Relevant bilddatainsamling för att väcka AI till liv

Träna datorvisionsapplikationer, AI-inställningar, självkörande enheter och mer till perfektion med toppmoderna bilddatainsamlingstjänster

Bilddatainsamling

Eliminera flaskhalsarna i din bilddatapipeline nu.

Utvalda klienter

Varför Image Training Dataset behövs för Computer Vision?

Unika system för artificiell intelligens och maskininlärningsmodeller måste utbildas fullständigt för att anses vara unika. Även om ljud- och textdatauppsättningar är nödvändiga för att intelligent träna NLP -modeller, måste applikationer med Computer Vision som kärnfunktionalitet matas med en bildträningsdataset.

Smarta ML -modeller och uppställningar som har till uppgift att identifiera objekt och mönster som en del av deras funktion måste tränas i stor utsträckning. Från att spåra interaktioner till mänskliga känslor måste intelligenta system ha grunden för att identifiera enheter i första hand. Identifieringskraften tillhandahålls av anpassade lösningar för bilddatainsamling.

Bilddatainsamling för datorsyn har följande fördelar:

  • Unikt bildspecifikt arkiv
  • Möjlighet att märka bilder enligt kraven
  • Tillgång till lastbilar med historiska data

Dataset för professionell bildträning

Alla ämnen. Alla scenarier.

Program som behöver ansikts- och gestikaltaggning kan inte matas ut ytligt. I stället måste bilddatainsamling för maskininlärningsmodeller vara i nivå med de senaste standarderna. På Shaip fokuserar vi på att ge tillgång till omfattande bildträningsdatauppsättningar med stöd på expertnivå mot skalbarhet.

Professionella bildträningsdatauppsättningar på Shaip fokuserar på allomfattande lösningar, inklusive enhetsspårning, handskriftsanalys, objektidentifiering och mönsterigenkänning. Det är inte det! Bilddatainsamlingstjänster som erbjuds av Shaip inkluderar också:

Bildsamling
  • Fjärr- och fältdatamatning
  • Möjlighet att skala lösningar - kontinuerlig dataupphandling
  • Högkvalitativ och segmenterad data som är redo för gruvdrift
  • Stöd för bild-till-text-transkription för OCR utbildade modeller
  • Omfattande stöd för människospecifik analys
  • Säker datahantering och hantering

Vår expertis

Bildsamling som föregår ämnen och scenarier

På Shaip har vi en hel rad av bilddatainsamlingstyper, med algoritmer synonyma med specifika användningsfall. Lägg till datorsyn till dina maskininlärningsmöjligheter genom att samla in stora volymer bilddatauppsättningar (medicinsk bilddatauppsättning, fakturabilddatauppsättning, ansiktsdatasamling eller anpassad datauppsättning) för en mängd olika användningsfall. På Shaip har vi ett helt sortiment av bilddatainsamlingstyper, med algoritmer synonymt med specifika användningsfall. Olika typer av bilddatauppsättningar som vi erbjuder:

Finansdokumentanteckning

Samling av dokumentdataset

Intelligenta applikationer som hanterar autentiseringsautentisering gynnas bäst av dokumentdatauppsättningar. Shaip erbjuder bästa möjliga bildinsamling, med användbara utbildningsdata som är relevanta för fakturor, kvitton, menyer, kartor, identitetskort och mer, för att hjälpa systemet att identifiera enheter proaktivt

Ansiktsigenkänning

Insamling av ansiktsdataset

Applikationer som behöver utbildas för att mäta känslor och uttryck i ansiktet fungerar bäst med vår ansiktsdatasamling. Bortsett från att mata en enorm mängd data, på Shaip strävar vi efter att skära igenom AI -förspänningen genom att samla insikter över ett brett spektrum av etniciteter och åldersgrupper.

Medicinsk datalicens

Insamling av vårddata

Förbättra kvaliteten på din digitala sjukvårdsinställning och noggrannhet i medicinsk diagnostik med kvalitativa och kvantitativa hälsodatasatser som erbjuds. Vi tillhandahåller medicinska bilder, dvs CT -skanning, MRI, Ultra Sound, Xray från olika medicinska specialiteter som radiologi, onkologi, patologi, etc.

Insamling av matdataset

Matdatasamling

Om du någonsin planerar att utveckla en smart app som kan fånga och identifiera matbilder under olika ljusförhållanden kan vår matdatasamling vara ganska praktisk.

Datauppsättning för fordon

Automatisk datainsamling

Det är möjligt att träna databaserna för självkörande bilar med vägelement, vinkelspecifika insikter, objekt, sematiska data och mer med fordonsdatauppsättningar.

Hand gest

Insamling av handgestdata

Om du någonsin har svept din mobil för att sova, skulle du kunna relatera. Smart & IoT -enheter med sensorer kan dra nytta av våra datainsamlingstjänster för handrörelser.

Objektbildsamling

Objektbild Samling

Vår tjänst för insamling av objektbilder tillhandahåller ett brett utbud av bilder med olika objekt i olika sammanhang och ljusförhållanden.

Landmärke bildsamling

Landmärke bildsamling

Vi är specialiserade på att samla in bilder av landmärken från hela världen. Våra datauppsättningar täcker flera vinklar, tider på dygnet och väderförhållanden

Handskrivna textbilder

Handskriven textsamling

Samling av handskrivna textbilder på olika språk och stilar för att utveckla AI-modeller som kan känna igen och tolka handskriven text med noggrannhet.

