Collecte de données d'images pertinentes pour donner vie à l'IA
Entraînez à la perfection les applications de vision par ordinateur, les configurations d'IA, les entités autonomes et plus encore avec des services de collecte de données d'images à la pointe de la technologie
Éliminez dès maintenant les goulots d'étranglement dans votre pipeline de données d'image.
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Pourquoi l'ensemble de données de formation d'images est-il nécessaire pour la vision par ordinateur ?
Les systèmes uniques d'intelligence artificielle et les modèles d'apprentissage automatique doivent être formés de manière exhaustive pour être considérés comme uniques. Alors que des ensembles de données audio et textuelles sont nécessaires pour entraîner intelligemment les modèles NLP, les applications avec Computer Vision comme fonctionnalité principale doivent être alimentées avec un ensemble de données d'entraînement d'images.
Les modèles et les configurations de ML intelligents chargés d'identifier les objets et les modèles dans le cadre de leur fonctionnement doivent être formés de manière approfondie. Du suivi des interactions aux émotions humaines, les systèmes intelligents doivent avoir la base pour identifier les entités en premier lieu. La puissance de l'identification est fournie par des solutions de collecte de données d'images personnalisées.
La collecte de données d'images pour les systèmes de vision par ordinateur présente les avantages suivants :
- Référentiel unique spécifique à l'image
- Possibilité d'étiqueter les images selon les exigences
- Accès à des camions pleins de données historiques
Ensembles de données de formation d'image professionnelle
N'importe quel sujet. N'importe quel scénario.
Les applications qui nécessitent un marquage facial et gestuel ne peuvent pas être alimentées en informations, de manière superficielle. Au lieu de cela, la collecte de données d'images pour les modèles d'apprentissage automatique doit être conforme aux normes les plus récentes. Chez Shaip, nous nous concentrons sur la fourniture d'un accès à des ensembles de données complets de formation d'images avec une assistance de niveau expert vers l'évolutivité.
Les ensembles de données de formation aux images professionnelles de Shaip se concentrent sur des solutions complètes, notamment le suivi des entités, l'analyse de l'écriture manuscrite, l'identification d'objets et la reconnaissance de formes. Ce n'est pas ça! Les services de collecte de données d'images proposés par Shaip incluent également :
- Alimentation des données à distance et sur le terrain
- Capacité à faire évoluer les solutions - achat continu d'ensembles de données
- Des données de haute qualité et segmentées prêtes à être exploitées
- Prise en charge de la transcription image-texte pour OCR modèles entraînés
- Prise en charge étendue de l'analyse spécifique à l'homme
- Traitement et gestion sécurisés des données
Notre expertise
Collection d'images qui précède les sujets et les scénarios
Chez Shaip, nous avons toute une gamme de types de collecte de données d'images, avec des algorithmes synonymes de cas d'utilisation spécifiques. Ajoutez la vision par ordinateur à vos capacités d'apprentissage automatique en collectant de grands volumes d'ensembles de données d'images (ensemble de données d'images médicales, ensemble de données d'images de facture, collection d'ensembles de données faciales ou tout ensemble de données personnalisé) pour une variété de cas d'utilisation. Chez Shaip, nous avons toute une gamme de types de collecte de données d'images, avec des algorithmes synonymes de cas d'utilisation spécifiques. Différents types de jeux de données d'images que nous proposons :
Collection d'ensembles de données de documents
Les applications intelligentes traitant de l'authentification des informations d'identification bénéficient le mieux des ensembles de données de documents. Shaip offre la meilleure collection d'images possible, impliquant des données de formation utilisables concernant les factures, les reçus, les menus, les cartes, les cartes d'identité, etc., pour aider le système à identifier les entités de manière proactive
Collection d'ensembles de données faciales
Les applications qui doivent être formées pour évaluer les émotions et les expressions faciales sont mieux servies avec notre collection d'ensembles de données faciales. En plus de fournir un volume énorme de données, chez Shaip, nous visons à éliminer les biais de l'IA, en rassemblant des informations sur un large éventail d'ethnies et de groupes d'âge.
