Datorseendetjänster är heltäckande datatjänster som tränar AI-modeller att tolka bilder och video – inklusive bildannotering, videoannotering, semantisk segmentering, 3D-punktmolnsmärkning och datamängdsinsamling. Shaip levererar dessa tjänster genom en hanterad arbetsstyrka på över 500 000 utbildade medarbetare i fler än 60 länder, med HIPAA-, SOC 2- och ISO 27001-kontroller.
Den senaste utvecklingen inom datorseendeteknik har övervunnit några av de begränsningar som människor möter när det gäller att korrekt detektera och märka objekt från de enorma mängder data som genereras idag från olika system. Datorn löser effektivt dessa tre uppgifter:
Utbildning av ML-modeller för att tolka och förstå den visuella världen kräver stora volymer av korrekt märkta bild- och videodata.
Från avgränsningsrutor, semantisk segmentering, polygoner, polylinjer till tangentpunktsnotering kan vi hjälpa dig med vilken bild- / videoteknik som helst.
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.
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.
450 20,000 bilder av föraransikten med bilinställning i olika poser och varianter som täcker 10 XNUMX unika deltagare från XNUMX+ etniciteter
Över 80 40 bilder av landmärken från över XNUMX länder, insamlade baserat på anpassade krav.
84.5 XNUMX drönarvideor av områden som college-/skolcampus, fabriksplats, lekplats, gata, grönsaksmarknad med GPS-detaljer.
55 50 bilder i XNUMX+ varianter (wrt mattyp, belysning, inomhus vs utomhus, bakgrund, kameraavstånd etc.) med kommenterade bilder
Annotering av röntgen, datortomografi, magnetresonanstomografi, ultraljud, patologibilder och tandbilder – med HIPAA-kontrollerade arbetsflöden och klinikerledd granskning.
Data om ansiktsigenkänning, vapen- och hotdetektering, folkmassaanalys och registreringsskyltsdata med dokumenterat samtycke och etikgranskning.
Annotering av satellit-, flyg- och drönarbilder – markanvändning, infrastruktur, jordbruksövervakning och katastrofinsatser.
Egocentrisk video, hand-objekt-interaktion, manipulation och data från lager-/fabriksuppfattning för VLA- och robotikgrundmodeller.
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.
Produktattributmärkning, hylldetektering, visuell sökning och provbilder för personalisering och lagerautomatisering.
Som experter på utbildning och ledning av team ser vi till att projekt levereras inom den fastställda budgeten.
Teamet analyserar data från flera källor och kan producera AI-träningsdata effektivt och i volymer i alla branscher.
Det breda spektrumet av bilddata ger AI stora mängder information som behövs för att träna snabbare.
Vår pool av experter som är skickliga i bild- / videoannotering och märkning kan skaffa korrekta och effektivt kommenterade datamängder.
Vårt team hjälper dig att förbereda bild- / videodata för utbildning av AI-motorer, vilket sparar värdefull tid och resurser.
Vårt team av medarbetare rymmer ytterligare volym samtidigt som kvaliteten på dataproduktionen bibehålls.
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.
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.
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.
Dedikerade och utbildade team:
Högsta processeffektivitet säkerställs med:
Den patenterade plattformen erbjuder fördelar:
Stärka team för att bygga världsledande AI-produkter.
Datorseendetjänster hjälper AI-team att träna modeller för att tolka bilder, videor och sensorbaserad visuell data. Dessa tjänster inkluderar vanligtvis bildannotering, videoannotering, objektdetektering, semantisk segmentering, 3D-punktmolnsmärkning, datainnsamling och kvalitetsstyrda annoteringsarbetsflöden. Shaip tillhandahåller datorseendetjänster för att hjälpa företag att bygga högkvalitativa träningsdataset för AI-produktionsmodeller.
Datorseende är en gren av artificiell intelligens som gör det möjligt för maskiner att förstå och analysera visuell data såsom bilder, videor, medicinska skanningar, satellitbilder, foton från butiker eller filmklipp från autonom körning. Det gör det möjligt för AI-modeller att upptäcka objekt, klassificera scener, känna igen mönster, spåra rörelser och fatta beslut baserat på visuella indata.
Datorseende fungerar genom att träna maskininlärnings- och djupinlärningsmodeller på märkta visuella datamängder. Mänskliga annotatörer märker objekt, regioner, attribut, nyckelpunkter eller pixlar i bilder och videor så att modellen kan lära sig visuella mönster. När modellen har tränats kan den identifiera, klassificera, segmentera eller spåra objekt i ny visuell data.
