Relevante Bilddatensammlung, um KI zum Leben zu erwecken
Trainieren Sie Computer Vision-Anwendungen, KI-Setups, selbstfahrende Einheiten und mehr mit modernsten Bilddatenerfassungsdiensten bis zur Perfektion
Beseitigen Sie jetzt die Engpässe in Ihrer Bilddaten-Pipeline.
Ausgewählte Kunden
Warum wird ein Bildtrainingsdatensatz für Computer Vision benötigt?
Einzigartige Systeme der künstlichen Intelligenz und Modelle des maschinellen Lernens müssen umfassend trainiert werden, um als einzigartig zu gelten. Während zum intelligenten Trainieren von NLP-Modellen Audio- und Textdatensätze erforderlich sind, müssen Anwendungen mit Computer Vision als Kernfunktionalität mit einem Bildtrainingsdatensatz gefüttert werden.
Intelligente ML-Modelle und -Setups, die im Rahmen ihrer Funktionsweise mit der Identifizierung von Objekten und Mustern beauftragt sind, müssen umfassend trainiert werden. Angefangen von der Verfolgung von Interaktionen bis hin zu menschlichen Emotionen müssen intelligente Systeme die Grundlage haben, um Entitäten überhaupt zu identifizieren. Die Leistungsfähigkeit der Identifizierung wird durch benutzerdefinierte Bilddatenerfassungslösungen bereitgestellt.
Die Bilddatenerfassung für Computer Vision Systeme bietet folgende Vorteile:
- Einzigartiges Image-spezifisches Repository
- Möglichkeit, Bilder gemäß den Anforderungen zu beschriften
- Zugriff auf LKW-Ladungen mit historischen Daten
Professionelle Bildtrainingsdatensätze
Beliebiges Thema. Jedes Szenario.
Anwendungen, die Gesichts- und Gestik-Tagging benötigen, können oberflächlich nicht mit Informationen gefüttert werden. Stattdessen muss die Bilddatenerfassung für Machine-Learning-Modelle den neuesten Standards entsprechen. Bei Shaip konzentrieren wir uns darauf, den Zugriff auf umfassende Bildtrainingsdatensätze mit Unterstützung auf Expertenebene in Richtung Skalierbarkeit bereitzustellen.
Professionelle Bildtrainingsdatensätze bei Shaip konzentrieren sich auf All-inclusive-Lösungen, einschließlich Entitätsverfolgung, Handschriftanalyse, Objektidentifikation und Mustererkennung. Das ist es nicht! Zu den von Shaip angebotenen Bilddatenerfassungsdiensten gehören auch:
- Dateneinspeisung aus der Ferne und im Feld
- Skalierbarkeit von Lösungen – kontinuierliche Datenbeschaffung
- Hochwertige und segmentierte Daten, die für das Mining bereit sind
- Unterstützung für Bild-zu-Text-Transkription für OCR ausgebildete Modelle
- Umfangreiche Unterstützung bei der menschenspezifischen Analyse
- Sicheres Datenhandling und -management
Unsere Expertise
Bildersammlung, die den Themen und Szenarien vorangeht
Bei Shaip haben wir eine ganze Reihe von Bilddatenerfassungstypen mit Algorithmen, die für bestimmte Anwendungsfälle stehen. Erweitern Sie Ihre maschinellen Lernfunktionen um Computer Vision, indem Sie große Mengen von Bilddatensätzen (medizinische Bilddatensätze, Rechnungsbilddatensätze, Gesichtsdatensatzsammlungen oder beliebige benutzerdefinierte Datensätze) für eine Vielzahl von Anwendungsfällen erfassen. Bei Shaip haben wir eine ganze Reihe von Bilddatenerfassungstypen mit Algorithmen, die für bestimmte Anwendungsfälle stehen. Verschiedene Arten von Bilddatensätzen, die wir anbieten:
Erfassung von Dokumentdatensätzen
Intelligente Anwendungen, die sich mit der Authentifizierung von Anmeldeinformationen befassen, profitieren am besten von Dokumentdatensätzen. Shaip bietet die bestmögliche Bildsammlung mit verwertbaren Trainingsdaten, die für Rechnungen, Quittungen, Speisekarten, Karten, Personalausweise und mehr relevant sind, um dem System zu helfen, Entitäten proaktiv zu identifizieren
Gesichtsdatensammlung
Anwendungen, die trainiert werden müssen, um Gesichtsemotionen und -ausdrücke zu messen, werden am besten mit unserer Sammlung von Gesichtsdatensätzen bedient. Abgesehen von der Bereitstellung einer riesigen Datenmenge zielen wir bei Shaip darauf ab, den KI-Bias zu überwinden, indem wir Erkenntnisse aus einer Vielzahl von Ethnien und Altersgruppen zusammentragen.
