Relevant bildedatainnsamling for å bringe AI til live

Tren Computer Vision-applikasjoner, AI-oppsett, selvkjørende enheter og mer til perfeksjon med toppmoderne bildedatainnsamlingstjenester

Innsamling av bildedata

Eliminer flaskehalsene i bildedatapipelinen din nå.

Utvalgte klienter

Hvorfor er bildeopplæringsdatasett nødvendig for datasyn?

Unike kunstig intelligens-systemer og maskinlæringsmodeller må trenes grundig for å bli ansett som unike. Mens lyd- og tekstdatasett er nødvendige for å intelligent trene NLP-modeller, må applikasjoner med Computer Vision som kjernefunksjonalitet mates med et bildeopplæringsdatasett.

Smarte ML-modeller og oppsett som har i oppgave å identifisere objekter og mønstre som en del av deres funksjon, må trenes grundig. Fra å spore interaksjoner til menneskelige følelser, må intelligente systemer ha grunnlaget for å identifisere enheter i utgangspunktet. Kraften til identifisering leveres av tilpassede bildedatainnsamlingsløsninger.

Innsamling av bildedata for datasynssystemer kommer med følgende fordeler:

  • Unikt bildespesifikt depot
  • Evne til å merke bilder i henhold til krav
  • Tilgang til lastebillass med historiske data

Datasett for profesjonell bildetrening

Hvilket som helst emne. Ethvert scenario.

Applikasjoner som trenger ansikts- og gestaltagging kan ikke mates med informasjon, overfladisk. I stedet må innsamling av bildedata for maskinlæringsmodeller være på nivå med de nyeste standardene. Hos Shaip fokuserer vi på å gi tilgang til omfattende bildeopplæringsdatasett med støtte på ekspertnivå mot skalerbarhet.

Profesjonelle bildeopplæringsdatasett hos Shaip fokuserer på altomfattende løsninger, inkludert enhetssporing, håndskriftanalyse, objektidentifikasjon og mønstergjenkjenning. Det er ikke det! Bildedatainnsamlingstjenester som tilbys av Shaip inkluderer også:

Bildesamling
  • Ekstern og in-field datamating
  • Evne til å skalere løsninger – kontinuerlig datasettinnkjøp
  • Høykvalitets og segmenterte data som er klare for gruvedrift
  • Støtte for bilde-til-tekst-transkripsjon for OCR trente modeller
  • Omfattende støtte for menneskespesifikk analyse
  • Sikker datahåndtering og administrasjon

Vår ekspertise

Bildesamling som går foran emner og scenarier

Hos Shaip har vi en hel serie med bildedatainnsamlingstyper, med algoritmer som er synonymt med spesifikke brukstilfeller. Legg til datasyn til maskinlæringsfunksjonene dine ved å samle inn store mengder bildedatasett (medisinsk bildedatasett, fakturabildedatasett, ansiktsdatasett eller et hvilket som helst tilpasset datasett) for en rekke brukstilfeller. Hos Shaip har vi en hel serie med bildedatainnsamlingstyper, med algoritmer som er synonymt med spesifikke brukstilfeller. Ulike typer bildedatasett som vi tilbyr:

Finansdokumentanmerkning

Innsamling av dokumentdatasett

Intelligente applikasjoner som handler om legitimasjonsautentisering er best fordelt av dokumentdatasett. Shaip tilbyr best mulig bildeinnsamling, som involverer brukbare opplæringsdata som er relevante for fakturaer, kvitteringer, menyer, kart, identitetskort og mer, for å hjelpe systemet med å identifisere enheter proaktivt

Ansiktsgjenkjenning

Innsamling av ansiktsdatasett

Applikasjoner som må trenes for å måle ansiktsfølelser og uttrykk, er best tjent med vår samling av ansiktsdatasett. Bortsett fra å mate et enormt datavolum, tar vi i Shaip sikte på å skjære gjennom AI-bias ved å samle innsikt på tvers av et bredt spekter av etnisiteter og aldersgrupper.

Medisinsk datalisensiering

Innsamling av helsedata

Forbedre kvaliteten på det digitale helsevesenet ditt og nøyaktigheten av medisinsk diagnostikk med kvalitative og kvantitative helsedatasett som tilbys. Vi leverer medisinske bilder dvs. CT-skanning, MR, ultralyd, røntgen fra ulike medisinske spesialiteter som radiologi, onkologi, patologi, etc.

Innsamling av matdatasett

Innsamling av matdatasett

Hvis du noen gang planlegger å utvikle en smart app som kan fange og identifisere matbilder, under forskjellige lysforhold, kan samlingen vår med matdatasett være ganske nyttig.

Datasett for biler

Automative Data Collection

Trening av databasene for selvkjørende biler med veikantelementer, vinkelspesifikke innsikter, objekter, sematiske data og mer er mulig med datasett for biler.

Håndbevegelse

Håndbevegelsesdatainnsamling

Hvis du noen gang har håndsveipt mobilen din for å sove, ville du vært i stand til å relatere. Smarte og IoT-enheter med sensorer kan dra nytte av våre datainnsamlingstjenester for håndbevegelser.

Object image collection

Object image Collectioin

Our object image collection service provides a wide array of images featuring different objects in various contexts and lighting conditions.

Landmark image collection

Landmark bildesamling

We specialize in collecting images of landmarks from around the world. Our datasets cover multiple angles, times of day, and weather conditions

Handwritten text images

Handwritten Text Collection

Collection of handwritten text images in various languages & styles to develop AI models capable of recognizing and interpreting handwritten text with accuracy.

