-
-
Firmanavn
Computervisionstjenester er komplette datatjenester, der træner AI-modeller til at fortolke billeder og video – herunder billedannotering, videoannotering, semantisk segmentering, 3D-punktskymærkning og dataindsamling. Shaip leverer disse tjenester gennem en administreret arbejdsstyrke på over 500,000 uddannede bidragydere i over 60 lande med HIPAA-, SOC 2- og ISO 27001-kontroller.
Den seneste udvikling inden for computer vision-teknologier har overvundet nogle af de begrænsninger, som mennesker står over for, når det gælder præcis detektering og mærkning af objekter ud fra de enorme mængder data, der genereres i dag fra forskellige systemer. Computeren løser effektivt disse 3 opgaver:
Uddannelse af ML-modeller til at fortolke og forstå den visuelle verden kræver store mængder nøjagtigt mærkede billed- og videodata.
Fra afgrænsningsbokse, semantisk segmentering, polygoner, polylines til keypoint-kommentar kan vi hjælpe dig med enhver billed- / video-annoteringsteknik.
Vi tilbyder også en dygtig ressource, der bliver en forlængelse af dit team for at støtte dig med dine dataannotationsopgaver, gennem værktøjer, du foretrækker, samtidig med at du beholder den ønskede konsistens og kvalitet. Vores dygtige og erfarne arbejdsstyrke anvender de bedste fremgangsmåder, der er lært ved at mærke millioner af billeder og videoer til at levere datamærkning i verdensklasse til computer vision-løsninger.
Fra billed- / videoindsamling til annotationsgenkendelsesgenstand og sporing til semantisk segmentering og 3D-punktskykommentarer, giver vi en større forståelse af den visuelle verden med detaljerede, nøjagtigt mærkede billeder og videoer for at forbedre ydeevnen for dine computervisionmodeller.
450 billeder af føreransigter med bilopsætning i forskellige positurer og variationer, der dækker 20,000 unikke deltagere fra 10+ etniciteter
Mere end 80 billeder af vartegn fra over 40 lande, indsamlet baseret på brugerdefinerede krav.
84.5k dronevideoer af områder som universitets-/skolecampus, fabriksplads, legeplads, gade, grøntsagsmarked med GPS-detaljer.
55 billeder i 50+ variationer (wrt madtype, belysning, indendørs vs udendørs, baggrund, kameraafstand osv.) med kommenterede billeder
Annotering af røntgenbilleder, CT-, MR-, ultralyd-, patologi-dias og tandbilleder – med HIPAA-kontrollerede arbejdsgange og klinikerledet gennemgang.
Data om ansigtsgenkendelse, våben- og trusselsdetektion, crowdanalyse og nummerpladedatasæt med dokumenteret samtykke og etisk gennemgang.
Annotering af satellit-, luft- og dronebilleder — arealanvendelse, infrastruktur, landbrugsovervågning og katastrofeberedskab.
Egocentrisk video, hånd-objekt-interaktion, manipulation og data om lager-/fabriksopfattelse til VLA- og robotmodeller.
Flere kameraer optager videoer fra en anden vinkel for at identificere grænserne for trafiksignaler, veje, biler, genstande og fodgængere i nærheden for at træne selvkørende biler til automatisk at styre køretøjet og undgå at ramme forhindringer, mens de kører passageren sikkert.
Produktattributmærkning, hyldedetektion, visuel søgning og prøvningsbilleder til personalisering og lagerautomatisering.
Som eksperter i uddannelse og styring af teams sikrer vi, at projekter leveres inden for det definerede budget.
Holdet analyserer data fra flere kilder og er i stand til at producere AI-træningsdata effektivt og i mængder på tværs af alle brancher.
Det brede spektrum af billeddata giver AI rigelige mængder information, der er nødvendig for at træne hurtigere.
Vores pulje af eksperter, der er dygtige inden for billed- / videoteknologi og -mærkning, kan skaffe nøjagtige og effektivt kommenterede datasæt.
Vores team hjælper dig med at forberede billed- / videodata til træning af AI-motorer, hvilket sparer værdifuld tid og ressourcer.
Vores team af samarbejdspartnere kan rumme ekstra volumen, samtidig med at kvaliteten af dataoutput opretholdes.
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.
I dag er vi ved begyndelsen af næste generations mekanisme, hvor vores ansigter er vores adgangskoder. Gennem genkendelsen af unikke ansigtstræk kan maskiner registrere, om personen, der forsøger at få adgang til en enhed, er autoriseret, matche CCTV-optagelser med faktiske billeder for at spore forbrydere og misligholdere, reducere kriminalitet i detailbutikker og mere.
Mennesker har den medfødte evne til at skelne og præcist identificere genstande, mennesker, dyr og steder fra fotografier. Dog har computere ikke mulighed for at klassificere billeder. Alligevel kan de trænes til at fortolke visuel information ved hjælp af computersynsapplikationer og billedgenkendelsesteknologi.
Dedikerede og uddannede hold:
Højeste proceseffektivitet sikres med:
Den patenterede platform giver fordele:
Styrke teams til at opbygge verdensledende AI-produkter.
Fra dataindsamling til annotering, licensering og validering – vi hjælper dig med at komme hurtigere på markedet med data, du kan stole på.
Kontakt osComputer vision-tjenester hjælper AI-teams med at træne modeller til at fortolke billeder, videoer og sensorbaserede visuelle data. Disse tjenester omfatter typisk billedannotering, videoannotering, objektdetektion, semantisk segmentering, 3D-punktskymærkning, dataindsamling og kvalitetsstyrede annoteringsworkflows. Shaip leverer computer vision-tjenester, der hjælper virksomheder med at opbygge træningsdatasæt af høj kvalitet til AI-produktionsmodeller.
