Services et solutions de vision par ordinateur
Bénéficiez d'une assistance premium d'experts de classe mondiale pour mettre en œuvre la vision par ordinateur de la bonne manière, en extrayant des données en temps réel à partir de vidéos et d'images pour accélérer votre parcours de ML
Clients en vedette
Donner aux équipes les moyens de créer des produits d'IA de pointe.
Donner un sens au monde visuel pour former des applications de vision par ordinateur
La vision par ordinateur est un domaine des technologies d'intelligence artificielle qui entraînent les 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.
Les développements récents des technologies de vision par ordinateur ont surmonté certaines des limites auxquelles les humains sont confrontés pour détecter et étiqueter avec précision des objets à partir des vastes quantités de données générées aujourd'hui à partir de systèmes disparates. L'ordinateur résout efficacement ces 3 tâches :
– Comprendre automatiquement quels sont les objets de l'image et où ils se trouvent.
– Catégoriser ces objets et comprendre les relations entre eux.
– Comprendre le contexte de la scène.
- Classification des objets: Quelle grande catégorie d'objets existe-t-il ?
- Identification de l'objet : Quel type d'objet donné existe-t-il ?
- Vérification d'objet : Quel est l'objet sur la photo ?
- Détection d'objets: Où sont les objets sur la photo ?
- Détection de point de repère d'objet : Quels sont les points clés de l'objet photographié ?
- Segmentation d'objet : Quels pixels appartiennent à l'objet dans l'image ?
- Reconnaissance d'objet : Quels objets sont sur cette photo et où sont-ils ?
Services de collecte de données
La formation de modèles ML pour interpréter et comprendre le monde visuel nécessite de gros volumes de données d'images et de vidéos étiquetées avec précision.
- Source de données image/vidéo de plus de 60 zones géographiques
- Plus de 2 millions d'images dans plusieurs spécialités médicales comme la radiologie, etc.
- Plus de 60 50 images d'aliments et de documents couvrant plus de XNUMX variations par rapport au cadre, à l'éclairage, à l'intérieur et à l'extérieur, à la distance de la caméra.
Services d'annotation de données
Qu'il s'agisse de cadres de délimitation, de segmentation sémantique, de polygones, de polylignes ou d'annotations de points clés, nous pouvons vous aider avec n'importe quelle technique d'annotation d'images/vidéos.
- Un service d'annotation de données de bout en bout entièrement géré avec logiciel et main-d'œuvre inclus, simplifiant ainsi l'expérience utilisateur.
- Une main-d'œuvre expérimentée composée de plus de 30,000 XNUMX collaborateurs aide à étiqueter les images et les vidéos pour les cas d'utilisation de CV, c'est-à-dire la détection d'objets, la segmentation d'images, la classification, etc.
Main-d'œuvre gérée
Nous offrons également une ressource qualifiée qui devient une extension de votre équipe pour vous accompagner dans vos tâches d'annotation de données, grâce aux outils que vous préférez tout en maintenant la cohérence et la qualité souhaitées. Notre main-d'œuvre qualifiée et expérimentée applique les meilleures pratiques apprises en étiquetant des millions d'images et de vidéos pour fournir un étiquetage de données de classe mondiale pour les solutions de vision par ordinateur.
Expertise en vision par ordinateur en IA
Capacités de collecte d'images/vidéos et d'annotations
De la collecte d'images/vidéos à la reconnaissance et au suivi d'objets d'annotation, en passant par la segmentation sémantique et les annotations de nuages de points 3D, nous apportons une meilleure compréhension du monde visuel avec des images et des vidéos détaillées et étiquetées avec précision pour améliorer les performances de vos modèles de vision par ordinateur.
Collection d'images
Collection de vidéos
Boîtes englobantes
Cuboïdes 3D
Segmentation Sémantique
Annotation de polygone
Annotation de point de repère
Segmentation de ligne
Transcription d'image
Transcription vidéo
Classification d'image
Segmentation d'image
Annotation des points clés de l'image
Classification vidéo
Segmentation vidéo
Ensembles de données de vision par ordinateur
Car Driver in focus Image Dataset
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
- Le volume: 455,000 et plus
- 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
- Le volume: 80,000 et plus
- Annotation: Non
Ensemble de données vidéo basé sur un drone
84.5k vidéos de drones de zones telles que le campus universitaire / scolaire, le site de l'usine, le terrain de jeu, la rue, le marché aux légumes avec des détails GPS.
- Cas d'utilisation: Suivi des piétons
- Format: Vidéos
- Le volume: 84,500 et plus
- Annotation: Oui
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
- Le volume: 55,000 et plus
- Annotation: Oui
Cas d'usage
IA de santé
Entraînez les modèles ML à détecter les grains de beauté cancéreux sur les images de la peau ou à détecter les symptômes sur les IRM ou les radiographies du patient.
La reconnaissance faciale
Entraînez des modèles ML pour identifier les images de personnes en fonction des traits du visage et comparez-les avec une base de données de profils faciaux pour détecter et marquer les personnes.
