Datasynstjenester og -løsninger

Få førsteklasses støtte fra eksperter i verdensklasse for å implementere datasyn på riktig måte, ved å trekke ut sanntidsdata fra videoer og bilder for å akselerere ML-reisen din

Datasyn

Utvalgte klienter

Gir teamene mulighet til å bygge verdensledende AI-produkter.

Amazon
Google
Microsoft
Cogknit

Få mening i den visuelle verden for å trene datasynsapplikasjoner

Datasyn er et område med kunstig intelligens-teknologier som trener maskiner til å se, forstå og tolke den visuelle verdenen, slik mennesker gjør. Det hjelper med å utvikle maskinlæringsmodeller for nøyaktig å forstå, identifisere og klassifisere objekter i et bilde eller en video – i mye større skala og hastighet.

Den nylige utviklingen innen Computer Vision-teknologier har overvunnet noen av begrensningene som mennesker står overfor når det gjelder nøyaktig å oppdage og merke objekter fra de enorme datamengdene som genereres i dag fra forskjellige systemer. Datamaskinen løser effektivt disse tre oppgavene:

– Forstå automatisk hva objektene i bildet er og hvor de befinner seg.

– Kategoriser disse objektene og forstå relasjonene mellom dem.

– Forstå konteksten til scenen.

Datasyn

  • Objektklassifisering: Hvilken bred kategori av objekter er det?
  • Objektidentifikasjon: Hvilken type av et gitt objekt finnes det?
  • Objektbekreftelse: Hva er objektet på bildet?
  • Objektgjenkjenning: Hvor er objektene på bildet?
  • Deteksjon av objekt landemerke: Hva er hovedpunktene for objektet på fotografiet?
  • Objektsegmentering: Hvilke piksler tilhører objektet i bildet?
  • Objektgjenkjenning: Hvilke gjenstander er på dette bildet og hvor er de?
Datainnsamlingstjenester

Datainnsamlingstjenester

Trening av ML-modeller for å tolke og forstå den visuelle verden krever store mengder nøyaktig merkede bilde- og videodata. 

  • Kilde bilde/videodata fra over 60+ geografier
  • 2M+ bilder i flere medisinske spesialiteter som radiologi etc.
  • 60k+ mat- og dokumentbilder som dekker 50+ variasjoner med hensyn til innstilling, belysning, innendørs v/s utendørs, avstand fra kameraet.

Datakommentartjenester

Fra avgrensningsbokser, semantisk segmentering, polygoner, polylinjer til nøkkelpunktkommentarer, kan vi hjelpe deg med hvilken som helst bilde-/videokommentarteknikk.

  • En fullstendig administrert, ende-til-ende datakommentartjeneste med programvare og arbeidsstyrke inkludert, og forenkler dermed brukeropplevelsen.
  • En erfaren arbeidsstyrke bestående av 30,000 XNUMX+ samarbeidspartnere hjelper til med å merke bilder og videoer for CV-brukssaker, dvs. objektgjenkjenning, bildesegmentering, klassifisering, etc.
Data-annoteringstjenester
Ledet arbeidsstyrke

Administrert arbeidsstyrke

Vi tilbyr også en dyktig ressurs som blir en forlengelse av teamet ditt for å støtte deg med dine dataannoteringsoppgaver, gjennom verktøy du foretrekker samtidig som du opprettholder ønsket konsistens og kvalitet. Vår dyktige og erfarne arbeidsstyrke bruker de beste praksisene vi har lært ved å merke millioner av bilder og videoer for å levere datamerking i verdensklasse for datasynsløsninger.

AI Computer Vision ekspertise

Bilde-/videoinnsamling og merknader 

Fra bilde-/videoinnsamling til merknadsobjektgjenkjenning og sporing til semantisk segmentering og 3D-punktskykommentarer, gir vi en større forståelse av den visuelle verdenen med detaljerte, nøyaktig merkede bilder og videoer for å forbedre ytelsen til datasynsmodellene dine.

Bildesamling

Bildesamling

Videosamling

Videoinnsamling

Avgrensningsramme - bildekommentar

Avgrensende bokser

Polygonkommentar

Polygonkommentar

3d cuboids - bildekommentar

3D Cuboids

Bildekommentar semantisk merknad

Semantisk segmentering

Bildekommentar landemerkekommentar

Merkemerke

Linjesegmentering - bildekommentar

Linjesegmentering

Bildetranskripsjon - cv

Bildetranskripsjon

Videotranskripsjon - cv

Videotransskripsjon

Bildeklassifisering

Bildeklassifisering

Bildesegmentering

Bildesegmentering

Bilde nøkkelpunktkommentar

Bilde nøkkelpunktkommentar

Videoklassifisering

Videoklassifisering

Videosegmentering

Videosegmentering

Datasett for datasyn

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

Dronebasert videodatasett

84.5 XNUMX dronevideoer av områder som høyskole/skolecampus, fabrikkområde, lekeplass, gate, grønnsaksmarked med GPS-detaljer.

