Високоякісні навчальні дані для комп'ютерного зору — збір даних, курування даних, анотування та маркування даних, що допомагають створювати точні, готові до використання моделі комп'ютерного зору у великих масштабах.
Навчання моделі комп'ютерного зору для інтерпретації візуального світу вимагає великих обсягів точно маркованих зображень та відеоданих. Shaip надає дані для навчання комп'ютерного зору від початку до кінця — від пошуку та курування даних до анотацій, маркування та контролю якості — щоб ваші моделі навчалися на різноманітних, репрезентативних та враховуючих упередження прикладах і надійно працювали в реальному світі.
Повний, керований конвеєр для даних навчання комп'ютерному зору — включаючи програмне забезпечення та робочу силу.
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.
Моделі комп'ютерного зору змінюються після того, як вони потрапляють у реальні дані. Shaip перевіряє продуктивність моделі на відповідність перевіреним людиною еталонним даним, щоб забезпечити її точність у виробництві.
Від анотації зображень до анотації відеоданих, наші експерти застосовують правильну техніку для вашого модельного завдання — виявлення об'єктів, сегментацію, класифікацію, відстеження тощо.
Ліцензуйте високоякісні, готові набори даних комп'ютерного зору, щоб пришвидшити ваш проект, або ж доручіть Shaip створити власний набір даних відповідно до ваших географічних, демографічних даних та вимог до анотацій.
450 тисяч зображень облич водіїв з різними налаштуваннями автомобіля, що охоплюють 20 000 унікальних учасників з понад 10 етнічних груп.
Варіант використання: модель вбудованої системи допомоги водієві (ADAS)
Формат: Зображення
Обсяг: понад 55 000
Анотація: Ні
Понад 80 тис. зображень визначних пам'яток з понад 40 країн, зібраних на основі індивідуальних вимог.
Варіант використання: Виявлення орієнтирів
Формат: Зображення
Обсяг: понад 55 000
Анотація: Ні
84.5 тис. відео з дрона, що зображують кампуси коледжів та шкіл, заводські майданчики, дитячі майданчики, вулиці та овочеві ринки з даними GPS.
Приклад використання: Відстеження пішоходів
Формат: Відео
Обсяг: понад 55 000
Анотація: Так
55 тисяч анотованих зображень із понад 50 варіаціями різних типів їжі, освітлення, середовища в приміщенні та на вулиці, фонів та відстаней до камери.
Приклад використання: Розпізнавання їжі
Формат: Зображення
Обсяг: понад 55 000
Анотація: Так
Різноманітні, репрезентативні навчальні дані піддають вашу модель реальним варіаціям, з якими вона зіткнеться, покращуючи узагальнення та надійність.
Збалансовані, кураторські набори даних мінімізують упередженість, пов'язану з певними групами чи умовами, сприяючи справедливішим та точнішим прогнозам.
Граничні випадки та різноманітне освітлення, фони та орієнтації роблять вашу модель стійкою у виробництві, а не лише в лабораторії.
Понад 500 тисяч співробітників і запатентована платформа швидко забезпечують великі обсяги — без шкоди для якості.
Анотація рентгенівських знімків, КТ, МРТ, ультразвукових досліджень, патологоанатомічних препаратів та стоматологічних зображень — з робочими процесами, контрольованими HIPAA, та оглядом під керівництвом клініциста.
Дані розпізнавання облич, виявлення зброї та загроз, аналітика натовпу та набори даних про номерні знаки із задокументованою згодою та етичною експертизою.
Анотації супутникових, аерофотознімків та знімків з дронів — землекористування, інфраструктура, моніторинг сільського господарства та реагування на стихійні лиха.
Егоцентричне відео, взаємодія рук з об'єктами, маніпуляції та дані сприйняття складу/фабрики для моделей VLA та фундаменту робототехніки.
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.
Маркування атрибутів товарів, визначення полиць, візуальний пошук та зображення для примірки для персоналізації та автоматизації управління запасами.
Підприємства обирають Shaip своїм партнером з обробки даних комп'ютерного зору завдяки перевіреному масштабу, суворій якості та міжгалузевому досвіду — якостям, які відрізняють найкращих постачальників та компаній з обробки даних комп'ютерного зору від інших.
