Relevant bilddatainsamling för att väcka AI till liv
Träna datorvisionsapplikationer, AI-inställningar, självkörande enheter och mer till perfektion med toppmoderna bilddatainsamlingstjänster
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:
- 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:
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
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.
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.
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.
Datainsamling av fordon
Det är möjligt att träna databaserna för självkörande bilar med vägelement, vinkelspecifika insikter, objekt, sematiska data och mer med fordonsdatauppsättningar.
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.
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
- 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.
- 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
- 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
- Användningsfall: Matigenkänning
- Format: Bilder
- Volym: 55,000+
- Anteckning: Ja
Skäl att välja Shaip som din pålitliga AI Image Training Data Partner
Personer
Dedikerade och utbildade team:
- 30,000+ medarbetare för dataskapande, märkning och kvalitetssäkring
- Godkänd projektledningsteam
- Erfaren produktutvecklingsteam
- Talent Pool Sourcing & Onboarding Team
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
Den patenterade plattformen erbjuder fördelar:
- Webbaserad end-to-end-plattform
- Oklanderlig kvalitet
- Snabbare TAT
- Sömlös leverans
Personer
Dedikerade och utbildade team:
- 30,000+ medarbetare för dataskapande, märkning och kvalitetssäkring
- Godkänd projektledningsteam
- Erfaren produktutvecklingsteam
- Talent Pool Sourcing & Onboarding Team
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
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
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
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
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
Rekommenderade resurser
Köparhandboken
Bildannotering och märkning för datorsyn
Datorsyn handlar om att förstå den visuella världen för att utbilda datorvisionsapplikationer. Dess framgång beror helt på vad vi kallar bildanteckningar - den grundläggande processen bakom tekniken som får maskiner att fatta intelligenta beslut och det är precis vad vi håller på att diskutera och utforska.
Lösningar
Datorsynstjänster och -lösningar
Datorsyn är ett område inom artificiell intelligens teknik that träna maskiner för att se, förstå och tolka den visuella världen, som människor gör. Det hjälper till att utveckla maskininlärningsmodellerna för att exakt förstå, identifiera och klassificera objekt i en bild eller en video - i en mycket större skala och hastighet.
Blogg
Bildkommentartyper: För-, nackdelar och användningsfall
Världen har inte varit densamma ända sedan datorer började titta på föremål och tolka dem. Från underhållande element som kan vara så enkelt som ett Snapchat-filter som producerar ett roligt skägg i ansiktet till komplexa system som autonomt upptäcker närvaron av små tumörer från skanningsrapporter, datorseende spelar en stor roll i mänsklighetens utveckling.
Vill du bygga ditt eget bilddataförråd?
Nå ut för ett fågelperspektiv på bildträningsdatauppsättningar och skaffa dig ett arkiv för din Computer Vision-modell.
Vanliga frågor (FAQ)
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.