Dronebasert videodatasett

  • Bruk sak: Spor for fotgjengere
  • Format: videoer
  • Volum: 84,500 +
  • merknad: Ja

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

Brukstilfeller

Iot og helsevesen ai

Helsevesenet AI

Tren ML-modeller til å oppdage kreftføflekker i hudbilder eller finne symptomer i MR-skanning eller pasientens røntgen.

Ansiktsgjenkjenning

ansiktsgjenkjenning

Tren ML-modeller til å identifisere bilder av mennesker basert på ansiktstrekk og sammenlign dem med en database med ansiktsprofiler for å oppdage og merke personer.

Geospatiale data og bildeanalyse

Geospatiale applikasjoner

Annotering av satellittbilder og UAV-fotografering for å forberede datasett for geoprosessering, og kommentere 3D-punktsky for Geo.AI.

Ar/vr

Augmented Reality

Med AR-headset kan du plassere virtuelle objekter i den virkelige verden. Den kan oppdage plane overflater som vegger, bordplater og gulv - en svært kritisk del i å etablere dybde og dimensjoner og plassere virtuelle objekter i den fysiske verden.

Autonom kjøring

Selvkjørende biler

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.

Detaljhandel

Detaljhandel / e-handel

Med datasyn i detaljhandelen, kan applikasjonene tilby personlige anbefalinger basert på kunders kjøpsmønstre og fremskynde forretningsdrift som hylleadministrasjon, betalinger etc.

Hvorfor Shaip?

konkurranse~~POS=TRUNC priser

Som eksperter på opplæring og ledelse av team sikrer vi at prosjekter leveres innenfor det definerte budsjettet.

Evne på tvers av bransje

Teamet analyserer data fra flere kilder og er i stand til å produsere AI-treningsdata effektivt og i volum på tvers av alle bransjer.

Ligg foran konkurransen

Det brede spekteret av bildedata gir AI store mengder informasjon som trengs for å trene raskere.

Ekspert arbeidsstyrke

Vårt utvalg av eksperter som er dyktige i bilde-/videokommentarer og merking kan skaffe nøyaktige og effektivt kommenterte datasett.

Fokus på vekst

Teamet vårt hjelper deg med å forberede bilde-/videodata for opplæring av AI-motorer, og sparer verdifull tid og ressurser.

skalerbarhet

Teamet vårt av samarbeidspartnere kan ta imot ekstra volum samtidig som kvaliteten på datautgangen opprettholdes.

Vår evne

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

Har du et datasynsprosjekt i tankene? La oss koble til

Intelligente maskiner bør være i stand til å tolke den visuelle verden kontekstuelt, nettopp for å forstå og se ting bedre. Computer Vision er en slik gren eller snarere teknologisk ekspertise som tar sikte på å utvikle lærings- og treningsmodeller for maskiner for å gjøre dem mer mottakelige for bilder og videoer, og dermed forbedre identifiserings- og dechiffreringsevnen til maskinene.

Datasyn, som en frittstående teknologi, tar hensyn til flere aspekter av visuell autonomi. Tilnærmingen ligner på å etterligne den menneskelige hjernen og dens oppfatning av visuelle enheter. Modus operandi involverer treningsmodeller for forbedret bildeklassifisering, objektidentifikasjon, verifisering og deteksjon, landemerkedeteksjon, objektgjenkjenning og til slutt objektsegmentering.

Noen av de fremtredende eksemplene på datasyn inkluderer inntrengerdeteksjonssystemer, skjermlesere, defektdeteksjonsoppsett, metrologiidentifikatorer og selvkjørende biler installert med flerkameraoppsett, LiDAR-enheter og andre ressurser.

Bildekommentarer er en form for et overvåket læringsverktøy i Computer Vision, rettet mot å trene AI-modeller for å gjenkjenne, identifisere og forstå visuelle elementer bedre. Også betegnet som datamerking, trener bildekommentarer i store volumer modeller mye, noe som fremmer deres evner til å trekke slutninger og ta beslutninger i fremtiden.

Bildekommentarer i Computer Vision tar sikte på å klassifisere forskjellige bilder via relevante verktøy for nøyaktig å legge til handlingsbare metadata til de bildesentriske datasettene. I enklere termer markerer bildekommentarer et stort volum av bilder via tekst eller andre markører for bedre forståelse fra maskinenes side, og trener dem dermed bedre mot klassifisering og deteksjon.