Datorsynstjänster och -lösningar
Få förstklassigt stöd från experter i världsklass för att implementera datorsyn på rätt sätt genom att extrahera realtidsdata från videor och bilder för att påskynda din ML-resa
Utvalda klienter
Stärka team för att bygga världsledande AI-produkter.
Att göra mening av den visuella världen för att träna datorseendeapplikationer
Datorsyn är ett område med artificiell intelligens som tränar 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 mycket större skala och hastighet.
Den senaste utvecklingen inom Computer Vision-teknik har övervunnit några av de begränsningar som människor möter när det gäller att noggrant detektera och märka objekt från de enorma mängder data som genereras idag från olika system. Datorn löser effektivt dessa tre uppgifter:
- Förstå automatiskt vad objekten i bilden är och var de finns.
- Kategorisera dessa objekt och förstå relationerna mellan dem.
– Förstå scenens sammanhang.
- Objektklassificering: Vilken bred kategori av objekt finns det?
- Objektidentifiering: Vilken typ av ett visst objekt finns det?
- Objektverifiering: Vilket är objektet på fotografiet?
- Objektdetektering: Var är objekten på fotografiet?
- Objekt Landmark Detection: Vilka är de viktigaste punkterna för objektet på fotografiet?
- Objekt segmentering: Vilka pixlar tillhör objektet i bilden?
- Objektigenkänning: Vilka föremål finns på det här fotografiet och var är de?
Tjänster för datainsamling
Utbildning av ML-modeller för att tolka och förstå den visuella världen kräver stora volymer av korrekt märkta bild- och videodata.
- Källbild / videodata från över 60 geografier
- 2M + bilder i flera medicinska specialiteter som radiologi etc.
- 60k + mat- och dokumentbilder som täcker 50+ variationer med avseende på inställning, belysning, inomhusv / s utomhus, avstånd från kameran.
Tjänster för dataanmärkning
Från avgränsningsrutor, semantisk segmentering, polygoner, polylinjer till tangentpunktsnotering kan vi hjälpa dig med vilken bild- / videoteknik som helst.
- En helt hanterad, heltäckande dataanmärkningstjänst med programvara och personal ingår, vilket förenklar användarupplevelsen.
- En erfaren arbetskraft som består av mer än 30,000 medarbetare hjälper till att märka bilder och videor för CV-användningsfall, dvs. detektering av objekt, bildsegmentering, klassificering etc.
Ledde arbetskraft
Vi erbjuder också en skicklig resurs som blir en förlängning av ditt team för att stödja dig med dina uppgifter för annotering av data, genom verktyg som du föredrar samtidigt som du behåller önskad konsistens och kvalitet. Vår kunniga och erfarna arbetskraft tillämpar bästa praxis genom att märka miljontals bilder och videor för att leverera datamärkning i världsklass för datorsynlösningar.
AI Computer Vision expertis
Bild- / videosamlings- och anteckningsfunktioner
Från bild- / videosamling till anteckningsobjektigenkänning och spårning till semantisk segmentering och 3D-punktmolnnoteringar, vi ger en större förståelse för den visuella världen med detaljerade, exakt märkta bilder och videor för att förbättra prestandan hos dina datorsynmodeller.
Bildsamling
Videosamling
Avgränsande lådor
Anteckning om polygon
3D Cuboids
Semantisk segmentering
Landmärkesannotering
Linjesegmentering
Bildtranskription
Video Transkription
Bildklassificering
Bildsegmentering
Kommentar om bildtangentpunkt
Videoklassificering
Videosegmentering
Datauppsättningar för datorseende
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
Drönarbaserad videodataset
84.5 XNUMX drönarvideor av områden som college-/skolcampus, fabriksplats, lekplats, gata, grönsaksmarknad med GPS-detaljer.
- Användningsfall: Spårning av fotgängare
- Format: Video
- Volym: 84,500+
- Anteckning: Ja
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
Use Cases
Sjukvård AI
Träna ML-modeller för att upptäcka cancermull i hudbilder eller hitta symtom i MR-skanningar eller patientens röntgen.
ansiktsigenkänning
Träna ML-modeller för att identifiera bilder av människor baserat på ansiktsdrag och jämföra dem med en databas med ansiktsprofiler för att upptäcka och märka människor.
Geospatiala applikationer
Annotering av satellitbilder och UAV -fotografering för att förbereda datamängder för geoprocessering och kommentera 3D -punktmoln för Geo.AI.
