Gwasanaethau Casglu Data Delweddau ar gyfer Gweledigaeth Gyfrifiadurol
Setiau data delweddau wedi'u teilwra, wedi'u cydsynio'n llawn — unrhyw bwnc, unrhyw senario, wedi'u hadeiladu i fanylebau eich model.
Pam mae angen Set Ddata Hyfforddiant Delwedd ar gyfer Computer Vision?
Casglu data delweddau yw'r broses o gipio, cyrchu a churadu setiau data delweddau i hyfforddi modelau gweledigaeth gyfrifiadurol a dysgu peirianyddol. Mae Shaip yn casglu delweddau wedi'u teilwra, wedi'u cydsynio'n llawn - ar draws wynebau, dogfennau, gwrthrychau, golygfeydd a delweddaeth feddygol - wedi'u teilwra i barth, datrysiad a gofynion demograffig pob model, yna'n gwirio ansawdd pob delwedd trwy broses Chwe Sigma.
Mae angen hyfforddi modelau ML ML a setups sydd â'r dasg o nodi gwrthrychau a phatrymau fel rhan o'u swyddogaeth yn helaeth. Gan ddechrau o olrhain rhyngweithiadau i emosiynau dynol, rhaid bod gan systemau deallus y sail i nodi endidau yn y lle cyntaf. Darperir y pŵer adnabod trwy atebion casglu data delwedd arferol.
Daw'r casglu data delwedd ar gyfer systemau golwg cyfrifiadurol gyda'r buddion canlynol:
- Cadwrfa unigryw sy'n benodol i ddelwedd
- Y gallu i labelu delweddau yn unol â'r gofynion
- Mynediad at lwythi o ddata hanesyddol
Setiau Data Hyfforddiant Delwedd Proffesiynol
Unrhyw bwnc. Unrhyw senario.
Ni ellir bwydo gwybodaeth, yn arwynebol, i geisiadau sydd angen tagio wyneb ac ystum. Yn lle hynny, rhaid i gasglu data delwedd ar gyfer modelau dysgu peiriannau fod yr un peth â'r safonau diweddaraf. Yn Shaip, rydym yn canolbwyntio ar ddarparu mynediad at setiau data hyfforddi delweddau cynhwysfawr gyda chefnogaeth ar lefel arbenigol tuag at scalability.
Mae setiau data hyfforddi delweddau proffesiynol yn Shaip yn canolbwyntio ar atebion hollgynhwysol, gan gynnwys olrhain endidau, dadansoddi llawysgrifen, adnabod gwrthrychau, a chydnabod patrwm. Nid dyna ni! Mae gwasanaethau casglu data delwedd a gynigir gan Shaip hefyd yn cynnwys:
- Bwydo data o bell ac yn y maes
- Y gallu i raddfa atebion - caffael set ddata barhaus
- Data o ansawdd uchel a segmentiedig sy'n barod i'w fwyngloddio
- Cefnogaeth ar gyfer trawsgrifio delwedd-i-destun ar gyfer OCR modelau hyfforddedig
- Cefnogaeth helaeth ar gyfer dadansoddiad dynol-benodol
- Trin a rheoli data yn ddiogel
Ein Harbenigedd
Casgliad delweddau sy'n rhagflaenu Pynciau a Senarios
Yn Shaip, mae gennym restr gyfan o fathau o gasglu data delwedd, gydag algorithmau sy'n gyfystyr ag achosion defnydd penodol. Ychwanegwch weledigaeth gyfrifiadurol at eich galluoedd dysgu peiriant trwy gasglu llawer iawn o setiau data delwedd (set data delwedd feddygol, set ddata delwedd anfoneb, casgliad set ddata wyneb, neu unrhyw set ddata arferiad) ar gyfer amrywiaeth o achosion defnydd. Yn Shaip, mae gennym restr gyfan o fathau o gasglu data delwedd, gydag algorithmau sy'n gyfystyr ag achosion defnydd penodol. Mathau amrywiol o Setiau Data Delwedd yr ydym yn eu cynnig:
Casgliad Delweddau Dogfennau ac OCR
Mae Shaip yn cipio anfonebau, derbynebau, dogfennau adnabod, pasbortau, a ffurflenni wedi'u hysgrifennu â llaw ar gyfer modelau OCR a deall dogfennau, mewn sawl iaith ac amodau cipio. Achos defnydd: OCR, KYC, dosbarthu dogfennau.
