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Azienda
I servizi di visione artificiale sono servizi dati end-to-end che addestrano modelli di intelligenza artificiale per interpretare immagini e video, tra cui annotazione di immagini, annotazione di video, segmentazione semantica, etichettatura di nuvole di punti 3D e raccolta di set di dati. Shaip fornisce questi servizi attraverso una forza lavoro gestita di oltre 500,000 collaboratori qualificati in più di 60 paesi, con controlli HIPAA, SOC 2 e ISO 27001.
I recenti sviluppi nelle tecnologie di visione artificiale hanno superato alcune delle limitazioni che gli esseri umani incontrano nel rilevare ed etichettare con precisione gli oggetti a partire dalle enormi quantità di dati generate oggi da sistemi eterogenei. 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
Annotazione di radiografie, TAC, risonanze magnetiche, ecografie, vetrini istologici e immagini odontoiatriche, con flussi di lavoro conformi alle normative HIPAA e revisione guidata da clinici.
Dati di riconoscimento facciale, rilevamento di armi e minacce, analisi delle folle e set di dati sulle targhe automobilistiche con consenso documentato e revisione etica.
Annotazione di immagini satellitari, aeree e da droni: monitoraggio dell'uso del suolo, delle infrastrutture, dell'agricoltura e della gestione delle emergenze.
Video egocentrici, interazione mano-oggetto, manipolazione e dati di percezione in magazzino/fabbrica per modelli di base di VLA e robotica.
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.
Etichettatura degli attributi del prodotto, rilevamento dello scaffale, ricerca visiva e immagini di prova virtuale per la personalizzazione e l'automazione dell'inventario.
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.
Dalla raccolta dei dati all'annotazione, alla concessione di licenze e alla convalida, vi aiuteremo ad arrivare sul mercato più velocemente, con dati affidabili.
ContattaciI servizi di visione artificiale aiutano i team di intelligenza artificiale ad addestrare modelli per interpretare immagini, video e dati visivi provenienti da sensori. Questi servizi includono in genere l'annotazione di immagini, l'annotazione di video, il rilevamento di oggetti, la segmentazione semantica, l'etichettatura di nuvole di punti 3D, la raccolta di dataset e flussi di lavoro di annotazione con gestione della qualità. Shaip fornisce servizi di visione artificiale per aiutare le aziende a creare dataset di addestramento di alta qualità per i modelli di intelligenza artificiale in produzione.
La visione artificiale è una branca dell'intelligenza artificiale che consente alle macchine di comprendere e analizzare dati visivi come immagini, video, scansioni mediche, immagini satellitari, foto di negozi o filmati di guida autonoma. Permette ai modelli di intelligenza artificiale di rilevare oggetti, classificare scene, riconoscere schemi, tracciare movimenti e prendere decisioni basate su input visivi.
La visione artificiale funziona addestrando modelli di apprendimento automatico e di apprendimento profondo su set di dati visivi etichettati. Annotatori umani etichettano oggetti, regioni, attributi, punti chiave o pixel in immagini e video in modo che il modello possa apprendere schemi visivi. Una volta addestrato, il modello può identificare, classificare, segmentare o tracciare oggetti in nuovi dati visivi.
Shaip offre servizi di annotazione di immagini, tra cui bounding box, poligoni, polilinee, punti chiave, segmentazione semantica, segmentazione di istanze, segmentazione panottica, cuboidi 3D, classificazione di immagini e annotazione di nuvole di punti 3D. Queste tipologie di annotazione supportano casi d'uso come il rilevamento di oggetti, l'annotazione di punti di riferimento facciali, la guida autonoma, l'imaging medico, la ricerca visiva nel settore della vendita al dettaglio e l'intelligenza artificiale applicata alla robotica.
Le tecniche di annotazione più comuni nella visione artificiale includono riquadri di delimitazione per il rilevamento di oggetti, poligoni per i contorni irregolari degli oggetti, segmentazione semantica per l'etichettatura a livello di pixel, segmentazione di istanze per la separazione di singoli oggetti, punti chiave per il rilevamento della posa o di punti di riferimento, cuboidi 3D per l'etichettatura spaziale degli oggetti e polilinee per corsie, strade, piste o confini.