Bilddatauppsättningar

Bilförare i fokus Bilddataset

450 20,000 bilder av föraransikten med bilinställning i olika poser och varianter som täcker 10 XNUMX unika deltagare från XNUMX+ etniciteter

Bilförare i fokus bilddatauppsättning

  • Användningsfall: ADAS-modell i bilen
  • Format: Bilder
  • Volym: 455,000+
  • Anteckning: Nej

Landmärke bilddatauppsättning

Över 80 40 bilder av landmärken från över XNUMX länder, insamlade baserat på anpassade krav.

Landmärke bilddatauppsättning

  • Användningsfall: Landmärke Detektion
  • Format: Bilder
  • Volym: 80,000+
  • Anteckning: Nej

Datauppsättning för ansiktsbilder

12 68 bilder med variationer kring huvudställning, etnicitet, kön, bakgrund, tagningsvinkel, ålder etc. med XNUMX landmärken

Ansiktsbilddatauppsättning

  • Användningsfall: ansiktsigenkänning
  • Format: Bilder
  • Volym: 12,000+
  • Anteckning: Landmärkesannotering

Datauppsättning för matbild

55 50 bilder i XNUMX+ varianter (wrt mattyp, belysning, inomhus vs utomhus, bakgrund, kameraavstånd etc.) med kommenterade bilder

Mat/dokumentbilddatauppsättning med semantisk segmentering

  • Användningsfall: Matigenkänning
  • Format: Bilder
  • Volym: 55,000+
  • Anteckning: Ja

Skäl att välja Shaip som din pålitliga AI Image Training Data Partner

Personer

Personer

Dedikerade och utbildade team:

  • 30,000+ medarbetare för dataskapande, märkning och kvalitetssäkring
  • Godkänd projektledningsteam
  • Erfaren produktutvecklingsteam
  • Talent Pool Sourcing & Onboarding Team
Behandla

Behandla

Högsta processeffektivitet säkerställs med:

  • Robust 6 Sigma Stage-Gate-process
  • Ett dedikerat team med 6 Sigma-svarta bälten - Viktiga processägare och kvalitetskrav
  • Kontinuerlig förbättring och återkopplingsslinga
plattform

plattform

Den patenterade plattformen erbjuder fördelar:

  • Webbaserad end-to-end-plattform
  • Oklanderlig kvalitet
  • Snabbare TAT
  • Sömlös leverans

Erbjudna tjänster

Expert insamling av bilddata är inte all-hands-on-deck för omfattande AI-inställningar. På Shaip kan du till och med överväga följande tjänster för att göra modeller betydligt mer utbredda än vanligt:

Insamling av textdata

Insamling av textdata
Tjänster

Det verkliga värdet av Shaips kognitiva datainsamlingstjänster är att det ger organisationer nyckeln till att låsa upp kritisk information som finns i ostrukturerad data

Insamling av taldata

Tjänster för insamling av ljuddata

Vi gör det enklare för dig att mata modellerna med röstdata för att hjälpa dem att utforska fördelarna med Natural Language Processing på ett mer balanserat sätt

Insamling av videodata

Tjänster för insamling av videodata

Fokusera nu på datorsyn tillsammans med NLP för att träna dina modeller för att identifiera objekt, individer, avskräckande medel och andra visuella element till perfektion

Shaip kontakta oss

Vill du bygga ditt eget bilddataförråd?

Nå ut för ett fågelperspektiv på bildträningsdatauppsättningar och skaffa dig ett arkiv för din Computer Vision-modell.

  • Genom att registrera mig godkänner jag Shaip Sekretesspolicy och Användarvillkor och ge mitt samtycke till att ta emot B2B marknadsföringskommunikation från Shaip.

Bilddatainsamling för AI/ML innebär att man samlar in visuell data i form av bilder eller grafik. Dessa data fungerar som input för utbildning, testning och validering av artificiell intelligens och maskininlärningsmodeller, särskilt de som är utformade för att bearbeta och förstå visuell information.

Bilddatainsamling börjar med att definiera de specifika kraven och målen för ett projekt. Därefter hämtas bilder från databaser, tagna med kameror eller genererade med datorgrafik. Att säkerställa högkvalitativa och mångsidiga bilder är avgörande. När de väl har samlats in är dessa bilder ofta märkta eller kommenterade, vilket ger sammanhang eller klassificering för att hjälpa maskininlärningsmodellen i dess träningsfas.

Bilddatainsamling är grundläggande för alla maskininlärningsprojekt som handlar om visuell information. Kvalitet och olika bilddatauppsättningar möjliggör mer exakt och robust modellträning, vilket i sin tur leder till bättre prestanda i verkliga applikationer. Detta säkerställer att AI-system kan känna igen, tolka och svara på visuella signaler effektivt.

Flera typer av bilddata kan samlas in, beroende på projektets mål. Detta inkluderar men är inte begränsat till: fotografier, satellitbilder, medicinska bilder som röntgen eller MRI, handskrivna dokument, skannade dokument, ansiktsfotografier, värmebilder och till och med förstärkt verklighet (AR) och virtuell verklighet (VR). Typen av bilddata som hämtas bör överensstämma med de specifika kraven för AI/ML-projektet i fråga.