Datenerhebung im Gesundheitswesen
Verbessern Sie die Qualität Ihres digitalen Gesundheitswesens und die Genauigkeit der medizinischen Diagnostik mit angebotenen qualitativen und quantitativen Gesundheitsdatensätzen. Wir bieten medizinische Bilder, dh CT-Scan, MRT, Ultraschall, Röntgen von verschiedenen medizinischen Fachgebieten wie Radiologie, Onkologie, Pathologie usw.
Erfassung von Lebensmitteldatensätzen
Wenn Sie jemals vorhaben, eine intelligente App zu entwickeln, die Lebensmittelbilder unter verschiedenen Lichtverhältnissen erfassen und identifizieren kann, kann unsere Lebensmitteldatensammlung sehr praktisch sein.
Automatische Datenerfassung
Das Trainieren der Datenbanken selbstfahrender Autos mit Straßenrandelementen, winkelspezifischen Erkenntnissen, Objekten, sematischen Daten und mehr ist mit Automobildatensätzen möglich.
Erfassung von Handgesten-Daten
Wenn Sie Ihr Handy jemals mit der Hand in den Schlaf gewischt haben, können Sie sich darauf beziehen. Smart- und IoT-Geräte mit Sensoren können von unseren Handgesten-Datenerfassungsdiensten profitieren.
Objektbild-Sammlung
Unser Objektbild-Sammeldienst bietet eine breite Palette von Bildern mit verschiedenen Objekten in verschiedenen Kontexten und Lichtverhältnissen.
Landmark-Bildersammlung
Wir sind auf das Sammeln von Bildern von Sehenswürdigkeiten aus der ganzen Welt spezialisiert. Unsere Datensätze decken mehrere Winkel, Tageszeiten und Wetterbedingungen ab
Handschriftliche Textsammlung
Sammlung handgeschriebener Textbilder in verschiedenen Sprachen und Stilen zur Entwicklung von KI-Modellen, die handgeschriebenen Text präzise erkennen und interpretieren können.
Bilddatensätze
Autofahrer im Fokus Bilddatensatz
450 Bilder von Fahrergesichtern mit Fahrzeugaufbau in verschiedenen Posen und Variationen, die 20,000 einzigartige Teilnehmer aus über 10 Ethnien abdecken
- Anwendungsfall: ADAS-Modell im Auto
- Format: Bilder
- Volumen: 455,000+
- Anmerkung: Nein
Landmark-Bilddatensatz
Mehr als 80 Bilder von Sehenswürdigkeiten aus über 40 Ländern, gesammelt nach benutzerdefinierten Anforderungen.
- Anwendungsfall: Erkennung von Wahrzeichen
- Format: Bilder
- Volumen: 80,000+
- Anmerkung: Nein
Gesichtsbilddatensatz
12 Bilder mit Variationen in Bezug auf Kopfhaltung, ethnische Zugehörigkeit, Geschlecht, Hintergrund, Aufnahmewinkel, Alter usw. mit 68 Orientierungspunkten
- Anwendungsfall: Gesichtserkennung
- Format: Bilder
- Volumen: 12,000+
- Anmerkung: Wahrzeichen-Anmerkung
Food-Bilddatensatz
55 Bilder in über 50 Variationen (z. B. Lebensmitteltyp, Beleuchtung, Innen- oder Außenbereich, Hintergrund, Kameraabstand usw.) mit kommentierten Bildern
- Anwendungsfall: Anerkennung von Lebensmitteln
- Format: Bilder
- Volumen: 55,000+
- Anmerkung: Ja
Gründe, Shaip als Ihren vertrauenswürdigen Partner für KI-Bildtrainingsdaten zu wählen
Personen
Engagierte und geschulte Teams:
- 30,000+ Mitarbeiter für Datenerstellung, Kennzeichnung und QA
- Zertifiziertes Projektmanagement-Team
- Erfahrenes Produktentwicklungsteam
- Talentpool-Sourcing- und Onboarding-Team
Prozess
Höchste Prozesseffizienz wird gewährleistet durch:
- Robuster 6-Sigma-Stage-Gate-Prozess
- Ein engagiertes Team von 6 Sigma Black Belts – Key Process Owners & Quality Compliance
- Kontinuierliche Verbesserung und Feedbackschleife
Plattform
Die patentierte Plattform bietet Vorteile:
- Webbasierte End-to-End-Plattform
- Einwandfreie Qualität
- Schnellere TAT