Sì. Shaip può personalizzare i dataset di visione artificiale in base ai requisiti del progetto, come geografia, ambiente, angolazione della telecamera, condizioni di illuminazione, classe di oggetti, composizione demografica, tassonomia di annotazione, formato dell'immagine, frame rate video, campi di metadati e schema di consegna. La progettazione di dataset personalizzati contribuisce a migliorare la pertinenza, l'accuratezza e le prestazioni del modello nel mondo reale.
La quantità di dati etichettati necessari dipende dal tipo di modello, dal caso d'uso, dalla complessità dell'oggetto, dal numero di classi e dall'obiettivo di prestazioni. Un modello di base può iniziare con migliaia di immagini etichettate per classe, mentre i modelli di visione artificiale di livello professionale spesso richiedono decine di migliaia o più di esempi con illuminazione, angolazioni, sfondi e casi limite diversi.
Shaip supporta progetti di visione artificiale in diversi settori, tra cui sanità e diagnostica per immagini, veicoli autonomi e ADAS, robotica e intelligenza artificiale fisica, vendita al dettaglio ed e-commerce, imaging geospaziale e con droni, agricoltura, sicurezza e sorveglianza, assicurazioni, città intelligenti e intelligenza artificiale industriale. Ogni settore richiede linee guida di annotazione specifiche, flussi di lavoro di controllo qualità e revisione da parte di esperti.
La visione artificiale viene utilizzata nei veicoli autonomi per il rilevamento degli ostacoli, nel settore sanitario per l'analisi delle immagini mediche, nel commercio al dettaglio per la ricerca visiva e l'etichettatura dei prodotti, nella produzione per il rilevamento dei difetti, nell'agricoltura per il monitoraggio delle colture, nella sicurezza per l'analisi della videosorveglianza, nelle assicurazioni per la valutazione dei danni e nella robotica per il riconoscimento degli oggetti, la navigazione e l'esecuzione di compiti.
Shaip utilizza flussi di lavoro di qualità strutturati, calibrazione dei revisori, linee guida specifiche per progetto, controlli di qualità e revisione umana per mantenere l'accuratezza delle annotazioni. I progetti in genere iniziano con un lotto pilota per convalidare la tassonomia, le regole per i casi limite, i criteri di accettazione e l'allineamento dei revisori prima di passare all'annotazione di produzione completa.
Shaip supporta la gestione sicura dei dati sensibili attraverso flussi di lavoro incentrati su privacy, conformità e controllo degli accessi. Per i progetti regolamentati, Shaip può supportare la de-identificazione, i team vincolati da accordi di non divulgazione (NDA), l'accesso controllato, la tracciabilità, la distribuzione sicura in cloud e processi conformi a standard quali HIPAA, GDPR, ISO 27001, ISO 9001 e SOC 2.
Le tempistiche dei progetti di visione artificiale dipendono dal volume dei dati, dalla complessità delle annotazioni, dal numero di classi di oggetti, dalla profondità del controllo qualità, dalla configurazione degli strumenti e dai cicli di revisione. I lotti pilota spesso aiutano a definire i parametri di riferimento per la produttività e la qualità prima della produzione su vasta scala. I progetti aziendali di grandi dimensioni vengono generalmente consegnati in lotti scaglionati con feedback continuo e reportistica sulla qualità.
Il costo dei servizi di visione artificiale dipende dal tipo di dati, dal metodo di annotazione, dal volume del progetto, dalla complessità degli oggetti, dal numero di classi, dai requisiti di controllo qualità, dalla competenza specifica del settore, dalle esigenze di sicurezza e dai tempi di consegna. Shaip definisce i prezzi in base al flusso di lavoro richiesto, ai risultati del progetto pilota, al formato di consegna e alla scala di produzione.
Shaip aiuta le aziende a creare set di dati di visione artificiale pronti per la produzione attraverso la raccolta dati scalabile, l'annotazione di immagini e video, l'annotazione 3D, la revisione della qualità con intervento umano e la consegna conforme alle normative. Grazie all'esperienza maturata in diversi settori, tra cui sanità, sistemi autonomi, vendita al dettaglio, robotica e altri casi d'uso dell'IA, Shaip supporta progetti complessi di IA visiva, dalla fase pilota alla produzione.
