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
Donner aux équipes les moyens de créer des produits d'IA de pointe.
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 :
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.
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.
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.
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.
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
Plus de 80 40 images de points de repère de plus de XNUMX pays, collectées en fonction des exigences personnalisées.
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.
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
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.
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.
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.
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.
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.
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.
Experts en formation et management d'équipes, nous veillons à ce que les projets soient livrés dans le budget défini.
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.
La large gamme de données d'image fournit à l'IA une grande quantité d'informations nécessaires pour s'entraîner plus rapidement.
Notre groupe d'experts maîtrisant l'annotation et l'étiquetage d'images/vidéos peut fournir des ensembles de données précis et annotés efficacement.
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.
Notre équipe de collaborateurs peut accueillir un volume supplémentaire tout en maintenant la qualité de la sortie des données.
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.
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.
Des équipes dédiées et formées:
Une efficacité de processus maximale est assurée avec:
La plateforme brevetée offre des avantages :
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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.