Computervision er en gren af kunstig intelligens, der gør det muligt for maskiner at forstå og analysere visuelle data såsom billeder, videoer, medicinske scanninger, satellitbilleder, detailhandelsfotos eller optagelser fra autonom kørsel. Det giver AI-modeller mulighed for at registrere objekter, klassificere scener, genkende mønstre, spore bevægelse og træffe beslutninger baseret på visuelle input.
Computervision fungerer ved at træne maskinlærings- og deep learning-modeller på mærkede visuelle datasæt. Menneskelige annotatorer mærker objekter, regioner, attributter, nøglepunkter eller pixels i billeder og videoer, så modellen kan lære visuelle mønstre. Når den er trænet, kan modellen identificere, klassificere, segmentere eller spore objekter i nye visuelle data.
Shaip tilbyder billedannotationstjenester, herunder afgrænsningsbokse, polygoner, polylinjer, nøglepunkter, semantisk segmentering, instanssegmentering, panoptisk segmentering, 3D-kuber, billedklassificering og 3D-punktskyannotering. Disse annotationstyper understøtter use cases som objektdetektion, annotering af ansigtslandemærker, autonom kørsel, medicinsk billeddannelse, visuel søgning i detailhandlen og robotteknologisk AI.
Almindelige computer vision-annotationsteknikker omfatter afgrænsningsbokse til objektdetektion, polygoner til uregelmæssige objektgrænser, semantisk segmentering til mærkning på pixelniveau, instanssegmentering til adskillelse af individuelle objekter, nøglepunkter til detektion af pose eller landemærker, 3D-kuber til rumlig objektmærkning og polylinjer til baner, veje, spor eller grænser.
Ja. Shaip kan tilpasse computer vision-datasæt baseret på projektkrav såsom geografi, miljø, kameravinkel, lysforhold, objektklasse, demografisk blanding, annotationstaksonomi, billedformat, videobilledhastighed, metadatafelter og leveringsskema. Design af brugerdefineret datasæt hjælper med at forbedre modelrelevans, nøjagtighed og ydeevne i den virkelige verden.
Mængden af nødvendige mærkede data afhænger af modeltypen, use case, objektkompleksitet, antal klasser og ydeevnemål. En basismodel kan starte med tusindvis af mærkede billeder pr. klasse, mens computer vision-modeller i produktionsklassen ofte kræver titusindvis eller flere eksempler på tværs af varierende belysning, vinkler, baggrunde og kanttilfælde.
Shaip understøtter computer vision-projekter på tværs af sundhedspleje og medicinsk billeddannelse, autonome køretøjer og ADAS, robotteknologi og fysisk AI, detailhandel og e-handel, geospatial og UAV-billeddannelse, landbrug, sikkerhed og overvågning, forsikring, smarte byer og industriel AI. Hver branche kræver domænespecifikke annotationsretningslinjer, QA-arbejdsgange og ekspertgennemgang.
Computervision bruges i autonome køretøjer til forhindringsdetektering, sundhedspleje til medicinsk billedanalyse, detailhandel til visuel søgning og produktmærkning, produktion til defektdetektering, landbrug til afgrødeovervågning, sikkerhed til overvågningsanalyse, forsikring til skadesvurdering og robotteknologi til objektgenkendelse, navigation og opgaveudførelse.
Shaip bruger strukturerede kvalitetsarbejdsgange, kalibrering af korrekturlæsere, projektspecifikke retningslinjer, kvalitetskontroller og human-in-the-loop-gennemgang for at opretholde nøjagtigheden af annotationer. Projekter starter typisk med en pilotbatch for at validere taksonomi, edge-case-regler, acceptkriterier og korrekturlæserjustering, før der skaleres til fuld produktionsannotation.
Shaip understøtter sikker håndtering af følsomme data gennem arbejdsgange inden for privatliv, compliance og adgangskontrol. For regulerede projekter kan Shaip understøtte anonymisering, teams med fortrolighedsaftaler, kontrolleret adgang, revisionsmuligheder, sikker cloud-levering og compliance-tilpassede processer for standarder som HIPAA, GDPR, ISO 27001, ISO 9001 og SOC 2.
Tidslinjer for computervisionsprojekter afhænger af datamængde, annotationskompleksitet, antal objektklasser, QA-dybde, værktøjsopsætning og gennemgangscyklusser. Pilotbatcher hjælper ofte med at definere gennemløbs- og kvalitetsbenchmarks før fuld produktion. Store virksomhedsprojekter leveres ofte i faseopdelte batcher med løbende feedback og kvalitetsrapportering.
Prisen for computer vision-tjenester afhænger af datatype, annotationsmetode, projektvolumen, objektkompleksitet, antal klasser, QA-krav, domæneekspertise, sikkerhedsbehov og ekspeditionstid. Shaip fastsætter prisfastsættelsen baseret på den nødvendige arbejdsgang, pilotresultater, leveringsformat og produktionsskala.
Shaip hjælper virksomheder med at opbygge produktionsklare computer vision-datasæt gennem skalerbar dataindsamling, billed- og videoannotering, 3D-annotering, human-in-the-loop-kvalitetsgennemgang og compliance-fokuseret levering. Med erfaring inden for sundhedspleje, autonome systemer, detailhandel, robotteknologi og andre AI-anvendelsesscenarier understøtter Shaip komplekse visuelle AI-projekter fra pilotprojekt til produktion.
