Data latihan berkualiti tinggi untuk visi komputer — pengumpulan data, kurasi data dan anotasi & pelabelan data yang membantu anda membina model visi komputer yang tepat dan sedia untuk pengeluaran pada skala besar.
Melatih model visi komputer untuk mentafsir dunia visual memerlukan sejumlah besar data imej dan video yang dilabel dengan tepat. Shaip menyampaikan data latihan visi komputer dari awal hingga akhir — daripada penyumberan dan kurasi data kepada anotasi & pelabelan dan jaminan kualiti — supaya model anda belajar daripada contoh yang pelbagai, representatif dan peka bias serta berfungsi dengan andal di dunia sebenar.
Saluran paip yang lengkap dan terurus untuk data latihan visi komputer — termasuk perisian dan tenaga kerja.
Melatih model ML untuk mentafsir & memahami dunia visual memerlukan banyak data gambar dan video yang dilabel dengan tepat.
Dari kotak pengikat, segmentasi semantik, poligon, polilin hingga anotasi keypoint kami dapat membantu anda dengan teknik anotasi gambar / video apa pun.
Model visi komputer akan hanyut sebaik sahaja ia mencapai data dunia sebenar. Shaip mengesahkan prestasi model terhadap kebenaran asas yang disahkan oleh manusia untuk memastikan ia tepat dalam pengeluaran.
Daripada anotasi data imej kepada anotasi data video, pakar kami menggunakan teknik yang betul untuk tugasan model anda — pengesanan objek, segmentasi, pengelasan, penjejakan dan banyak lagi.
Lesenkan set data visi komputer berkualiti tinggi dan sedia ada untuk mempercepatkan projek anda — atau minta Shaip membina set data tersuai mengikut keperluan geografi, demografi dan anotasi anda.
450k imej wajah pemandu dengan susunan kereta dalam pelbagai pose dan variasi, meliputi 20,000 peserta unik daripada lebih 10 etnik.
Kes Penggunaan: Model ADAS dalam kereta
Format: Imej
Jumlah: 455,000+
Anotasi: Tidak
80k+ imej mercu tanda dari lebih 40 buah negara, dikumpulkan berdasarkan keperluan tersuai.
Kes Penggunaan: Pengesanan Tanda Tempat
Format: Imej
Jumlah: 80,000+
Anotasi: Tidak
84.5k video dron kampus kolej dan sekolah, tapak kilang, taman permainan, jalan dan pasar sayur, dengan butiran GPS.
Kes Penggunaan: Penjejakan Pejalan Kaki
Format: Video
Jumlah: 84,500+
Anotasi: Ya
55 ribu imej beranotasi dengan 50+ variasi merentasi jenis makanan, pencahayaan, persekitaran dalaman dan luaran, latar belakang dan jarak kamera.
Kes Penggunaan: Pengecaman Makanan
Format: Imej
Jumlah: 55,000+
Anotasi: Ya
Data latihan yang pelbagai dan representatif mendedahkan model anda kepada variasi dunia sebenar yang akan dihadapinya, sekali gus meningkatkan generalisasi dan kebolehpercayaan.
Set data yang seimbang dan tersusun dapat meminimumkan bias yang terikat pada kumpulan atau keadaan tertentu, sekali gus menggalakkan ramalan yang lebih adil dan tepat.
Kes tepi dan pencahayaan, latar belakang dan orientasi yang pelbagai menjadikan model anda berdaya tahan dalam pengeluaran, bukan sahaja di makmal.
Tenaga kerja seramai 500 orang dan platform yang dipatenkan menyediakan jumlah yang besar dengan pantas — tanpa mengorbankan kualiti.
Anotasi sinar-X, CT, MRI, ultrasound, slaid patologi dan imejan pergigian — dengan aliran kerja terkawal HIPAA dan ulasan yang diketuai oleh doktor.
Data pengecaman wajah, pengesanan senjata dan ancaman, analitik orang ramai dan set data plat lesen dengan persetujuan yang didokumenkan dan semakan etika.
Anotasi imejan satelit, udara dan dron — guna tanah, infrastruktur, pemantauan pertanian dan tindak balas bencana.
Video egosentrik, interaksi tangan-objek, manipulasi dan data persepsi gudang/kilang untuk model asas VLA dan robotik.
Pelbagai kamera merakam video dari sudut yang berbeza untuk mengenal pasti batas isyarat lalu lintas, jalan raya, kereta, objek, dan pejalan kaki di dekatnya untuk melatih kereta yang memandu sendiri untuk memandu kenderaan secara automatik dan mengelakkan diri dari memukul halangan semasa memandu penumpang dengan selamat.
Penandaan atribut produk, pengesanan rak, carian visual dan imejan percubaan untuk pemperibadian dan automasi inventori.
