Høykvalitets treningsdata for datasyn – datainnsamling, datakurering og dataannotering og -merking som hjelper deg med å bygge nøyaktige, produksjonsklare datasynsmodeller i stor skala.
Å trene en datasynsmodell til å tolke den visuelle verden krever store mengder nøyaktig merkede bilde- og videodata. Shaip leverer data om datasynstrening fra ende til ende – fra innkjøp og datakurering til annotering og merking og kvalitetssikring – slik at modellene dine lærer av ulike, representative og biasbevisste eksempler og yter pålitelig i den virkelige verden.
En komplett, administrert pipeline for data om datasynopplæring – inkludert programvare og arbeidsstyrke.
Trening av ML-modeller for å tolke og forstå den visuelle verden krever store mengder nøyaktig merkede bilde- og videodata.
Fra avgrensningsbokser, semantisk segmentering, polygoner, polylinjer til nøkkelpunktkommentarer, kan vi hjelpe deg med hvilken som helst bilde-/videokommentarteknikk.
Datasynsmodeller endrer seg når de treffer data fra den virkelige verden. Shaip validerer modellens ytelse mot menneskelig verifisert sannhet i bakken for å holde den nøyaktig i produksjon.
Fra bildedataannotering til videodataannotering, bruker ekspertene våre riktig teknikk for modelloppgaven din – objektdeteksjon, segmentering, klassifisering, sporing og mer.
Lisensier høykvalitets, standard datasett for datasyn for å akselerere prosjektet ditt – eller la Shaip bygge et tilpasset datasett tilpasset dine geografiske, demografiske og annoteringskrav.
450 000 bilder av sjåføransikter med biloppsett i forskjellige positurer og variasjoner, som dekker 20 000 unike deltakere fra over 10 etnisiteter.
Bruk sak: ADAS-modell i bilen
Format: Bilder
Volum: 455,000 +
merknad: Nei
Over 80 000 bilder av landemerker fra over 40 land, samlet basert på tilpassede krav.
Bruk sak: Landmerkegjenkjenning
Format: Bilder
Volum: 80,000 +
merknad: Nei
84.5 000 dronevideoer av universitets- og skoleområder, fabrikkområder, lekeplasser, gater og grønnsaksmarkeder, med GPS-detaljer.
Bruk sak: Spor for fotgjengere
Format: videoer
Volum: 84,500 +
merknad: Ja
55 000 kommenterte bilder med over 50 variasjoner på tvers av mattyper, belysning, innendørs og utendørs miljøer, bakgrunner og kameraavstander.
Bruk sak: Matgjenkjenning
Format: Bilder
Volum: 55,000 +
merknad: Ja
Mangfoldige, representative treningsdata eksponerer modellen din for den virkelige variasjonen den vil møte, noe som forbedrer generalisering og pålitelighet.
Balansert, kuraterte datasett minimerer skjevheter knyttet til spesifikke grupper eller forhold, og fremmer mer rettferdige og nøyaktige prediksjoner.
Kanttilfeller og variert belysning, bakgrunner og retninger gjør modellen din robust i produksjon, ikke bare i laboratoriet.
En arbeidsstyrke på over 500 000 og en patentert plattform leverer store volumer raskt – uten at det går på bekostning av kvaliteten.
Annotering av røntgenbilder, CT, MR, ultralyd, patologibilder og tannbilder – med HIPAA-kontrollerte arbeidsflyter og klinikerledet gjennomgang.
Ansiktsgjenkjenningsdata, våpen- og trusseldeteksjon, folkemengdeanalyse og datasett med bilskilt med dokumentert samtykke og etisk gjennomgang.
Annotering av satellitt-, luft- og dronebilder – arealbruk, infrastruktur, landbruksovervåking og katastroferespons.
Egosentrisk video, hånd-objekt-interaksjon, manipulasjon og data om lager-/fabrikkpersepsjon for VLA- og robotikkfundamentsmodeller.
Flere kameraer tar opp videoer fra en annen vinkel for å identifisere grensene for trafikksignaler, veier, biler, gjenstander og fotgjengere i nærheten for å trene de selvkjørende bilene til å autostyre kjøretøyet og unngå å treffe hindringer mens de kjører passasjeren trygt.
Produktattributtagging, hylledeteksjon, visuelt søk og prøvbilder for personalisering og lagerautomatisering.
Bedrifter velger Shaip som sin datapartner innen datasyn på grunn av dokumentert skala, streng kvalitet og tverrfaglig ekspertise – egenskapene som skiller de beste leverandørene og selskapene innen datasyn fra resten.
