Rilevante raccolta di dati di immagine per dare vita all'IA
Addestra alla perfezione applicazioni di visione artificiale, configurazioni di intelligenza artificiale, entità a guida autonoma e altro con i servizi di raccolta dati di immagini all'avanguardia
Elimina subito i colli di bottiglia nella pipeline di dati delle immagini.
Clienti in primo piano
Perché il set di dati di addestramento delle immagini è necessario per la visione artificiale?
I sistemi unici di intelligenza artificiale e i modelli di apprendimento automatico devono essere formati in modo completo per essere considerati unici. Sebbene i set di dati audio e testuali siano necessari per addestrare in modo intelligente i modelli NLP, le applicazioni con Computer Vision come funzionalità di base devono essere alimentate con un set di dati di training delle immagini.
I modelli e le configurazioni di Smart ML che hanno il compito di identificare oggetti e modelli come parte del loro funzionamento devono essere addestrati in modo approfondito. A partire dal tracciamento delle interazioni alle emozioni umane, i sistemi intelligenti devono avere le basi per identificare le entità in primo luogo. Il potere di identificazione è fornito da soluzioni personalizzate di raccolta dei dati delle immagini.
La raccolta dei dati delle immagini per i sistemi di visione artificiale offre i seguenti vantaggi:
- Repository unico specifico per l'immagine
- Possibilità di etichettare le immagini secondo i requisiti
- Accesso a carichi di dati storici
Set di dati di formazione per immagini professionali
Qualsiasi argomento. Qualsiasi scenario.
Le applicazioni che necessitano di etichettatura facciale e gestuale non possono essere alimentate con informazioni, superficialmente. Al contrario, la raccolta dei dati delle immagini per i modelli di machine learning deve essere alla pari con gli standard più recenti. In Shaip, ci concentriamo sulla fornitura dell'accesso a set di dati di formazione di immagini completi con supporto di livello esperto verso la scalabilità.
I set di dati di formazione delle immagini professionali presso Shaip si concentrano su soluzioni all-inclusive, tra cui il rilevamento delle entità, l'analisi della grafia, l'identificazione degli oggetti e il riconoscimento dei modelli. Non è quello! I servizi di raccolta dati di immagini offerti da Shaip includono anche:
- Alimentazione dati da remoto e in campo
- Capacità di scalare le soluzioni: approvvigionamento continuo di set di dati
- Dati segmentati e di alta qualità pronti per il mining
- Supporto per la trascrizione da immagine a testo per OCR modelli addestrati
- Ampio supporto per l'analisi specifica per l'uomo
- Gestione e gestione sicura dei dati
La nostra competenza
Raccolta di immagini che precede Soggetti e Scenari
In Shaip, abbiamo un'intera gamma di tipi di raccolta di dati di immagini, con algoritmi sinonimo di casi d'uso specifici. Aggiungi la visione artificiale alle tue capacità di apprendimento automatico raccogliendo grandi volumi di set di dati di immagini (set di dati di immagini mediche, set di dati di immagini di fatture, raccolta di set di dati facciali o qualsiasi set di dati personalizzato) per una varietà di casi d'uso. In Shaip, abbiamo un'intera gamma di tipi di raccolta di dati di immagini, con algoritmi sinonimo di casi d'uso specifici. Vari tipi di set di dati immagine che offriamo:
Raccolta di set di dati del documento
Le applicazioni intelligenti che si occupano dell'autenticazione delle credenziali traggono il massimo vantaggio dai set di dati dei documenti. Shaip offre la migliore raccolta di immagini possibile, includendo dati di formazione utilizzabili relativi a fatture, ricevute, menu, mappe, carte d'identità e altro, per aiutare il sistema a identificare le entità in modo proattivo
Raccolta di set di dati facciali
Le applicazioni che devono essere addestrate per misurare le emozioni e le espressioni facciali sono meglio servite con la nostra raccolta di set di dati facciali. Oltre a fornire un enorme volume di dati, in Shaip miriamo a tagliare il pregiudizio dell'IA, raccogliendo approfondimenti su un'ampia gamma di etnie e gruppi di età.