Casgliad Delweddau Wyneb a Demograffig
Mae Shaip yn casglu setiau data delweddau wyneb ar draws ethnigrwydd, oedrannau, ystumiau pen, a goleuadau i leihau rhagfarn AI, gydag opsiynau pwynt tirnod ar gyfer modelau adnabod ac emosiwn. Achos defnydd: adnabod wynebau, AI emosiwn, monitro gyrwyr ADAS.
Casglu Data Gofal Iechyd
Gwella ansawdd eich setliad gofal iechyd digidol a chywirdeb diagnosteg feddygol gyda setiau data gofal iechyd ansoddol a meintiol ar gael. Rydym yn darparu delweddau meddygol hy, Sgan CT, MRI, Ultra Sound, Xray o arbenigeddau meddygol amrywiol megis Radioleg, Oncoleg, Patholeg, ac ati.
Casgliad Set Ddata Bwyd
Os ydych chi erioed wedi cynllunio ar ddatblygu ap craff a all ddal a nodi delweddau bwyd, o dan amodau goleuo gwahanol, gall ein casgliad set ddata bwyd fod yn eithaf defnyddiol.
Casglu Data Modurol
Mae hyfforddi cronfeydd data ceir hunan-yrru gydag elfennau ar ochr y ffordd, mewnwelediadau ongl-benodol, gwrthrychau, data sematig, a mwy yn bosibl gyda setiau data modurol.
Casglu Data Ystumiau Llaw
Os ydych chi erioed wedi newid eich ffôn symudol i gysgu, byddech chi'n gallu uniaethu. Gall dyfeisiau clyfar ac IoT gyda synwyryddion elwa o'n gwasanaethau casglu data ystumiau llaw.
Casgliad Delwedd Gwrthrych
Mae ein gwasanaeth casglu delweddau gwrthrych yn darparu amrywiaeth eang o ddelweddau sy'n cynnwys gwahanol wrthrychau mewn gwahanol gyd-destunau ac amodau goleuo.
Casgliad Delweddau Tirnod
Rydym yn arbenigo mewn casglu delweddau o dirnodau o bedwar ban byd. Mae ein setiau data yn cwmpasu onglau lluosog, amseroedd o'r dydd, ac amodau tywydd
Casgliad Testun Llawysgrifen
Casgliad o ddelweddau testun mewn llawysgrifen mewn ieithoedd ac arddulliau amrywiol i ddatblygu modelau AI sy'n gallu adnabod a dehongli testun mewn llawysgrifen yn gywir.
Setiau Data Delwedd
Gyrrwr Car mewn ffocws Set Ddata Delwedd
450k o ddelweddau o wynebau gyrrwr gyda gosodiad ceir mewn gwahanol ystumiau ac amrywiadau yn cwmpasu 20,000 o gyfranogwyr unigryw o 10+ ethnigrwydd
- Defnyddiwch Achos: Model ADAS yn y car
- Fformat: Mae delweddau
- Cyfrol: 455,000 +
- Anodi: Na
Set Ddata Delwedd Tirnod
80k+ o ddelweddau o dirnodau o dros 40 o wledydd, wedi'u casglu yn seiliedig ar ofynion arferiad.
- Defnyddiwch Achos: Canfod Tirnod
- Fformat: Mae delweddau
- Cyfrol: 80,000 +
- Anodi: Na
Set Ddata Delwedd Wyneb
12k o ddelweddau gydag amrywiadau o amgylch ystum y pen, ethnigrwydd, rhyw, cefndir, ongl dal, oedran ac ati gyda 68 pwynt tirnod
- Defnyddiwch Achos: Cydnabyddiaeth wyneb
- Fformat: Mae delweddau
- Cyfrol: 12,000 +
- Anodi: Anodi Tirnod
Set Ddata Delwedd Bwyd
55k o ddelweddau mewn 50+ o amrywiadau (math o fwyd wrt, goleuadau, dan do ac awyr agored, cefndir, pellter camera ac ati) gyda delweddau anodedig
- Defnyddiwch Achos: Cydnabod Bwyd
- Fformat: Mae delweddau
- Cyfrol: 55,000 +
- Anodi: Ydy
Sut Mae'n Gweithio / Proses
Cwmpas a manylebau
Diffinio pwnc, cyfaint, lleoliadau, demograffeg, fformatau, a gofynion caniatâd.
Peilot a graddnodi
Cynnal cynllun peilot bach i ddilysu canllawiau ac achosion ymyl cyn graddio.