Bildedatasett

Bilfører i fokus Bildedatasett

450 20,000 bilder av sjåføransikter med biloppsett i forskjellige positurer og variasjoner som dekker 10 XNUMX unike deltakere fra XNUMX+ etnisiteter

Bilfører i fokus bildedatasett

  • Bruk sak: ADAS-modell i bilen
  • Format: Bilder
  • Volum: 455,000 +
  • merknad: Nei

Landmerke bildedatasett

Mer enn 80 40 bilder av landemerker fra over XNUMX land, samlet basert på tilpassede krav.

Landemerke bildedatasett

  • Bruk sak: Landmerkegjenkjenning
  • Format: Bilder
  • Volum: 80,000 +
  • merknad: Nei

Datasett for ansiktsbilder

12k bilder med variasjoner rundt hodeposisjon, etnisitet, kjønn, bakgrunn, fangstvinkel, alder osv. med 68 landemerkepunkter

Ansiktsbildedatasett

  • Bruk sak: ansiktsgjenkjenning
  • Format: Bilder
  • Volum: 12,000 +
  • merknad: Merkemerke

Matbildedatasett

55 50 bilder i XNUMX+ varianter (wrt mattype, belysning, innendørs vs utendørs, bakgrunn, kameraavstand osv.) med kommenterte bilder

Mat-/dokumentbildedatasett med semantisk segmentering

  • Bruk sak: Matgjenkjenning
  • Format: Bilder
  • Volum: 55,000 +
  • merknad: Ja

Grunner til å velge Shaip som din pålitelige AI Image Training Data Partner

Ansatte

Ansatte

Dedikerte og trente team:

  • 30,000+ samarbeidspartnere for dataskaping, merking og kvalitetssikring
  • Godkjent prosjektlederteam
  • Erfarent produktutviklingsteam
  • Talentpool-innkjøps- og onboarding-team
Prosess

Prosess

Høyeste prosesseffektivitet er sikret med:

  • Robust 6 Sigma Stage-Gate-prosess
  • Et dedikert team av 6 Sigma svarte belter – nøkkelprosesseiere og overholdelse av kvalitet
  • Kontinuerlig forbedring og tilbakemeldingssløyfe
Plattform

Plattform

Den patenterte plattformen tilbyr fordeler:

  • Nettbasert ende-til-ende-plattform
  • Upåklagelig kvalitet
  • Raskere TAT
  • Sømløs levering

Tjenester tilbys

Innsamling av ekspertbildedata er ikke alt på dekk for omfattende AI-oppsett. Hos Shaip kan du til og med vurdere følgende tjenester for å gjøre modellene mye mer utbredt enn vanlig:

Innsamling av tekstdata

Innsamling av tekstdata
Tjenester

Den sanne verdien av Shaip kognitive datainnsamlingstjenester er at det gir organisasjoner nøkkelen til å låse opp kritisk informasjon som finnes i ustrukturerte data

Innsamling av taledata

Lyddatainnsamlingstjenester

Vi gjør det enklere for deg å mate modellene med stemmedata for å hjelpe dem med å utforske fordelene ved naturlig språkbehandling på en mer balansert måte

Innsamling av videodata

Videodatainnsamlingstjenester

Fokuser nå på datasyn sammen med NLP for å trene modellene dine til å identifisere objekter, individer, avskrekkende midler og andre visuelle elementer til perfeksjon

Shaip kontakt oss

Vil du bygge ditt eget bildedatasettlager?

Få et fugleperspektiv på bildetreningsdatasett og skaff deg et oppbevaringssted for Computer Vision-modellen din.

  • Ved å registrere meg godtar jeg Shaip Personvernserklæring og Våre vilkår og gi mitt samtykke til å motta B2B-markedsføringskommunikasjon fra Shaip.

Innsamling av bildedata for AI/ML innebærer å samle visuelle data i form av bilder eller grafikk. Disse dataene fungerer som input for opplæring, testing og validering av kunstig intelligens og maskinlæringsmodeller, spesielt de som er utviklet for å behandle og forstå visuell informasjon.

Innsamling av bildedata begynner med å definere de spesifikke kravene og målene for et prosjekt. Deretter hentes bilder fra databaser, tas med kameraer eller genereres ved hjelp av datagrafikk. Å sikre høy kvalitet og varierte bilder er avgjørende. Når de er samlet inn, blir disse bildene ofte merket eller kommentert, og gir kontekst eller klassifisering for å hjelpe maskinlæringsmodellen i opplæringsfasen.

Innsamling av bildedata er grunnleggende for ethvert maskinlæringsprosjekt som omhandler visuell informasjon. Kvalitet og varierte bildedatasett gir mer nøyaktig og robust modelltrening, som igjen fører til bedre ytelse i virkelige applikasjoner. Dette sikrer at AI-systemer kan gjenkjenne, tolke og svare på visuelle signaler effektivt.

Flere typer bildedata kan samles inn, avhengig av prosjektets mål. Dette inkluderer, men er ikke begrenset til: fotografier, satellittbilder, medisinske bilder som røntgen eller MR-er, håndskrevne dokumenter, skannede dokumenter, ansiktsfotografier, termiske bilder og til og med utvidet virkelighet (AR) og virtuell virkelighet (VR). Typen bildedata som hentes inn, bør samsvare med de spesifikke kravene til det aktuelle AI/ML-prosjektet.