Collecte de données de santé
Améliorez la qualité de votre configuration numérique de soins de santé et la précision des diagnostics médicaux grâce aux ensembles de données de santé qualitatifs et quantitatifs proposés. Nous fournissons des images médicales, c'est-à-dire tomodensitométrie, IRM, ultrasons, rayons X de diverses spécialités médicales telles que la radiologie, l'oncologie, la pathologie, etc.
Collection d'ensembles de données sur les aliments
Si vous envisagez de développer une application intelligente capable de capturer et d'identifier des images d'aliments, dans différentes conditions d'éclairage, notre collection d'ensembles de données alimentaires peut être très pratique.
Collecte de données automobiles
La formation des bases de données de voitures autonomes avec des éléments en bordure de route, des informations spécifiques à l'angle, des objets, des données sématiques, etc. est possible avec les ensembles de données automobiles.
Collecte de données sur les gestes de la main
Si vous avez déjà fait glisser votre mobile pour dormir, vous seriez en mesure de comprendre. Les appareils intelligents et IoT avec capteurs peuvent bénéficier de nos services de collecte de données sur les gestes de la main.
Ensembles de données d'images
Ensemble de données d'image sur le conducteur de voiture
450 20,000 images de visages de conducteurs avec configuration de voiture dans différentes poses et variations couvrant 10 XNUMX participants uniques de plus de XNUMX ethnies
- Cas d'utilisation: Modèle ADAS embarqué
- Format: Ajouter des images
- Volume: 455,000+
- Annotation: Non
Ensemble de données d'images de points de repère
Plus de 80 40 images de points de repère de plus de XNUMX pays, collectées en fonction des exigences personnalisées.
- Cas d'utilisation: Détection de point de repère
- Format: Ajouter des images
- Volume: 80,000+
- Annotation: Non
Ensemble de données d'images faciales
Images 12k avec des variations autour de la pose de la tête, de l'origine ethnique, du sexe, de l'arrière-plan, de l'angle de capture, de l'âge, etc. avec 68 points de repère
- Cas d'utilisation: La reconnaissance faciale
- Format: Ajouter des images
- Volume: 12,000+
- Annotation: Annotation de point de repère
Ensemble de données d'images d'aliments
55 50 images dans plus de XNUMX variations (type d'aliments, éclairage, intérieur vs extérieur, arrière-plan, distance de la caméra, etc.) avec des images annotées
- Cas d'utilisation: Reconnaissance alimentaire
- Format: Ajouter des images
- Volume: 55,000+
- Annotation: Oui
Raisons de choisir Shaip comme partenaire de confiance pour les données de formation sur les images d'IA
Personnes
Des équipes dédiées et formées:
- Plus de 30,000 collaborateurs pour la création de données, l'étiquetage et le contrôle qualité
- Équipe de gestion de projet accréditée
- Équipe de développement de produits expérimentée
- Équipe d'approvisionnement et d'intégration du pool de talents
Processus
Une efficacité de processus maximale est assurée avec:
- Processus robuste 6 Sigma Stage-Gate
- Une équipe dédiée de ceintures noires 6 Sigma – Responsables des processus clés & Conformité qualité
- Amélioration continue et boucle de rétroaction
Plateforme
La plateforme brevetée offre des avantages :
- Plateforme Web de bout en bout
- Une qualité irréprochable
- TAT plus rapide
- Livraison transparente
Personnes
Des équipes dédiées et formées:
- Plus de 30,000 collaborateurs pour la création de données, l'étiquetage et le contrôle qualité
- Équipe de gestion de projet accréditée
- Équipe de développement de produits expérimentée
- Équipe d'approvisionnement et d'intégration du pool de talents
Processus
Une efficacité de processus maximale est assurée avec:
- Processus robuste 6 Sigma Stage-Gate
- Une équipe dédiée de ceintures noires 6 Sigma – Responsables des processus clés & Conformité qualité
- Amélioration continue et boucle de rétroaction
Plateforme
La plateforme brevetée offre des avantages :
- Plateforme Web de bout en bout
- Une qualité irréprochable
- TAT plus rapide
- Livraison transparente
Services offerts
La collecte de données d'images par des experts n'est pas un jeu d'enfant pour les configurations complètes de l'IA. Chez Shaip, vous pouvez même envisager les services suivants pour rendre les modèles beaucoup plus répandus que d'habitude :