Casgliad ar raddfa lawn
Cipio ar gyfaint drwy rwydwaith cyfranwyr byd-eang dilys Shaip.
Sicrhau Ansawdd Chwe Sigma
Dilysu aml-gam, tasgau aur, a gwiriadau cydymffurfiaeth ar bob swp.
Dosbarthu ac adnewyddu
Cyflwynwch yn eich fformat gyda metadata, yna ymestynnwch y cwmpas yn ôl yr angen.
Pam Dewis Shaip
Wedi'i addasu, heb ei grafu: Mae Shaip yn casglu delweddau ffres, wedi'u cydsynio'n llawn i'ch manylebau union - parth, datrysiad, a chymysgedd demograffig - yn lle ailbecynnu setiau cyhoeddus.
Ansawdd Chwe Sigma: Mae tîm ymroddedig o gwregysau du Chwe Sigma yn rhedeg proses sicrhau ansawdd fesul cam gyda dolenni adborth parhaus, felly mae setiau data yn cael eu dilysu'n gyflym.
Sylwadau sy'n ymwybodol o ragfarn: Mae Shaip yn defnyddio ffynonellau ar draws ethnigrwydd, oedrannau, daearyddiaethau ac amodau goleuo i dorri rhagfarn gweledol-AI ar yr haen ddata.
Gwasanaethau a Gynigir
Nid yw casglu data testun arbenigol yn ymarferol ar gyfer setiau AI cynhwysfawr. Yn Shaip, gallwch hyd yn oed ystyried y gwasanaethau canlynol i wneud modelau mewn ffordd yn fwy eang na'r arfer:
Gwasanaethau Casglu Data Sain
Rydyn ni'n ei gwneud hi'n haws i chi fwydo'r modelau gyda data llais i'w helpu i archwilio manteision Prosesu Iaith Naturiol mewn ffordd fwy cytbwys
Gwasanaethau Casglu Data Testun
Gwir werth gwasanaethau casglu data gwybyddol Shaip yw ei fod yn rhoi’r allwedd i sefydliadau ddatgloi gwybodaeth feirniadol a geir o fewn data anstrwythuredig
Gwasanaethau Casglu Data Fideo
Nawr canolbwyntiwch ar weledigaeth gyfrifiadurol ynghyd â NLP ar gyfer hyfforddi'ch modelau i nodi gwrthrychau, unigolion, ataliadau ac elfennau gweledol eraill i berffeithrwydd
Adnoddau a Argymhellir
Canllaw Prynwr
Anodi Delweddau a Labelu ar gyfer Gweledigaeth Gyfrifiadurol
Mae gweledigaeth gyfrifiadurol yn ymwneud â gwneud synnwyr o'r byd gweledol i hyfforddi cymwysiadau gweledigaeth gyfrifiadurol. Mae ei lwyddiant yn ymollwng yn llwyr i'r hyn rydyn ni'n ei alw'n anodi delwedd - y broses sylfaenol y tu ôl i'r dechnoleg sy'n gwneud i beiriannau wneud penderfyniadau deallus a dyma'n union beth rydyn ni ar fin ei drafod a'i archwilio.
Solutions
Gwasanaethau Gweledigaeth Gyfrifiadurol a Datrysiadau
Mae gweledigaeth gyfrifiadurol yn faes o dechnolegau Deallusrwydd Artiffisial syddt hyfforddi peiriannau i weld, deall a dehongli'r byd gweledol, y ffordd y mae bodau dynol yn ei wneud. Mae'n helpu i ddatblygu modelau dysgu peiriannau i ddeall, adnabod a dosbarthu gwrthrychau mewn delwedd neu fideo yn gywir - ar raddfa a chyflymder llawer mwy.
Blog
Mathau Anodi Delwedd: Manteision, Anfanteision ac Achosion Defnydd
Nid yw'r byd wedi bod yr un fath byth ers i gyfrifiaduron ddechrau edrych ar wrthrychau a'u dehongli. O elfennau difyr a allai fod mor syml â hidlydd Snapchat sy'n cynhyrchu barf ddoniol ar eich wyneb i systemau cymhleth sy'n canfod presenoldeb tiwmorau munud o adroddiadau sgan yn annibynnol, mae gweledigaeth gyfrifiadurol yn chwarae rhan fawr yn esblygiad y ddynoliaeth.
Cleientiaid dan Sylw
Grymuso timau i adeiladu cynhyrchion AI sy'n arwain y byd.
Eisiau adeiladu eich storfa set ddata delwedd eich hun?
