Relevant indsamling af billeddata for at bringe AI til live
Træn computervision-applikationer, AI-opsætninger, selvkørende enheder og mere til perfektion med topmoderne billeddataindsamlingstjenester
Fjern flaskehalsene i din billeddatapipeline nu.
Fremhævede klienter
Hvorfor er Image Training Dataset påkrævet til Computer Vision?
Unikke systemer til kunstig intelligens og modeller for maskinlæring skal trænes omfattende for at blive betragtet som unikke. Selvom lyd- og tekstdatasæt er nødvendige for intelligent at træne NLP -modeller, skal applikationer med Computer Vision som kernefunktionalitet forsynes med et billedtræningsdatasæt.
Smarte ML -modeller og opsætninger, der har til opgave at identificere objekter og mønstre som en del af deres funktion, skal trænes grundigt. Ud fra at spore interaktioner til menneskelige følelser skal intelligente systemer have grundlaget for at identificere enheder i første omgang. Identifikationsstyrken leveres af brugerdefinerede løsninger til indsamling af billeddata.
Indsamling af billeddata til edb -systemer har følgende fordele:
- Unikt billedspecifikt arkiv
- Mulighed for at mærke billeder efter krav
- Adgang til lastbil med historiske data
Professionelle billedtræningsdatasæt
Ethvert emne. Ethvert scenarie.
Applikationer, der har brug for ansigts- og gestikaltagning, kan ikke overfladisk mates med information. I stedet skal indsamling af billeddata for maskinlæringsmodeller være på niveau med de nyeste standarder. Hos Shaip fokuserer vi på at give adgang til omfattende billedtræningsdatasæt med ekspertniveau støtte til skalerbarhed.
Professionelle billedtræningsdatasæt hos Shaip fokuserer på altomfattende løsninger, herunder enhedssporing, håndskriftanalyse, objektidentifikation og mønstergenkendelse. Det er ikke det! Tjenester til indsamling af billeddata, der tilbydes af Shaip, omfatter også:
- Fjern- og in-field datafodring
- Evne til at skalere løsninger - løbende indkøb af datasæt
- Højkvalitets og segmenterede data, der er klar til minedrift
- Understøttelse af billed-til-tekst-transskription til OCR trænede modeller
- Omfattende støtte til menneskespecifik analyse
- Sikker håndtering og håndtering af data
Vores ekspertise
Billedsamling, der går forud for emner og scenarier
Hos Shaip har vi en hel række af billeddataopsamlingstyper med algoritmer synonymt med specifikke brugssager. Tilføj computervision til dine maskinlæringsmuligheder ved at indsamle store mængder billeddatasæt (medicinsk billedsæt, datasæt til faktura, datasæt for ansigtsdatasæt eller ethvert tilpasset datasæt) til forskellige anvendelsessager. Hos Shaip har vi en hel række af billeddataopsamlingstyper med algoritmer synonymt med specifikke brugssager. Forskellige typer billeddatasæt, som vi tilbyder:
Samling af dokumentdatasæt
Intelligente applikationer, der beskæftiger sig med legitimationsautentificering, drages bedst fordel af dokumentdatasæt. Shaip tilbyder den bedst mulige billedsamling, der involverer brugbare træningsdata, der er relevante for fakturaer, kvitteringer, menuer, kort, identitetskort og mere til at hjælpe systemet med at identificere enheder proaktivt
Samling af ansigtsdatasæt
Applikationer, der skal trænes til måling af ansigtsfølelser og udtryk, tjenes bedst med vores ansigtsdatasamling. Bortset fra at fodre en enorm mængde data, sigter vi på Shaip på at skære igennem AI -bias ved at samle indsigt på tværs af en lang række etniciteter og aldersgrupper.
Indsamling af sundhedsdata
Forbedre kvaliteten af din digitale sundhedsopsætning og nøjagtighed i medicinsk diagnostik med kvalitative og kvantitative sundhedsdatasæt, der tilbydes. Vi leverer medicinske billeder, dvs. CT -scanning, MR, Ultra Sound, Xray fra forskellige medicinske specialer såsom radiologi, onkologi, patologi osv.
Indsamling af maddatasæt
Hvis du nogensinde planlægger at udvikle en smart app, der kan fange og identificere madbilleder under forskellige lysforhold, kan vores maddatasamling være ganske praktisk.
Bilindsamling af data
Træning af databaser over selvkørende biler med vejelementer, vinkelspecifik indsigt, objekter, sematiske data og mere er muligt med bildatasæt.
Dataindsamling af håndbevægelser
Hvis du nogensinde har håndsvejet din mobil til at sove, ville du være i stand til at relatere. Smart & IoT -enheder med sensorer kan drage fordel af vores håndindsamlingstjenester.
Billeddatasæt
Bilfører i fokus Billeddatasæt
450 billeder af føreransigter med bilopsætning i forskellige positurer og variationer, der dækker 20,000 unikke deltagere fra 10+ etniciteter
- Brug Case: ADAS-model i bilen
- Format: Billeder
- Volumen: 455,000 +
- Kommentar: Ingen
Landmark billeddatasæt
Mere end 80 billeder af vartegn fra over 40 lande, indsamlet baseret på brugerdefinerede krav.