Perusahaan memilih Shaip sebagai rakan kongsi data visi komputer mereka untuk skala yang terbukti, kualiti yang ketat dan kepakaran merentas industri — kualiti yang membezakan penyedia dan syarikat data visi komputer terbaik daripada yang lain.
Pakar terlatih memberi anotasi dan menyemak setiap imej dan video.
Data latihan untuk model CV dan VLM kendiri — imej, video, audio dan teks.
Penjagaan kesihatan, automotif, runcit, robotik, domain anda, data anda.
Platform berasaskan web yang dipatenkan untuk pemulihan yang lebih pantas dan penghantaran yang lancar.
Lebih 500 ribu penyumbang dan lebih 10,000 pakar dalaman merentasi lebih 60 geografi.
QA berbilang peringkat dengan penghantaran yang telus sepenuhnya dan mematuhi GDPR & HIPAA.
Mengesan Penipuan Biometrik dengan Set Data Anti-Penipuan 25,000 Video
Masalah : Memperoleh 25,000 video serangan ulangan & sebenar yang seimbang merentasi 5 etnik, pada 720p+ / 26+ FPS
Penyelesaian : 12,500 peserta, dua video setiap satu, 4 kelompok berperingkat, 12 atribut metadata + QA
Keputusan : Model yang boleh mengasingkan video biometrik sebenar daripada video palsu dengan andal, mengurangkan risiko penipuan
Memperkasakan Carian Visual & Percubaan Maya dengan Penandaan Fesyen Berbilang Atribut
Masalah : Pakaian tag atribut merentasi taksonomi penuh, membezakan item yang serupa pada ketepatan 99%
Penyelesaian : 6+ lapisan atribut setiap pakaian, kotak pengikat ketat setiap pakaian, pintu QA dua peringkat
Hasil : Set data sedia pengeluaran yang memperkasakan carian visual, cadangan, percubaan dan inventori AI
Penglihatan komputer adalah mengenai memahami dunia visual untuk melatih aplikasi penglihatan komputer. Kejayaannya sepenuhnya merangkumi apa yang kita sebut anotasi gambar - proses asas di sebalik teknologi yang menjadikan mesin membuat keputusan yang bijak dan inilah yang akan kita bincangkan dan terokai.
Hari ini, kita berada di awal mekanisme generasi akan datang, di mana wajah kita adalah kod laluan kita. Melalui pengecaman ciri wajah yang unik, mesin boleh mengesan jika orang yang cuba mengakses peranti dibenarkan, memadankan rakaman CCTV dengan imej sebenar untuk menjejak penjenayah & pesalah, mengurangkan jenayah di kedai runcit dan banyak lagi.
Manusia mempunyai keupayaan semula jadi untuk membezakan dan mengenal pasti objek, manusia, haiwan, dan tempat dengan tepat daripada gambar. Walau bagaimanapun, komputer tidak datang dengan keupayaan untuk mengklasifikasikan imej. Namun, mereka boleh dilatih untuk mentafsir maklumat visual menggunakan aplikasi penglihatan komputer dan teknologi pengecaman imej.
Memperkasakan pasukan untuk membina produk AI yang terkemuka di dunia.
Daripada pengumpulan data kepada anotasi, pelesenan dan pengesahan — kami akan membantu anda memasuki pasaran dengan lebih pantas, dengan data yang boleh anda percayai.
Hubungi KamiPerkhidmatan visi komputer membantu pasukan AI melatih model untuk mentafsir imej, video dan data visual berasaskan sensor. Perkhidmatan ini biasanya merangkumi anotasi imej, anotasi video, pengesanan objek, segmentasi semantik, pelabelan awan titik 3D, pengumpulan set data dan aliran kerja anotasi yang diuruskan kualiti. Shaip menyediakan perkhidmatan visi komputer untuk membantu perusahaan membina set data latihan berkualiti tinggi untuk model AI pengeluaran.
Visi komputer ialah cabang kecerdasan buatan yang membolehkan mesin memahami dan menganalisis data visual seperti imej, video, imbasan perubatan, imejan satelit, foto runcit atau rakaman pemanduan autonomi. Ia membolehkan model AI mengesan objek, mengklasifikasikan pemandangan, mengenali corak, menjejaki pergerakan dan membuat keputusan berdasarkan input visual.
Visi komputer berfungsi dengan melatih model pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam pada set data visual berlabel. Anotator manusia melabel objek, rantau, atribut, titik utama atau piksel dalam imej dan video supaya model boleh mempelajari corak visual. Setelah dilatih, model boleh mengenal pasti, mengklasifikasikan, menyegmentasikan atau menjejaki objek dalam data visual baharu.
