- Hva vi gjør
-
-
-
Spesialitet
-
-
-
- Hyllevaredata
-
- Løsninger
- Plattform
- Selskap
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
Gir teamene mulighet til å bygge verdensledende AI-produkter.
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:
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.
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.
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.
450 20,000 bilder av sjåføransikter med biloppsett i forskjellige positurer og variasjoner som dekker 10 XNUMX unike deltakere fra XNUMX+ etnisiteter
Mer enn 80 40 bilder av landemerker fra over XNUMX land, samlet basert på tilpassede krav.
84.5 XNUMX dronevideoer av områder som høyskole/skolecampus, fabrikkområde, lekeplass, gate, grønnsaksmarked med GPS-detaljer.
55 50 bilder i XNUMX+ varianter (wrt mattype, belysning, innendørs vs utendørs, bakgrunn, kameraavstand osv.) med kommenterte bilder
Tren ML-modeller til å oppdage kreftføflekker i hudbilder eller finne symptomer i MR-skanning eller pasientens røntgen.
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.
Annotering av satellittbilder og UAV-fotografering for å forberede datasett for geoprosessering, og kommentere 3D-punktsky for Geo.AI.
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.
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.
Med datasyn i detaljhandelen, kan applikasjonene tilby personlige anbefalinger basert på kunders kjøpsmønstre og fremskynde forretningsdrift som hylleadministrasjon, betalinger etc.
Som eksperter på opplæring og ledelse av team sikrer vi at prosjekter leveres innenfor det definerte budsjettet.
Teamet analyserer data fra flere kilder og er i stand til å produsere AI-treningsdata effektivt og i volum på tvers av alle bransjer.
Det brede spekteret av bildedata gir AI store mengder informasjon som trengs for å trene raskere.
Vårt utvalg av eksperter som er dyktige i bilde-/videokommentarer og merking kan skaffe nøyaktige og effektivt kommenterte datasett.
Teamet vårt hjelper deg med å forberede bilde-/videodata for opplæring av AI-motorer, og sparer verdifull tid og ressurser.
Teamet vårt av samarbeidspartnere kan ta imot ekstra volum samtidig som kvaliteten på datautgangen opprettholdes.
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.
Dedikerte og trente team:
Høyeste prosesseffektivitet er sikret med:
Den patenterte plattformen tilbyr fordeler:
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.