Raccolta dati sanitari
Migliora la qualità della tua configurazione sanitaria digitale e l'accuratezza della diagnostica medica con set di dati sanitari qualitativi e quantitativi in offerta. Forniamo immagini mediche, ad esempio TC, risonanza magnetica, ultrasuoni, raggi X di varie specialità mediche come radiologia, oncologia, patologia, ecc.
Raccolta di set di dati alimentari
Se hai intenzione di sviluppare un'app intelligente in grado di acquisire e identificare immagini di cibo, in diverse condizioni di illuminazione, la nostra raccolta di set di dati sugli alimenti può essere molto utile.
Raccolta di dati automobilistici
È possibile addestrare i database delle auto a guida autonoma con elementi lungo la strada, approfondimenti specifici dell'angolo, oggetti, dati semantici e altro con i set di dati automobilistici.
Raccolta di dati sui gesti delle mani
Se hai mai fatto scorrere a mano il tuo cellulare per dormire, saresti in grado di relazionarti. I dispositivi intelligenti e IoT con sensori possono trarre vantaggio dai nostri servizi di raccolta dati dei gesti delle mani.
Set di dati di immagini
Set di dati di immagine del conducente dell'auto a fuoco
450 immagini di volti di automobilisti con configurazione dell'auto in diverse pose e variazioni che coprono 20,000 partecipanti unici di oltre 10 etnie
- Caso d'uso: Modello ADAS per auto
- Formato: Immagini
- Volume: 455,000+
- Annotazione: Non
Set di dati immagine punto di riferimento
Oltre 80 immagini di punti di riferimento provenienti da oltre 40 paesi, raccolte in base a requisiti personalizzati.
- Caso d'uso: Rilevamento dei punti di riferimento
- Formato: Immagini
- Volume: 80,000+
- Annotazione: Non
Dataset immagine facciale
12 immagini con variazioni di posa della testa, etnia, sesso, sfondo, angolo di ripresa, età ecc. con 68 punti di riferimento
- Caso d'uso: Riconoscimento facciale
- Formato: Immagini
- Volume: 12,000+
- Annotazione: Annotazione punto di riferimento
Set di dati immagine cibo
55 immagini in oltre 50 variazioni (tipo di cibo rispetto a, illuminazione, interni o esterni, sfondo, distanza della telecamera ecc.) con immagini annotate
- Caso d'uso: Riconoscimento alimentare
- Formato: Immagini
- Volume: 55,000+
- Annotazione: Sì
Motivi per scegliere Shaip come partner affidabile per i dati di formazione sulle immagini AI
Persone
Team dedicati e formati:
- Oltre 30,000 collaboratori per la creazione di dati, l'etichettatura e il controllo qualità
- Team di gestione del progetto con credenziali
- Team di sviluppo prodotto esperto
- Talent Pool Sourcing & Onboarding Team
Processo
La massima efficienza del processo è assicurata da:
- Robusto processo Stage-Gate 6 Sigma
- Un team dedicato di cinture nere 6 Sigma: titolari di processi chiave e conformità alla qualità
- Miglioramento continuo e ciclo di feedback
Piattaforma
La piattaforma brevettata offre vantaggi:
- Piattaforma end-to-end basata sul web
- Qualità impeccabile
- TAT . più veloce
- Consegna senza soluzione di continuità
Persone
Team dedicati e formati:
- Oltre 30,000 collaboratori per la creazione di dati, l'etichettatura e il controllo qualità
- Team di gestione del progetto con credenziali
- Team di sviluppo prodotto esperto
- Talent Pool Sourcing & Onboarding Team
Processo
La massima efficienza del processo è assicurata da:
- Robusto processo Stage-Gate 6 Sigma
- Un team dedicato di cinture nere 6 Sigma: titolari di processi chiave e conformità alla qualità
- Miglioramento continuo e ciclo di feedback
Piattaforma
La piattaforma brevettata offre vantaggi:
- Piattaforma end-to-end basata sul web
- Qualità impeccabile
- TAT . più veloce
- Consegna senza soluzione di continuità
Servizi offerti
La raccolta di dati di immagini da parte di esperti non è pratica per le configurazioni AI complete. Da Shaip, puoi anche considerare i seguenti servizi per rendere i modelli molto più diffusi del solito:
Raccolta di dati di testo
Servizi