Augmented Reality
Med AR-headset placerar du virtuella objekt i den verkliga världen. Det kan upptäcka plana ytor som väggar, bordsskivor och golv - en mycket viktig del i att skapa djup och dimensioner och placera virtuella föremål i den fysiska världen.
Självkörande bilar
Flera kameror spelar in videor från en annan vinkel för att identifiera gränserna för trafiksignaler, vägar, bilar, föremål och fotgängare i närheten för att träna självkörande bilar för att automatiskt styra fordonet och undvika att träffa hinder när du kör passageraren säkert.
Detaljhandel / e-handel
Med datorsyn i detaljhandeln kan applikationerna erbjuda personliga rekommendationer baserade på kunder som köper mönster och påskyndar affärsverksamheten som hyllhantering, betalningar etc.
Varför Shaip?
konkurrenskraftig prissättning
Som experter på utbildning och ledning av team ser vi till att projekt levereras inom den fastställda budgeten.
Branschförmåga
Teamet analyserar data från flera källor och kan producera AI-träningsdata effektivt och i volymer i alla branscher.
Håll dig före konkurrensen
Det breda spektrumet av bilddata ger AI stora mängder information som behövs för att träna snabbare.
Expert arbetskraft
Vår pool av experter som är skickliga i bild- / videoannotering och märkning kan skaffa korrekta och effektivt kommenterade datamängder.
Fokusera på tillväxt
Vårt team hjälper dig att förbereda bild- / videodata för utbildning av AI-motorer, vilket sparar värdefull tid och resurser.
skalbarhet
Vårt team av medarbetare rymmer ytterligare volym samtidigt som kvaliteten på dataproduktionen bibehålls.
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
AI -utbildningsdata för ansiktsigenkänning
Idag befinner vi oss i början av nästa generations mekanism, där våra ansikten är våra lösenord. Genom att känna igen unika ansiktsdrag kan maskiner upptäcka om personen som försöker komma åt en enhet är auktoriserad, matcha CCTV-bilder med faktiska bilder för att spåra brottslingar och försummelser, minska brottsligheten i butiker och mer.
Blogg
Vad är AI-bildigenkänning och hur fungerar det?
Människor har den medfödda förmågan att särskilja och exakt identifiera föremål, människor, djur och platser från fotografier. Datorer har dock inte möjlighet att klassificera bilder. Ändå kan de tränas i att tolka visuell information med hjälp av datorseende applikationer och bildigenkänningsteknik.
Vår förmåga
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
Har du ett datorseendeprojekt i åtanke? Låt oss ansluta
Vanliga frågor (FAQ)
Intelligenta maskiner bör kunna tolka den visuella världen kontextuellt, just för att förstå och se saker bättre. Computer Vision är en sådan gren eller snarare teknisk expertis som syftar till att utveckla inlärnings- och träningsmodeller för maskiner för att göra dem mer mottagliga för bilder och videor, och därigenom förbättra maskinernas identifiering och dechiffrering.
Datorsyn, som en fristående teknik, tar hänsyn till flera aspekter av visuell autonomi. Tillvägagångssättet liknar att efterlikna den mänskliga hjärnan och dess uppfattning av visuella enheter. Modus operandi innefattar utbildning av modeller för förbättrad bildklassificering, objektidentifiering, verifiering och upptäckt, landmärkesdetektering, objektigenkänning och slutligen objektsegmentering.
Några av de framstående exemplen på datorsyn inkluderar inkräktaravkänningssystem, skärmläsare, inställningar för avkänning av defekter, metrologi-identifierare och självkörande bilar installerade med flerkamerainställningar, LiDAR-enheter och andra resurser.
Bildannotering är en form av ett övervakat inlärningsverktyg i Computer Vision, som syftar till att träna AI -modeller för att bättre känna igen, identifiera och förstå bilder. Även kallad datamärkning, bildannotering i stora volymer tränar modeller i stor utsträckning, vilket ökar deras förmåga att dra slutsatser och fatta beslut i framtiden.
Bildannotering i Computer Vision syftar till att klassificera olika bilder via relevanta verktyg för att exakt lägga till användbara metadata till de bildcentrerade datamängderna. I enklare termer markerar bildannotering en stor volym bilder via text eller andra markörer för bättre förståelse hos maskinerna, och därmed utbildas dem bättre för klassificering och detektering.