей машинного навчання (ML) та глибокого навчання для класифікації, виявлення та розпізнавання об'єктів на зображеннях/відео. Моделі навчаються за допомогою анотованих наборів даних для точної ідентифікації об'єктів, орієнтирів та візерунків.
Комп'ютерний зір використовується в безпілотних автомобілях для виявлення перешкод, в охороні здоров'я для аналізу медичних зображень, у роздрібній торгівлі для персоналізованих рекомендацій, розпізнавання облич, геопросторовому картографуванні та доповненій реальності для розміщення віртуальних об'єктів у фізичному світі.
Так, Shaip налаштовує набори даних відповідно до ваших вимог, включаючи конкретні географічні регіони, демографічні показники, об'єкти та стилі анотацій.
Методи анотації включають обмежувальні рамки, полігони, семантичну сегментацію, 3D-прямокутні паралелепіпеди, ключові точки та лінійні анотації, залежно від вимог проєкту.
Shaip має команду з понад 30,000 6 кваліфікованих анотаторів та використовує процес XNUMX Sigma, щоб забезпечити точні, високоякісні набори даних із ретельною перевіркою якості.
Так, послуги Shaip розроблені для масштабування для проектів будь-якого розміру, зберігаючи при цьому стабільність та якість.
Усі дані анонімізовані та відповідають світовим стандартам, таким як GDPR та HIPAA, що забезпечує безпечне та етичне поводження з конфіденційною інформацією.
Ціноутворення залежить від таких факторів, як тип даних, обсяг, налаштування та терміни доставки. Зв'яжіться з нами для отримання персоналізованої цінової пропозиції.
Shaip пропонує високоякісні набори даних, що налаштовуються, конкурентні ціни, експертів-анотаторів та масштабовані рішення, що робить його надійним партнером для проектів комп'ютерного зору.
Терміни виконання залежать від розміру та складності проекту, але часто розробляються таким чином, щоб дотримуватися узгоджених термінів без шкоди для якості.