Estynnwch olwg aderyn ar setiau data hyfforddi delweddau a chael ystorfa ar gyfer eich model Computer Vision.
Cwestiynau a Ofynnir yn Aml (COA)
Casglu data delweddau ar gyfer AI/ML yw'r broses o gasglu data gweledol — ffotograffau, sganiau, neu graffeg — i hyfforddi, profi a dilysu modelau dysgu peirianyddol sy'n dehongli delweddau. Mae'r delweddau a gesglir yn rhoi'r enghreifftiau sydd eu hangen ar systemau gweledigaeth gyfrifiadurol i adnabod gwrthrychau, wynebau, golygfeydd a phatrymau'n gywir mewn amodau byd go iawn.
Mae casglu data delweddau yn dechrau trwy ddiffinio gofynion ac amcanion prosiect. Yna caiff delweddau eu cyrchu o gronfeydd data, eu tynnu'n ffres gyda chamerâu, neu eu cynhyrchu yn ôl yr angen, gydag amrywiaeth ac ansawdd yn flaenoriaethau. Ar ôl eu casglu, fel arfer caiff y delweddau eu labelu neu eu hanodi i ychwanegu'r cyd-destun a'r dosbarthiad y mae model dysgu peirianyddol yn dibynnu arno yn ystod hyfforddiant.
Mae casglu data delweddau yn hanfodol i unrhyw brosiect dysgu peirianyddol sy'n ymdrin â gwybodaeth weledol. Mae setiau data delweddau amrywiol o ansawdd yn cynhyrchu hyfforddiant modelu mwy cywir a chadarn, sy'n arwain at berfformiad cryfach yn y byd go iawn. Mae data a gesglir yn dda yn sicrhau y gall systemau AI adnabod, dehongli ac ymateb i giwiau gweledol yn ddibynadwy ar draws yr amodau y byddant yn eu hwynebu mewn cynhyrchu.
Gellir casglu llawer o fathau yn dibynnu ar y nod, gan gynnwys ffotograffau, delweddau lloeren, dogfennau ysgrifenedig â llaw a sganiedig, ffotograffau wyneb, delweddau thermol, a chipluniau AR/VR. Dylai'r math a geir gyd-fynd â gofynion penodol y prosiect AI/ML, gan fod cyfatebiaeth parth yn effeithio'n uniongyrchol ar gywirdeb y model.
Mae casgliad personol yn cipio delweddau ffres, wedi'u cydsynio'n llawn sy'n cyfateb i barth, datrysiad ac anghenion demograffig eich model. Mae setiau data cyhoeddus fel ImageNet neu COCO yn generig ac yn aml dim ond yn cyrraedd cam prototeip y maen nhw'n ei gael gyda model. Mae Shaip yn casglu yn ôl eich manylebau union, felly mae'r data'n adlewyrchu'r amodau, y pynciau a'r achosion ymyl go iawn y mae'n rhaid i'ch cymhwysiad eu trin.
Mae Shaip yn defnyddio proses ansawdd cam-giât Chwe Sigma, dan arweiniad perchnogion prosesau gwregys du ymroddedig, gyda dolenni dilysu ac adborth ar bob swp. Er mwyn lleihau rhagfarn gweledol-AI ar yr haen ddata, mae Shaip yn defnyddio ffynonellau ar draws ethnigrwydd, oedrannau, daearyddiaethau ac amodau goleuo, fel bod modelau'n perfformio'n deg ac yn gyson yn hytrach na gwyro tuag at grwpiau sydd wedi'u gorgynrychioli.
Ydy. Mae Shaip yn casglu data delweddau drwy ffynonellau â chydsyniad llawn gyda datganiadau cyfranogwyr wedi'u dogfennu a thrin a throsglwyddo diogel, â mynediad wedi'i reoli. Mae hyn yn bwysig ar gyfer defnydd masnachol, lle mae delweddau cyhoeddus â thrwydded amwys yn creu risg gyfreithiol.
Mae'r gost yn dibynnu ar gyfaint a math y ddelwedd, y rhanbarthau targed, y metadata gofynnol, a gofynion caniatâd, felly nid oes cyfradd sefydlog. Mae Shaip yn darparu dyfynbris wedi'i deilwra ar ôl sgwrs gwmpasu fer am eich pwnc, manylebau ac amserlen, sy'n eich atal rhag talu am gwmpas casgliad nad oes ei angen ar eich model mewn gwirionedd.