Кваліфіковані експерти додають кожне зображення та відео дописують його та переглядають.
Навчальні дані для автономних моделей CV та VLM — зображення, відео, аудіо та текст.
Охорона здоров'я, автомобілебудування, роздрібна торгівля, робототехніка, ваш домен, ваші дані.
Запатентована веб-платформа для швидшого виконання замовлень та безперебійної доставки.
Понад 500 тисяч учасників спільноти та понад 10 000 власних експертів у понад 60 регіонах.
Багаторівневе забезпечення якості з дотриманням GDPR та HIPAA, повністю прозора доставка.
Виявляє біометричне шахрайство за допомогою набору даних із 25 000 відеозаписів для захисту від спуфінгу
Проблема : Отримати 25 000 збалансованих відео реальних атак та відео повторів атаки серед 5 етнічних груп, з роздільною здатністю 720p+ / 26+ FPS
Рішення : 12 500 учасників, по два відео кожному, 4 поетапні групи, 12 атрибутів метаданих + контроль якості
Результат : Моделі, які надійно розрізняють справжні біометричні відео від підроблених, що знижує ризик шахрайства.
Забезпечує візуальний пошук та віртуальну примірку за допомогою багатоатрибутного тегування одягу
Проблема : Теги одягу атрибутами по всій таксономії, що дозволяє розрізняти схожі предмети з точністю 99%.
Рішення : 6+ шарів атрибутів на кожен предмет одягу, чіткі обмежувальні рамки для кожного предмета одягу, дворівневий шлюз контролю якості
Результат : Набір даних, готовий до використання, що забезпечує візуальний пошук, рекомендації, примірку та інвентаризацію на основі штучного інтелекту
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.
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.
Розширення можливостей команд для створення провідних у світі продуктів штучного інтелекту.
Від збору даних до анотацій, ліцензування та перевірки — ми допоможемо вам швидше вийти на ринок, використовуючи дані, яким ви можете довіряти.
КонтактиСервіси комп'ютерного зору допомагають командам ШІ навчати моделі інтерпретувати зображення, відео та візуальні дані на основі датчиків. Ці сервіси зазвичай включають анотування зображень, анотування відео, виявлення об'єктів, семантичну сегментацію, маркування 3D-хмар точок, збір наборів даних та робочі процеси анотації з керуванням якістю. Shaip надає послуги комп'ютерного зору, щоб допомогти підприємствам створювати високоякісні навчальні набори даних для виробничих моделей ШІ.
Комп'ютерний зір — це галузь штучного інтелекту, яка дозволяє машинам розуміти та аналізувати візуальні дані, такі як зображення, відео, медичні скани, супутникові знімки, фотографії магазинів або відеозаписи автономного водіння. Це дозволяє моделям штучного інтелекту виявляти об'єкти, класифікувати сцени, розпізнавати закономірності, відстежувати рух та приймати рішення на основі візуальних даних.
Комп'ютерний зір працює шляхом навчання моделей машинного та глибокого навчання на позначених візуальних наборах даних. Люди-анотатори позначають об'єкти, області, атрибути, ключові точки або пікселі на зображеннях та відео, щоб модель могла вивчати візуальні шаблони. Після навчання модель може ідентифікувати, класифікувати, сегментувати або відстежувати об'єкти в нових візуальних даних.
Shaip пропонує послуги з анотації зображень, включаючи обмежувальні рамки, полігони, полілінії, ключові точки, семантичну сегментацію, сегментацію екземплярів, паноптичну сегментацію, 3D-кубоїди, класифікацію зображень та анотацію 3D-хмари точок. Ці типи анотацій підтримують такі варіанти використання, як виявлення об'єктів, анотація орієнтирів обличчя, автономне водіння, медична візуалізація, візуальний пошук у роздрібній торгівлі та штучний інтелект у робототехніці.
Поширені методи анотації комп'ютерного зору включають обмежувальні рамки для виявлення об'єктів, полігони для нерегулярних меж об'єктів, семантичну сегментацію для маркування на рівні пікселів, сегментацію екземплярів для розділення окремих об'єктів, ключові точки для виявлення поз або орієнтирів, 3D-кубоїди для просторового маркування об'єктів та полілінії для смуг руху, доріг, трас або меж.