Collecte de données textuelles
Services
La vraie valeur des services de collecte de données cognitives de Shaip est qu'ils donnent aux organisations la clé pour déverrouiller les informations critiques trouvées dans les données non structurées
Services de collecte de données audio
Nous vous permettons d'alimenter plus facilement les modèles avec des données vocales pour les aider à explorer les avantages du traitement du langage naturel de manière plus équilibrée
Services de collecte de données vidéo
Concentrez-vous maintenant sur la vision par ordinateur avec la PNL pour entraîner vos modèles à identifier les objets, les individus, les dissuasifs et autres éléments visuels à la perfection
Ressources recommandées
Guide de l'acheteur
Annotation et étiquetage d'images pour la vision par ordinateur
La vision par ordinateur consiste à donner un sens au monde visuel pour former des applications de vision par ordinateur. Son succès se résume entièrement à ce que nous appelons l'annotation d'images - le processus fondamental derrière la technologie qui permet aux machines de prendre des décisions intelligentes et c'est exactement ce que nous sommes sur le point de discuter et d'explorer.
Solutions
Services et solutions de vision par ordinateur
La vision par ordinateur est un domaine des technologies d'intelligence artificielle that entraîner des machines à voir, comprendre et interpréter le monde visuel, comme le font les humains. Il aide à développer les modèles d'apprentissage automatique pour comprendre, identifier et classer avec précision les objets dans une image ou une vidéo - à une échelle et à une vitesse beaucoup plus grandes.
Blog
Types d'annotations d'images : avantages, inconvénients et cas d'utilisation
Le monde n'est plus le même depuis que les ordinateurs ont commencé à regarder les objets et à les interpréter. Des éléments divertissants qui pourraient être aussi simples qu'un filtre Snapchat qui produit une drôle de barbe sur votre visage aux systèmes complexes qui détectent de manière autonome la présence de minuscules tumeurs à partir de rapports d'analyse, la vision par ordinateur joue un rôle majeur dans l'évolution de l'humanité.
Vous souhaitez créer votre propre référentiel d'ensembles de données d'images ?
Obtenez une vue d'ensemble sur les ensembles de données de formation d'images et procurez-vous un référentiel pour votre modèle de vision par ordinateur.
Foire Aux Questions (FAQ)
La collecte de données d'images pour l'IA/ML implique la collecte de données visuelles sous forme d'images ou de graphiques. Ces données servent d’entrée pour la formation, les tests et la validation des modèles d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique, en particulier ceux conçus pour traiter et comprendre les informations visuelles.
La collecte de données d'images commence par la définition des exigences et des objectifs spécifiques d'un projet. Après quoi, les images proviennent de bases de données, sont capturées à l’aide d’appareils photo ou générées à l’aide d’infographies. Garantir des images diversifiées et de haute qualité est crucial. Une fois collectées, ces images sont souvent étiquetées ou annotées, fournissant un contexte ou une classification pour aider le modèle d'apprentissage automatique dans sa phase de formation.
La collecte de données d'images est fondamentale pour tout projet d'apprentissage automatique traitant d'informations visuelles. Des ensembles de données d'images de qualité et diversifiés permettent une formation de modèles plus précise et plus robuste, ce qui à son tour conduit à de meilleures performances dans les applications du monde réel. Cela garantit que les systèmes d’IA peuvent reconnaître, interpréter et répondre efficacement aux signaux visuels.
Plusieurs types de données d'images peuvent être collectées, selon l'objectif du projet. Cela inclut, mais sans s'y limiter : les photographies, les images satellites, l'imagerie médicale comme les rayons X ou les IRM, les documents manuscrits, les documents numérisés, les photographies faciales, les images thermiques et même les captures de réalité augmentée (AR) et de réalité virtuelle (VR). Le type de données d'image obtenues doit correspondre aux exigences spécifiques du projet AI/ML en question.