Trente eksperter kommenterer og gjennomgår hvert bilde og hver video.
Treningsdata for frittstående CV-modeller og VLM-er – bilde, video, lyd og tekst.
Helsevesen, bilindustri, detaljhandel, robotikk, ditt domene, dine data.
Patentert, nettbasert plattform for raskere behandlingstid og sømløs levering.
Over 500 000 bidragsytere fra publikum og over 10 000 interne eksperter på tvers av over 60 geografiske områder.
Flerlags kvalitetssikring med GDPR- og HIPAA-kompatibel, fullstendig transparent levering.
Oppdager biometrisk svindel med et datasett med 25 000 videoer mot forfalskning
ProblemSkaff deg 25 000 balanserte ekte og replay-angrepsvideoer på tvers av 5 etnisiteter, med 720p+ / 26+ FPS
Oppløsning12 500 deltakere, to videoer hver, 4 fasedelte grupper, 12 metadataattributter + kvalitetssikring
ResultatModeller som pålitelig skiller ekte fra forfalskede biometriske videoer, og reduserer risikoen for svindel
Styrker visuelt søk og virtuell prøving med tagging av flere attributter for mote
ProblemAttributtmerkede klær på tvers av hele taksonomien, og skiller gjenstander som ligner på hverandre med 99 % nøyaktighet
Oppløsning6+ attributtlag per plagg, tette avgrensningsbokser per plagg, to-lags QA-port
ResultatProduksjonsklart datasett som driver visuelt søk, anbefalinger, prøving og AI for lagerbeholdning
Datasyn handler om å forstå den visuelle verdenen for å trene datasynsapplikasjoner. Suksessen koker fullstendig ned til det vi kaller bildekommentarer – den grunnleggende prosessen bak teknologien som får maskiner til å ta intelligente avgjørelser, og det er akkurat dette vi er i ferd med å diskutere og utforske.
I dag er vi ved begynnelsen av neste generasjons mekanisme, der ansiktene våre er våre passkoder. Gjennom gjenkjennelsen av unike ansiktstrekk kan maskiner oppdage om personen som prøver å få tilgang til en enhet er autorisert, matche CCTV-opptak med faktiske bilder for å spore forbrytere og misligholdere, redusere kriminalitet i butikker og mer.
Mennesker har den medfødte evnen til å skille og nøyaktig identifisere objekter, mennesker, dyr og steder fra fotografier. Imidlertid har datamaskiner ikke muligheten til å klassifisere bilder. Likevel kan de trenes til å tolke visuell informasjon ved hjelp av datasynsapplikasjoner og bildegjenkjenningsteknologi.
Gir teamene mulighet til å bygge verdensledende AI-produkter.
Fra datainnsamling til annotering, lisensiering og validering – vi hjelper deg med å komme raskere ut på markedet, med data du kan stole på.
Kontakt ossDatasynstjenester hjelper AI-team med å trene modeller til å tolke bilder, videoer og sensorbaserte visuelle data. Disse tjenestene inkluderer vanligvis bildeannotering, videoannotering, objektdeteksjon, semantisk segmentering, 3D-punktskymerking, datainnsamling og kvalitetsstyrte annoteringsarbeidsflyter. Shaip tilbyr datasynstjenester for å hjelpe bedrifter med å bygge treningsdatasett av høy kvalitet for AI-produksjonsmodeller.
Datasyn er en gren av kunstig intelligens som lar maskiner forstå og analysere visuelle data som bilder, videoer, medisinske skanninger, satellittbilder, bilder fra butikker eller opptak av autonom kjøring. Det lar AI-modeller oppdage objekter, klassifisere scener, gjenkjenne mønstre, spore bevegelse og ta beslutninger basert på visuelle input.
Datasyn fungerer ved å trene maskinlærings- og dyplæringsmodeller på merkede visuelle datasett. Menneskelige annotatorer merker objekter, regioner, attributter, nøkkelpunkter eller piksler i bilder og videoer, slik at modellen kan lære visuelle mønstre. Når den er trent, kan modellen identifisere, klassifisere, segmentere eller spore objekter i nye visuelle data.
Shaip tilbyr bildeannoteringstjenester, inkludert avgrensningsbokser, polygoner, polylinjer, nøkkelpunkter, semantisk segmentering, instanssegmentering, panoptisk segmentering, 3D-kuber, bildeklassifisering og 3D-punktskyannotering. Disse annoteringstypene støtter bruksområder som objektdeteksjon, ansiktslandemerkeannotering, autonom kjøring, medisinsk avbildning, visuelt søk i detaljhandel og robotisk AI.