Так. Shaip може налаштовувати набори даних комп'ютерного зору на основі вимог проекту, таких як географія, середовище, кут камери, умови освітлення, клас об'єкта, демографічний склад, таксономія анотацій, формат зображення, частота кадрів відео, поля метаданих та схема доставки. Розробка власного набору даних допомагає покращити релевантність моделі, точність та продуктивність у реальному світі.
Обсяг необхідних маркованих даних залежить від типу моделі, варіанту використання, складності об'єкта, кількості класів та цільового показника продуктивності. Базова модель може починатися з тисяч маркованих зображень на клас, тоді як моделі комп'ютерного зору виробничого рівня часто потребують десятків тисяч або більше прикладів з різним освітленням, кутами, фоном та граничними випадками.
Shaip підтримує проекти комп'ютерного зору в таких галузях, як охорона здоров'я та медична візуалізація, автономні транспортні засоби та системи керування системами допомоги користувачам (ADAS), робототехніка та фізичний штучний інтелект, роздрібна торгівля та електронна комерція, геопросторова візуалізація та візуалізація з БПЛА, сільське господарство, безпека та спостереження, страхування, розумні міста та промисловий штучний інтелект. Кожна галузь вимагає специфічних для неї інструкцій з анотації, робочих процесів забезпечення якості та експертної оцінки.
Комп'ютерний зір використовується в автономних транспортних засобах для виявлення перешкод, в охороні здоров'я для аналізу медичних зображень, у роздрібній торгівлі для візуального пошуку та маркування продуктів, у виробництві для виявлення дефектів, у сільському господарстві для моніторингу врожаю, у безпеці для аналітики спостереження, у страхуванні для оцінки збитків, а також у робототехніці для розпізнавання об'єктів, навігації та виконання завдань.
Shaip використовує структуровані робочі процеси якості, калібрування рецензентів, рекомендації щодо конкретних проектів, перевірки якості та рецензування за участю людини для підтримки точності анотацій. Проекти зазвичай починаються з пілотної партії для перевірки таксономії, правил граничних випадків, критеріїв прийнятності та узгодження з рецензентами, перш ніж масштабуватися до повноцінного виробничого анотування.
Shaip підтримує безпечну обробку конфіденційних даних за допомогою робочих процесів конфіденційності, відповідності вимогам та контролю доступу. Для регульованих проектів Shaip може підтримувати анонімізацію, команди, зобов'язані дотримуватися угод про нерозголошення, контрольований доступ, можливість аудиту, безпечну хмарну доставку та процеси, що відповідають вимогам стандартів, таких як HIPAA, GDPR, ISO 27001, ISO 9001 та SOC 2.
Терміни виконання проектів комп'ютерного зору залежать від обсягу даних, складності анотацій, кількості класів об'єктів, глибини контролю якості, налаштування інструментів та циклів перевірки. Пілотні партії часто допомагають визначити контрольні показники пропускної здатності та якості перед повним виробництвом. Великі корпоративні проекти зазвичай реалізуються поетапними партіями з постійним зворотним зв'язком та звітністю про якість.
Вартість послуг комп'ютерного зору залежить від типу даних, методу анотації, обсягу проекту, складності об'єкта, кількості класів, вимог до контролю якості, експертизи в предметній області, потреб безпеки та часу виконання. Shaip визначає ціноутворення на основі необхідного робочого процесу, результатів пілотного проекту, формату поставки та масштабу виробництва.
Shaip допомагає підприємствам створювати готові до виробництва набори даних комп'ютерного зору за допомогою масштабованого збору даних, анотацій зображень та відео, 3D-анотацій, перевірки якості з участю людини та орієнтованої на відповідність вимогам реалізації. Маючи досвід у сфері охорони здоров'я, автономних систем, роздрібної торгівлі, робототехніки та інших випадках використання штучного інтелекту, Shaip підтримує складні візуальні проекти зі штучним інтелектом від пілотного до виробничого.