Applications géospatiales
Annotation d'images satellites et de photographies UAV pour préparer des jeux de données pour le géotraitement et annoter un nuage de points 3D pour Geo.AI.
Réalité Augmentée
Avec le casque AR, placez des objets virtuels dans le monde réel. Il peut détecter des surfaces planes telles que des murs, des dessus de table et des sols - une partie très critique pour établir la profondeur et les dimensions et placer des objets virtuels dans le monde physique.
Self-Driving Cars
Plusieurs caméras capturent des vidéos sous un angle différent pour identifier les limites des feux de circulation, des routes, des voitures, des objets et des piétons à proximité pour former les voitures autonomes à diriger automatiquement le véhicule et éviter de heurter les obstacles tout en conduisant le passager en toute sécurité.
Commerce de détail / e-commerce
Avec la vision par ordinateur dans le commerce de détail, les applications peuvent offrir des recommandations personnalisées basées sur les habitudes d'achat des clients et accélérer les opérations commerciales telles que la gestion des rayons, les paiements, etc.
Pourquoi Shaip ?
Des prix compétitifs
Experts en formation et management d'équipes, nous veillons à ce que les projets soient livrés dans le budget défini.
Capacité intersectorielle
L'équipe analyse les données de plusieurs sources et est capable de produire des données de formation à l'IA de manière efficace et en volume dans tous les secteurs.
Gardez une longueur d'avance sur la concurrence
La large gamme de données d'image fournit à l'IA une grande quantité d'informations nécessaires pour s'entraîner plus rapidement.
Effectif expert
Notre groupe d'experts maîtrisant l'annotation et l'étiquetage d'images/vidéos peut fournir des ensembles de données précis et annotés efficacement.
Focus sur la croissance
Notre équipe vous aide à préparer les données image/vidéo pour la formation des moteurs d'IA, ce qui vous fait gagner un temps et des ressources précieux.
Évolutivité
Notre équipe de collaborateurs peut accueillir un volume supplémentaire tout en maintenant la qualité de la sortie des données.
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
Données d'entraînement à l'IA pour la reconnaissance faciale
Aujourd'hui, nous sommes à l'aube du mécanisme de la prochaine génération, où nos visages sont nos codes d'accès. Grâce à la reconnaissance des caractéristiques faciales uniques, les machines peuvent détecter si la personne essayant d'accéder à un appareil est autorisée, faire correspondre les séquences de vidéosurveillance avec des images réelles pour suivre les criminels et les défaillants, réduire la criminalité dans les magasins de détail, etc.
Blog
Qu'est-ce que la reconnaissance d'image AI et comment ça marche ?
Les êtres humains ont la capacité innée de distinguer et d'identifier avec précision des objets, des personnes, des animaux et des lieux à partir de photographies. Cependant, les ordinateurs n'ont pas la capacité de classer les images. Pourtant, ils peuvent être formés pour interpréter les informations visuelles à l'aide d'applications de vision par ordinateur et de la technologie de reconnaissance d'images.
Notre capacité
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
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Foire À Questions (FAQ)
Les machines intelligentes devraient être capables d'interpréter le monde visuel de manière contextuelle, précisément pour mieux comprendre et mieux voir les choses. La vision par ordinateur est une de ces branches ou plutôt une expertise technologique qui vise à développer des modèles d'apprentissage et de formation pour les machines afin de les rendre plus réceptives aux images et aux vidéos, améliorant ainsi les capacités d'identification et de déchiffrement des machines.
La vision par ordinateur, en tant que technologie autonome, prend en compte plusieurs aspects de l'autonomie visuelle. L'approche est similaire à l'imitation du cerveau humain et de sa perception des entités visuelles. Le modus operandi implique la formation de modèles pour améliorer la classification des images, l'identification, la vérification et la détection d'objets, la détection de points de repère, la reconnaissance d'objets et enfin la segmentation d'objets.
Certains des exemples les plus remarquables de vision par ordinateur incluent les systèmes de détection d'intrusion, les lecteurs d'écran, les configurations de détection de défauts, les identifiants de métrologie et les voitures autonomes installées avec des configurations multi-caméras, des unités LiDAR et d'autres ressources.
L'annotation d'images est une forme d'outil d'apprentissage supervisé dans Computer Vision, visant à former des modèles d'IA pour mieux reconnaître, identifier et comprendre les visuels. Également appelée étiquetage de données, l'annotation d'images dans de grands volumes entraîne considérablement les modèles, ce qui renforce leurs capacités à tirer des inférences et à prendre des décisions à l'avenir.
L'annotation d'images dans Computer Vision vise à classer des images disparates via des outils pertinents pour ajouter avec précision des métadonnées exploitables aux ensembles de données centrés sur les images. En termes plus simples, l'annotation d'images marque un grand volume d'images via du texte ou tout autre marqueur pour une meilleure compréhension de la part des machines, les formant ainsi mieux à la classification et à la détection.