Il vero valore dei servizi di raccolta di dati cognitivi Shaip è che forniscono alle organizzazioni la chiave per sbloccare le informazioni critiche che si trovano all'interno di dati non strutturati
Servizi di raccolta dati audio
Semplifichiamo l'alimentazione dei modelli con dati vocali per aiutarli a esplorare i vantaggi dell'elaborazione del linguaggio naturale in modo più equilibrato
Servizi di raccolta dati video
Ora concentrati sulla visione artificiale insieme alla PNL per addestrare i tuoi modelli a identificare oggetti, individui, deterrenti e altri elementi visivi alla perfezione
Risorse consigliate
Guida all'acquirente
Annotazione ed etichettatura delle immagini per la visione artificiale
La visione artificiale consiste nel dare un senso al mondo visivo per addestrare le applicazioni di visione artificiale. Il suo successo si riduce completamente a ciò che chiamiamo annotazione dell'immagine, il processo fondamentale alla base della tecnologia che consente alle macchine di prendere decisioni intelligenti ed è esattamente ciò che stiamo per discutere ed esplorare.
Soluzioni
Servizi e soluzioni di visione artificiale
La visione artificiale è un'area delle tecnologie di intelligenza artificiale chet addestrare le macchine a vedere, comprendere e interpretare il mondo visivo, come fanno gli esseri umani. Aiuta a sviluppare i modelli di apprendimento automatico per comprendere, identificare e classificare accuratamente gli oggetti in un'immagine o in un video, su scala e velocità molto più ampie.
Blog
Tipi di annotazione immagine: pro, contro e casi d'uso
Il mondo non è più lo stesso da quando i computer hanno iniziato a guardare gli oggetti e a interpretarli. Da elementi di intrattenimento che potrebbero essere semplici come un filtro Snapchat che produce una barba buffa sul viso a sistemi complessi che rilevano autonomamente la presenza di piccoli tumori dai referti di scansione, la visione artificiale sta giocando un ruolo importante nell'evoluzione dell'umanità.
Vuoi creare il tuo repository di set di dati di immagini?
Ottieni una vista a volo d'uccello sui set di dati di addestramento delle immagini e procurati un repository per il tuo modello di Computer Vision.
Domande frequenti (FAQ)
La raccolta di dati di immagine per AI/ML implica la raccolta di dati visivi sotto forma di immagini o grafici. Questi dati servono come input per la formazione, il test e la convalida dei modelli di intelligenza artificiale e apprendimento automatico, in particolare quelli progettati per elaborare e comprendere le informazioni visive.
La raccolta dei dati delle immagini inizia con la definizione dei requisiti e degli obiettivi specifici di un progetto. Successivamente, le immagini vengono prelevate da database, catturate utilizzando fotocamere o generate utilizzando la grafica del computer. Garantire immagini diversificate e di alta qualità è fondamentale. Una volta raccolte, queste immagini vengono spesso etichettate o annotate, fornendo contesto o classificazione per assistere il modello di machine learning nella sua fase di training.
La raccolta dei dati delle immagini è fondamentale per qualsiasi progetto di machine learning che abbia a che fare con informazioni visive. Set di dati di immagini di qualità e diversificati consentono un training del modello più accurato e robusto, che a sua volta porta a prestazioni migliori nelle applicazioni del mondo reale. Ciò garantisce che i sistemi di intelligenza artificiale possano riconoscere, interpretare e rispondere in modo efficace ai segnali visivi.
È possibile raccogliere diversi tipi di dati immagine, a seconda dell'obiettivo del progetto. Ciò include, a titolo esemplificativo: fotografie, immagini satellitari, immagini mediche come raggi X o risonanza magnetica, documenti scritti a mano, documenti scansionati, fotografie facciali, immagini termiche e persino acquisizioni di realtà aumentata (AR) e realtà virtuale (VR). Il tipo di dati di immagine utilizzati dovrebbe essere in linea con i requisiti specifici del progetto AI/ML in questione.