Shaip menawarkan perkhidmatan anotasi imej termasuk kotak sempadan, poligon, poligaris, titik kekunci, segmentasi semantik, segmentasi tika, segmentasi panoptik, kuboid 3D, pengelasan imej dan anotasi awan titik 3D. Jenis anotasi ini menyokong kes penggunaan seperti pengesanan objek, anotasi mercu tanda wajah, pemanduan autonomi, pengimejan perubatan, carian visual runcit dan AI robotik.
Teknik anotasi visi komputer yang biasa termasuk kotak sempadan untuk pengesanan objek, poligon untuk sempadan objek yang tidak sekata, segmentasi semantik untuk pelabelan peringkat piksel, segmentasi contoh untuk memisahkan objek individu, titik kunci untuk pengesanan pose atau mercu tanda, kuboid 3D untuk pelabelan objek ruang dan poligaris untuk lorong, jalan raya, trek atau sempadan.
Ya. Shaip boleh menyesuaikan set data visi komputer berdasarkan keperluan projek seperti geografi, persekitaran, sudut kamera, keadaan pencahayaan, kelas objek, campuran demografi, taksonomi anotasi, format imej, kadar bingkai video, medan metadata dan skema penghantaran. Reka bentuk set data tersuai membantu meningkatkan kerelevanan model, ketepatan dan prestasi dunia sebenar.
Jumlah data berlabel yang diperlukan bergantung pada jenis model, kes penggunaan, kerumitan objek, bilangan kelas dan sasaran prestasi. Model asas mungkin bermula dengan beribu-ribu imej berlabel setiap kelas, manakala model visi komputer gred pengeluaran selalunya memerlukan puluhan ribu atau lebih contoh merentasi pelbagai pencahayaan, sudut, latar belakang dan kes tepi.
Shaip menyokong projek visi komputer merentasi penjagaan kesihatan dan pengimejan perubatan, kenderaan autonomi dan ADAS, robotik dan AI fizikal, runcit dan e-dagang, pengimejan geospatial dan UAV, pertanian, keselamatan dan pengawasan, insurans, bandar pintar dan AI perindustrian. Setiap industri memerlukan garis panduan anotasi khusus domain, aliran kerja QA dan semakan pakar.
Visi komputer digunakan dalam kenderaan autonomi untuk pengesanan halangan, penjagaan kesihatan untuk analisis imej perubatan, peruncitan untuk carian visual dan penandaan produk, pembuatan untuk pengesanan kecacatan, pertanian untuk pemantauan tanaman, keselamatan untuk analisis pengawasan, insurans untuk penilaian kerosakan dan robotik untuk pengecaman objek, navigasi dan pelaksanaan tugas.
Shaip menggunakan aliran kerja kualiti berstruktur, penentukuran pengulas, garis panduan khusus projek, pemeriksaan kualiti dan semakan manusia-dalam-gelung untuk mengekalkan ketepatan anotasi. Projek biasanya bermula dengan kelompok rintis untuk mengesahkan taksonomi, peraturan kes pinggir, kriteria penerimaan dan penjajaran pengulas sebelum diskalakan kepada anotasi pengeluaran penuh.
Shaip menyokong pengendalian data sensitif yang selamat melalui aliran kerja privasi, pematuhan dan kawalan akses. Bagi projek yang dikawal selia, Shaip boleh menyokong penyahidentifikasian, pasukan terikat NDA, akses terkawal, kebolehauditan, penghantaran awan yang selamat dan proses sejajar pematuhan untuk piawaian seperti HIPAA, GDPR, ISO 27001, ISO 9001 dan SOC 2.
Garis masa projek visi komputer bergantung pada jumlah data, kerumitan anotasi, bilangan kelas objek, kedalaman QA, persediaan alat dan kitaran semakan. Kelompok rintis selalunya membantu menentukan hasil pemprosesan dan penanda aras kualiti sebelum pengeluaran penuh. Projek perusahaan besar biasanya dihantar dalam kelompok berperingkat dengan maklum balas berterusan dan pelaporan kualiti.
Kos perkhidmatan visi komputer bergantung pada jenis data, kaedah anotasi, jumlah projek, kerumitan objek, bilangan kelas, keperluan QA, kepakaran domain, keperluan keselamatan dan masa pemulihan. Shaip menetapkan harga berdasarkan aliran kerja yang diperlukan, keputusan rintis, format penghantaran dan skala pengeluaran.
Shaip membantu perusahaan membina set data visi komputer yang sedia untuk pengeluaran melalui pengumpulan data berskala, anotasi imej dan video, anotasi 3D, semakan kualiti manusia-dalam-gelung dan penyampaian yang berfokus pada pematuhan. Dengan pengalaman merentasi penjagaan kesihatan, sistem autonomi, peruncitan, robotik dan kes penggunaan AI yang lain, Shaip menyokong projek AI visual yang kompleks daripada perintis hingga pengeluaran.
