Services de vision par ordinateur de bout en bout pour les équipes d'IA et d'apprentissage automatique

Les services de vision par ordinateur aident les équipes d'IA à entraîner des modèles à interpréter des images, des vidéos et des données visuelles issues de capteurs. Ces services comprennent généralement l'annotation d'images et de vidéos, la détection d'objets, la segmentation sémantique, l'étiquetage de nuages ​​de points 3D, la collecte de jeux de données et des flux de travail d'annotation avec contrôle qualité. Shaip propose des services de vision par ordinateur pour aider les entreprises à constituer des jeux de données d'entraînement de haute qualité pour leurs modèles d'IA en production.

La vision par ordinateur est une branche de l'intelligence artificielle qui permet aux machines de comprendre et d'analyser des données visuelles telles que des images, des vidéos, des examens médicaux, des images satellites, des photos de commerces ou des séquences de conduite autonome. Elle permet aux modèles d'IA de détecter des objets, de classifier des scènes, de reconnaître des motifs, de suivre des mouvements et de prendre des décisions à partir d'informations visuelles.

La vision par ordinateur repose sur l'entraînement de modèles d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond à l'aide d'ensembles de données visuelles annotées. Des annotateurs humains étiquettent les objets, les régions, les attributs, les points clés ou les pixels des images et des vidéos afin que le modèle puisse apprendre les schémas visuels. Une fois entraîné, le modèle est capable d'identifier, de classer, de segmenter ou de suivre des objets dans de nouvelles données visuelles.

Shaip propose des services d'annotation d'images incluant les boîtes englobantes, les polygones, les polylignes, les points clés, la segmentation sémantique, la segmentation d'instances, la segmentation panoptique, les cuboïdes 3D, la classification d'images et l'annotation de nuages ​​de points 3D. Ces types d'annotation sont utilisés dans des domaines tels que la détection d'objets, l'annotation de points de repère faciaux, la conduite autonome, l'imagerie médicale, la recherche visuelle en point de vente et l'intelligence artificielle en robotique.

Les techniques d'annotation courantes en vision par ordinateur comprennent les boîtes englobantes pour la détection d'objets, les polygones pour les contours d'objets irréguliers, la segmentation sémantique pour l'étiquetage au niveau du pixel, la segmentation d'instances pour séparer les objets individuels, les points clés pour la détection de pose ou de points de repère, les cuboïdes 3D pour l'étiquetage spatial des objets et les polylignes pour les voies, les routes, les pistes ou les limites.

Oui. Shaip peut personnaliser les jeux de données de vision par ordinateur en fonction des exigences du projet, telles que la géographie, l'environnement, l'angle de la caméra, les conditions d'éclairage, la classe d'objets, la composition démographique, la taxonomie des annotations, le format d'image, la fréquence d'images vidéo, les champs de métadonnées et le schéma de diffusion. La conception de jeux de données personnalisés contribue à améliorer la pertinence, la précision et les performances réelles du modèle.

La quantité de données étiquetées nécessaires dépend du type de modèle, du cas d'utilisation, de la complexité des objets, du nombre de classes et de l'objectif de performance. Un modèle de base peut nécessiter des milliers d'images étiquetées par classe, tandis que les modèles de vision par ordinateur destinés à la production requièrent souvent des dizaines de milliers d'exemples, voire plus, couvrant une grande variété d'éclairages, d'angles, d'arrière-plans et de cas particuliers.

Shaip accompagne des projets de vision par ordinateur dans les domaines de la santé et de l'imagerie médicale, des véhicules autonomes et des systèmes avancés d'aide à la conduite (ADAS), de la robotique et de l'intelligence artificielle physique, du commerce de détail et du e-commerce, de l'imagerie géospatiale et par drones, de l'agriculture, de la sécurité et de la surveillance, de l'assurance, des villes intelligentes et de l'intelligence artificielle industrielle. Chaque secteur requiert des directives d'annotation spécifiques, des processus d'assurance qualité et une expertise particulière.

La vision par ordinateur est utilisée dans les véhicules autonomes pour la détection d'obstacles, dans le secteur de la santé pour l'analyse d'images médicales, dans le commerce de détail pour la recherche visuelle et l'étiquetage des produits, dans la fabrication pour la détection des défauts, dans l'agriculture pour la surveillance des cultures, dans la sécurité pour l'analyse de la surveillance, dans l'assurance pour l'évaluation des dommages et dans la robotique pour la reconnaissance d'objets, la navigation et l'exécution des tâches.

Shaip utilise des processus qualité structurés, un étalonnage des relecteurs, des directives spécifiques à chaque projet, des contrôles qualité et une relecture humaine pour garantir la précision des annotations. Les projets débutent généralement par un lot pilote afin de valider la taxonomie, les règles relatives aux cas particuliers, les critères d'acceptation et l'harmonisation des relecteurs avant le passage à une annotation en production.

Shaip assure la gestion sécurisée des données sensibles grâce à des processus de confidentialité, de conformité et de contrôle d'accès. Pour les projets réglementés, Shaip prend en charge l'anonymisation, les équipes soumises à des accords de confidentialité, le contrôle d'accès, l'auditabilité, le déploiement sécurisé dans le cloud et les processus conformes aux normes telles que HIPAA, RGPD, ISO 27001, ISO 9001 et SOC 2.

La durée des projets de vision par ordinateur dépend du volume de données, de la complexité des annotations, du nombre de classes d'objets, du niveau d'assurance qualité, de la configuration des outils et des cycles de révision. Les projets pilotes permettent souvent de définir les seuils de débit et de qualité avant la mise en production. Les projets d'envergure sont généralement livrés par phases, avec un suivi continu de la qualité et des retours d'information.

Le coût des services de vision par ordinateur dépend du type de données, de la méthode d'annotation, du volume du projet, de la complexité des objets, du nombre de classes, des exigences en matière d'assurance qualité, de l'expertise métier, des besoins de sécurité et du délai d'exécution. Shaip établit ses tarifs en fonction du flux de travail requis, des résultats des tests pilotes, du format de livraison et de l'échelle de production.

Shaip aide les entreprises à constituer des jeux de données de vision par ordinateur prêts pour la production grâce à une collecte de données évolutive, l'annotation d'images et de vidéos, l'annotation 3D, un contrôle qualité réalisé par des humains et une livraison conforme aux exigences. Fort d'une expérience dans les secteurs de la santé, des systèmes autonomes, du commerce de détail, de la robotique et d'autres cas d'usage de l'IA, Shaip accompagne les projets complexes d'IA visuelle, du pilote à la production.