Shaip erbjuder bildannoteringstjänster inklusive avgränsningsrutor, polygoner, polylinjer, nyckelpunkter, semantisk segmentering, instanssegmentering, panoptisk segmentering, 3D-kuber, bildklassificering och 3D-punktmolnsannotering. Dessa annoteringstyper stöder användningsfall som objektdetektering, ansiktslandmärkesannotering, autonom körning, medicinsk avbildning, visuell sökning inom detaljhandeln och robotisk AI.
Vanliga annoteringstekniker för datorseende inkluderar avgränsningsrutor för objektdetektering, polygoner för oregelbundna objektgränser, semantisk segmentering för märkning på pixelnivå, instanssegmentering för att separera enskilda objekt, nyckelpunkter för pose- eller landmärkesdetektering, 3D-kuber för rumslig objektmärkning och polylinjer för körfält, vägar, spår eller gränser.
Ja. Shaip kan anpassa datamängder för datorseende baserat på projektkrav som geografi, miljö, kameravinkel, ljusförhållanden, objektklass, demografisk mix, annoteringstaxonomi, bildformat, videobildfrekvens, metadatafält och leveransschema. Anpassad datamängdsdesign hjälper till att förbättra modellens relevans, noggrannhet och prestanda i verkligheten.
Mängden märkt data som behövs beror på modelltyp, användningsfall, objektkomplexitet, antal klasser och prestandamål. En baslinjemodell kan börja med tusentals märkta bilder per klass, medan datorseendemodeller i produktionsklass ofta kräver tiotusentals eller fler exempel över olika ljussättningar, vinklar, bakgrunder och kantfall.
Shaip stöder datorseendeprojekt inom hälso- och sjukvård och medicinsk avbildning, autonoma fordon och ADAS, robotik och fysisk AI, detaljhandel och e-handel, geospatial och UAV-avbildning, jordbruk, säkerhet och övervakning, försäkring, smarta städer och industriell AI. Varje bransch kräver domänspecifika riktlinjer för annotering, QA-arbetsflöden och expertgranskning.
Datorseende används i autonoma fordon för hinderdetektering, inom sjukvård för medicinsk bildanalys, i detaljhandel för visuell sökning och produktmärkning, i tillverkning för defektdetektering, i jordbruk för grödövervakning, i säkerhet för övervakningsanalys, i försäkring för skadebedömning och i robotteknik för objektigenkänning, navigering och utförande av uppgifter.
Shaip använder strukturerade kvalitetsarbetsflöden, granskarkalibrering, projektspecifika riktlinjer, kvalitetskontroller och "human-in-the-loop"-granskning för att upprätthålla annoteringarnas noggrannhet. Projekt börjar vanligtvis med en pilotgrupp för att validera taxonomi, edge-case-regler, acceptanskriterier och granskarnas anpassning innan skalning till fullständig produktionsannotering sker.
Shaip stöder säker hantering av känsliga uppgifter genom arbetsflöden för integritet, efterlevnad och åtkomstkontroll. För reglerade projekt kan Shaip stödja avidentifiering, team som är bundna till sekretessavtal, kontrollerad åtkomst, granskningsbarhet, säker molnleverans och efterlevnadsanpassade processer för standarder som HIPAA, GDPR, ISO 27001, ISO 9001 och SOC 2.
Tidslinjer för datorvisionsprojekt beror på datavolym, annoteringskomplexitet, antal objektklasser, kvalitetssäkringsdjup, verktygsinstallation och granskningscykler. Pilotbatchar hjälper ofta till att definiera dataflöde och kvalitetsriktmärken innan full produktion. Stora företagsprojekt levereras vanligtvis i fasade batcher med kontinuerlig feedback och kvalitetsrapportering.
Kostnaden för datorseendetjänster beror på datatyp, annoteringsmetod, projektvolym, objektkomplexitet, antal klasser, kvalitetssäkringskrav, domänexpertis, säkerhetsbehov och handläggningstid. Shaip beräknar prissättning baserat på önskat arbetsflöde, pilotresultat, leveransformat och produktionsskala.
Shaip hjälper företag att bygga produktionsklara datamängder för datorseende genom skalbar datainsamling, bild- och videoannotering, 3D-annotering, kvalitetsgranskning med fokus på mänskliga processer och leverans med fokus på efterlevnad. Med erfarenhet inom sjukvård, autonoma system, detaljhandel, robotik och andra AI-användningsfall stöder Shaip komplexa visuella AI-projekt från pilotprojekt till produktion.