- Brug Case: Landmark Detection
- Format: Billeder
- Volumen: 80,000 +
- Kommentar: Ingen
Datasæt for ansigtsbilleder
12k billeder med variationer omkring hovedstilling, etnicitet, køn, baggrund, optagelsesvinkel, alder osv. med 68 skelsættende punkter
- Brug Case: ansigtsgenkendelse
- Format: Billeder
- Volumen: 12,000 +
- Kommentar: Vartegn-kommentar
Mad billeddatasæt
55 billeder i 50+ variationer (wrt madtype, belysning, indendørs vs udendørs, baggrund, kameraafstand osv.) med kommenterede billeder
- Brug Case: Fødevaregenkendelse
- Format: Billeder
- Volumen: 55,000 +
- Kommentar: Ja
Grunde til at vælge Shaip som din troværdige AI Image Training Data Partner
Mennesker
Dedikerede og uddannede hold:
- 30,000+ samarbejdspartnere til oprettelse af data, mærkning og kvalitetssikring
- Godkendt projektledelsesteam
- Erfaren produktudviklingsteam
- Talent Pool Sourcing & Onboarding Team
Proces
Højeste proceseffektivitet sikres med:
- Robust 6 Sigma Stage-Gate-proces
- Et dedikeret team med 6 Sigma-sorte bælter - Nøgleprocessejere og overholdelse af kvalitet
- Løbende forbedring og feedback
perron
Den patenterede platform giver fordele:
- Web-baseret ende-til-ende platform
- Upåklagelig kvalitet
- Hurtigere TAT
- Problemfri levering
Mennesker
Dedikerede og uddannede hold:
- 30,000+ samarbejdspartnere til oprettelse af data, mærkning og kvalitetssikring
- Godkendt projektledelsesteam
- Erfaren produktudviklingsteam
- Talent Pool Sourcing & Onboarding Team
Proces
Højeste proceseffektivitet sikres med:
- Robust 6 Sigma Stage-Gate-proces
- Et dedikeret team med 6 Sigma-sorte bælter - Nøgleprocessejere og overholdelse af kvalitet
- Løbende forbedring og feedback
perron
Den patenterede platform giver fordele:
- Web-baseret ende-til-ende platform
- Upåklagelig kvalitet
- Hurtigere TAT
- Problemfri levering
Tjenester tilbydes
Ekspertindsamling af billeddata er ikke praktisk til omfattende AI-opsætninger. Hos Shaip kan du endda overveje følgende tjenester for at gøre modeller langt mere udbredte end normalt:
Indsamling af tekstdata
Tjenester
Den sande værdi af Shaip kognitive dataindsamlingstjenester er, at det giver organisationer nøglen til at låse op for kritisk information, der findes i ustrukturerede data
Tjenester til indsamling af lyddata
Vi gør det lettere for dig at fodre modellerne med stemmedata for at hjælpe dem med at udforske fordelene ved Natural Language Processing på en mere afbalanceret måde
Services til indsamling af videodata
Fokuser nu på computersyn sammen med NLP til træning af dine modeller i at identificere objekter, individer, afskrækkende midler og andre visuelle elementer til perfektion
Anbefalede ressourcer
Købervejledning
Billedanmærkning og mærkning til computervision
Computersyn handler om at give mening om den visuelle verden til at træne computersynsapplikationer. Dens succes koger helt ned til det, vi kalder billednotering - den grundlæggende proces bag teknologien, der får maskiner til at træffe intelligente beslutninger, og det er netop det, vi skal diskutere og udforske.
Løsninger
Computer vision tjenester og løsninger
Computersyn er et område med kunstig intelligens teknologier that træne maskiner til at se, forstå og fortolke den visuelle verden, som mennesker gør. Det hjælper med at udvikle maskinlæringsmodellerne til nøjagtigt at forstå, identificere og klassificere objekter i et billede eller en video - i en meget større skala og hastighed.
Blog
Billedanmærkningstyper: Fordele, ulemper og anvendelsesmuligheder
Verden har ikke været den samme, lige siden computere begyndte at se på objekter og fortolke dem. Fra underholdende elementer, der kunne være så enkle som et Snapchat-filter, der producerer et sjovt skæg på dit ansigt, til komplekse systemer, der autonomt registrerer tilstedeværelsen af små tumorer fra scanningsrapporter, spiller computersyn en stor rolle i menneskehedens udvikling.
Vil du bygge dit eget billeddatasæt?
Ræk ud efter et fugleperspektiv på billedtræningsdatasæt, og få dig selv et lager til din Computer Vision-model.
Ofte stillede spørgsmål (FAQ)
Billeddataindsamling til AI/ML involverer indsamling af visuelle data i form af billeder eller grafik. Disse data tjener som input til træning, test og validering af kunstig intelligens og maskinlæringsmodeller, især dem, der er designet til at behandle og forstå visuel information.
Indsamling af billeddata begynder med at definere de specifikke krav og mål for et projekt. Hvorefter billeder hentes fra databaser, optages ved hjælp af kameraer eller genereres ved hjælp af computergrafik. Det er afgørende at sikre forskellige billeder af høj kvalitet. Når de først er indsamlet, bliver disse billeder ofte mærket eller kommenteret, hvilket giver kontekst eller klassificering for at hjælpe maskinlæringsmodellen i dens træningsfase.
Indsamling af billeddata er grundlæggende for ethvert maskinlæringsprojekt, der beskæftiger sig med visuel information. Kvalitet og forskellige billeddatasæt giver mulighed for mere nøjagtig og robust modeltræning, hvilket igen fører til bedre ydeevne i applikationer fra den virkelige verden. Dette sikrer, at AI-systemer kan genkende, fortolke og reagere effektivt på visuelle signaler.
Der kan indsamles flere typer billeddata, afhængigt af projektets formål. Dette inkluderer, men er ikke begrænset til: fotografier, satellitbilleder, medicinske billeder som røntgen eller MR'er, håndskrevne dokumenter, scannede dokumenter, ansigtsfotografier, termiske billeder og endda augmented reality (AR) og virtual reality (VR) optagelser. Den type billeddata, der hentes, bør stemme overens med de specifikke krav til det pågældende AI/ML-projekt.