Vanlige annotasjonsteknikker for datasyn inkluderer avgrensningsbokser for objektdeteksjon, polygoner for uregelmessige objektgrenser, semantisk segmentering for merking på pikselnivå, instanssegmentering for å separere individuelle objekter, nøkkelpunkter for positur- eller landemerkedeteksjon, 3D-kuber for romlig objektmerking og polylinjer for kjørefelt, veier, spor eller grenser.
Ja. Shaip kan tilpasse datasett for datasyn basert på prosjektkrav som geografi, miljø, kameravinkel, lysforhold, objektklasse, demografisk blanding, annotasjonstaksonomi, bildeformat, videobildefrekvens, metadatafelt og leveringsskjema. Tilpasset datasettdesign bidrar til å forbedre modellens relevans, nøyaktighet og ytelse i den virkelige verden.
Mengden merkede data som trengs, avhenger av modelltype, brukstilfelle, objektkompleksitet, antall klasser og ytelsesmål. En grunnlinjemodell kan starte med tusenvis av merkede bilder per klasse, mens datasynsmodeller i produksjonsklassen ofte krever titusenvis eller flere eksempler på tvers av variert belysning, vinkler, bakgrunner og kanttilfeller.
Shaip støtter datasynsprosjekter innen helsevesen og medisinsk avbildning, autonome kjøretøy og ADAS, robotikk og fysisk AI, detaljhandel og e-handel, geospatial og UAV-avbildning, landbruk, sikkerhet og overvåking, forsikring, smarte byer og industriell AI. Hver bransje krever domenespesifikke retningslinjer for annotering, QA-arbeidsflyter og ekspertvurdering.
Datasyn brukes i autonome kjøretøy for hindringsdeteksjon, helsevesen for medisinsk bildeanalyse, detaljhandel for visuelt søk og produktmerking, produksjon for feildeteksjon, landbruk for avlingsovervåking, sikkerhet for overvåkingsanalyse, forsikring for skadevurdering og robotikk for objektgjenkjenning, navigasjon og oppgaveutførelse.
Shaip bruker strukturerte kvalitetsarbeidsflyter, kalibrering av anmeldere, prosjektspesifikke retningslinjer, kvalitetskontroller og gjennomgang med menneskelig innhold for å opprettholde nøyaktigheten av annoteringene. Prosjekter starter vanligvis med en pilotgruppe for å validere taksonomi, kanttilfelleregler, akseptkriterier og anmelderjustering før skalering til full produksjonsannotering.
Shaip støtter sikker håndtering av sensitive data gjennom arbeidsflyter for personvern, samsvar og tilgangskontroll. For regulerte prosjekter kan Shaip støtte avidentifikasjon, team med taushetsplikt, kontrollert tilgang, revideringsmuligheter, sikker skylevering og samsvarstilpassede prosesser for standarder som HIPAA, GDPR, ISO 27001, ISO 9001 og SOC 2.
Tidslinjene for datasynsprosjekter avhenger av datavolum, annoteringskompleksitet, antall objektklasser, kvalitetssikringsdybde, verktøyoppsett og gjennomgangssykluser. Pilotgrupper bidrar ofte til å definere gjennomstrømning og kvalitetsstandarder før full produksjon. Store bedriftsprosjekter leveres vanligvis i fasede grupper med kontinuerlig tilbakemelding og kvalitetsrapportering.
Kostnaden for datasynstjenester avhenger av datatype, annotasjonsmetode, prosjektvolum, objektkompleksitet, antall klasser, kvalitetssikringskrav, domeneekspertise, sikkerhetsbehov og behandlingstid. Shaip beregner prissetting basert på nødvendig arbeidsflyt, pilotresultater, leveringsformat og produksjonsskala.
Shaip hjelper bedrifter med å bygge produksjonsklare datasett for datasyn gjennom skalerbar datainnsamling, bilde- og videoannotering, 3D-annotering, kvalitetsgjennomgang med fokus på menneskelig innhold og samsvarsfokusert levering. Med erfaring innen helsevesen, autonome systemer, detaljhandel, robotikk og andre bruksområder innen kunstig intelligens, støtter Shaip komplekse visuelle kunstig intelligens-prosjekter fra pilot til produksjon.
