Shaip fa ora parte dell'ecosistema Ubiquity: lo stesso team, ora supportato da risorse più ampie per supportare i clienti su larga scala.
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Ottieni supporto premium da esperti di livello mondiale per implementare la visione artificiale nel modo giusto, estraendo dati in tempo reale da video e immagini per accelerare il tuo percorso ML
La visione artificiale è un'area delle tecnologie di intelligenza artificiale che addestrano le macchine a vedere, comprendere e interpretare il mondo visivo, come fanno gli 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.
I recenti sviluppi nelle tecnologie di visione artificiale hanno superato alcuni dei limiti che gli esseri umani devono affrontare nel rilevare ed etichettare accuratamente gli oggetti dalle grandi quantità di dati generati oggi da sistemi disparati. Il computer risolve efficacemente questi 3 compiti:
La formazione di modelli ML per interpretare e comprendere il mondo visivo richiede grandi volumi di dati di immagini e video accuratamente etichettati.
Dai riquadri di delimitazione, alla segmentazione semantica, ai poligoni, alle polilinee all'annotazione dei punti chiave, possiamo aiutarti con qualsiasi tecnica di annotazione di immagini/video.
Offriamo anche una risorsa qualificata che diventa un'estensione del tuo team per supportarti con le tue attività di annotazione dei dati, attraverso gli strumenti che preferisci mantenendo la coerenza e la qualità desiderate. La nostra forza lavoro qualificata ed esperta applica le migliori pratiche apprese etichettando milioni di immagini e video per fornire un'etichettatura dei dati di livello mondiale per soluzioni di visione artificiale.
Dalla raccolta di immagini/video al riconoscimento e tracciamento degli oggetti di annotazione, alla segmentazione semantica e alle annotazioni di nuvole di punti 3D, offriamo una maggiore comprensione del mondo visivo con immagini e video dettagliati e accuratamente etichettati per migliorare le prestazioni dei tuoi modelli di visione artificiale.
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
Oltre 80 immagini di punti di riferimento provenienti da oltre 40 paesi, raccolte in base a requisiti personalizzati.
84.5 video di droni di aree come college/campus scolastico, sito di fabbrica, parco giochi, strada, mercato ortofrutticolo con dettagli GPS.
55 immagini in oltre 50 variazioni (tipo di cibo rispetto a, illuminazione, interni o esterni, sfondo, distanza della telecamera ecc.) con immagini annotate
Addestra i modelli ML per rilevare i nei tumorali nelle immagini della pelle o per trovare sintomi nelle scansioni MRI o nei raggi X del paziente.
Addestra i modelli ML per identificare le immagini delle persone in base alle caratteristiche facciali e confrontarle con un database di profili facciali per rilevare e taggare le persone.
Annotazione di immagini satellitari e fotografia UAV per preparare set di dati per il geoprocessing e annotare la nuvola di punti 3D per Geo.AI.
Con l'auricolare AR, posiziona oggetti virtuali nel mondo reale. Può rilevare superfici piane come pareti, tavoli e pavimenti, una parte molto critica per stabilire profondità e dimensioni e posizionare oggetti virtuali nel mondo fisico.
Più telecamere acquisiscono video da un'angolazione diversa per identificare i confini di segnali stradali, strade, automobili, oggetti e pedoni nelle vicinanze per addestrare le auto a guida autonoma a sterzare automaticamente il veicolo ed evitare di colpire gli ostacoli mentre guida il passeggero in sicurezza.
Con la visione artificiale nella vendita al dettaglio, le applicazioni possono offrire consigli personalizzati basati sui modelli di acquisto dei clienti e accelerare le operazioni aziendali come la gestione degli scaffali, i pagamenti, ecc.
In qualità di esperti nella formazione e nella gestione dei team, garantiamo che i progetti vengano consegnati entro il budget definito.
Il team analizza i dati da più fonti ed è in grado di produrre dati di formazione sull'IA in modo efficiente e in volumi in tutti i settori.
L'ampia gamma di dati di immagine fornisce all'IA abbondanti quantità di informazioni necessarie per allenarsi più velocemente.
Il nostro pool di esperti esperti nell'annotazione e nell'etichettatura di immagini/video può ottenere set di dati accurati ed efficacemente annotati.
Il nostro team ti aiuta a preparare dati di immagini/video per addestrare i motori di intelligenza artificiale, risparmiando tempo e risorse preziose.
Il nostro team di collaboratori può ospitare un volume aggiuntivo mantenendo la qualità dell'output dei dati.
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.
Oggi siamo agli albori del meccanismo di nuova generazione, in cui i nostri volti sono i nostri codici di accesso. Attraverso il riconoscimento di caratteristiche facciali uniche, le macchine possono rilevare se la persona che tenta di accedere a un dispositivo è autorizzata, abbinare filmati CCTV con immagini reali per rintracciare criminali e inadempienti, ridurre la criminalità nei negozi al dettaglio e altro ancora.
Gli esseri umani hanno la capacità innata di distinguere e identificare con precisione oggetti, persone, animali e luoghi dalle fotografie. Tuttavia, i computer non sono dotati della capacità di classificare le immagini. Tuttavia, possono essere addestrati a interpretare le informazioni visive utilizzando applicazioni di visione artificiale e tecnologia di riconoscimento delle immagini.
Team dedicati e formati:
La massima efficienza del processo è assicurata da:
La piattaforma brevettata offre vantaggi:
Consentire ai team di creare prodotti di intelligenza artificiale leader a livello mondiale.
La visione artificiale è una branca dell'intelligenza artificiale che addestra le macchine a interpretare, analizzare e comprendere dati visivi, come immagini e video, in modo simile a come gli esseri umani vedono ed elaborano il mondo.
Funziona utilizzando modelli di apprendimento automatico (ML) e deep learning per classificare, rilevare e riconoscere oggetti in immagini e video. I modelli vengono addestrati con set di dati annotati per identificare oggetti, punti di riferimento e pattern con precisione.
La visione artificiale viene utilizzata nelle auto a guida autonoma per il rilevamento degli ostacoli, nell'assistenza sanitaria per l'analisi delle immagini mediche, nella vendita al dettaglio per raccomandazioni personalizzate, nel riconoscimento facciale, nella mappatura geospaziale e nella realtà aumentata per collocare oggetti virtuali nel mondo fisico.
Sì, Shaip personalizza i set di dati in base alle tue esigenze, tra cui aree geografiche specifiche, dati demografici, oggetti e stili di annotazione.
Le tecniche di annotazione includono riquadri di delimitazione, poligoni, segmentazione semantica, cuboidi 3D, punti chiave e annotazioni di linea, a seconda dei requisiti del progetto.
Shaip si avvale di un team di oltre 30,000 annotatori qualificati e di un processo 6 Sigma per garantire set di dati accurati e di alta qualità con rigorosi controlli di qualità.
Sì, i servizi di Shaip sono progettati per adattarsi a progetti di qualsiasi dimensione, garantendo coerenza e qualità.
Tutti i dati sono resi anonimi e conformi agli standard globali quali GDPR e HIPAA, garantendo una gestione sicura ed etica delle informazioni sensibili.
Il prezzo dipende da fattori come tipo di dati, volume, personalizzazione e tempi di consegna. Contattaci per un preventivo personalizzato.
Shaip offre set di dati personalizzabili e di alta qualità, prezzi competitivi, annotatori esperti e soluzioni scalabili, il che lo rende un partner affidabile per i progetti di Computer Vision.
I tempi di consegna dipendono dalle dimensioni e dalla complessità del progetto, ma spesso sono concepiti per rispettare le scadenze concordate senza compromettere la qualità.