- Nahtlose Lieferung
Dienstleistungen angeboten
Die fachmännische Textdatensammlung ist für umfassende KI-Setups nicht nur praktisch. Bei Shaip können Sie sogar die folgenden Dienste in Betracht ziehen, um Modelle weit verbreiteter als üblich zu machen:
Dienste zum Sammeln von Audiodaten
Wir machen es Ihnen leichter, die Modelle mit Sprachdaten zu füttern, damit sie die Vorteile der Verarbeitung natürlicher Sprache auf ausgewogenere Weise erkunden können
Erfassung von Textdaten
Services
Der wahre Wert der kognitiven Datenerfassungsdienste von Shaip besteht darin, dass sie Unternehmen den Schlüssel zur Erschließung kritischer Informationen in unstrukturierten Daten liefern
Dienste zur Erfassung von Videodaten
Konzentrieren Sie sich jetzt auf Computer Vision zusammen mit NLP, um Ihre Modelle zu trainieren, um Objekte, Personen, Abschreckungsmittel und andere visuelle Elemente perfekt zu identifizieren
Empfohlene Ressourcen
Käufer-Führer
Bildanmerkung und -beschriftung für Computer Vision
Beim Computer Vision geht es darum, der visuellen Welt einen Sinn zu geben, um Computer Vision-Anwendungen zu trainieren. Sein Erfolg beruht vollständig auf dem, was wir Bildannotation nennen – dem grundlegenden Prozess hinter der Technologie, der Maschinen dazu bringt, intelligente Entscheidungen zu treffen, und genau das wollen wir diskutieren und erforschen.
Lösungen
Dienstleistungen und Lösungen für Computer Vision
Computer Vision ist ein Bereich der Künstlichen Intelligenz, dert Maschinen trainieren, die visuelle Welt so zu sehen, zu verstehen und zu interpretieren, wie es Menschen tun. Es hilft bei der Entwicklung von Modellen für maschinelles Lernen, um Objekte in einem Bild oder Video genau zu verstehen, zu identifizieren und zu klassifizieren – in einem viel größeren Maßstab und einer viel größeren Geschwindigkeit.
Blog
Bildanmerkungstypen: Vor- und Nachteile und Anwendungsfälle
Die Welt ist nicht mehr dieselbe, seit Computer begonnen haben, Objekte zu betrachten und zu interpretieren. Von unterhaltsamen Elementen, die so einfach wie ein Snapchat-Filter sein können, der einem einen lustigen Bart im Gesicht erzeugt, bis hin zu komplexen Systemen, die das Vorhandensein von winzigen Tumoren aus Scan-Berichten selbstständig erkennen – Computer Vision spielt eine große Rolle in der Evolution der Menschheit.
Möchten Sie Ihr eigenes Bilddatensatz-Repository erstellen?
Greifen Sie auf Bildtrainingsdatensätze aus der Vogelperspektive zu und besorgen Sie sich ein Repository für Ihr Computer Vision-Modell.
Häufig gestellte Fragen (FAQ)
Bei der Bilddatenerfassung für KI/ML handelt es sich um das Sammeln visueller Daten in Form von Bildern oder Grafiken. Diese Daten dienen als Input für das Training, Testen und Validieren von Modellen für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen, insbesondere für solche, die darauf ausgelegt sind, visuelle Informationen zu verarbeiten und zu verstehen.
Die Bilddatenerfassung beginnt mit der Definition der spezifischen Anforderungen und Ziele eines Projekts. Anschließend werden Bilder aus Datenbanken bezogen, mit Kameras erfasst oder mithilfe von Computergrafiken generiert. Die Gewährleistung hochwertiger und vielfältiger Bilder ist von entscheidender Bedeutung. Nach der Erfassung werden diese Bilder häufig beschriftet oder mit Anmerkungen versehen, um Kontext oder Klassifizierung bereitzustellen, um das Modell für maschinelles Lernen in seiner Trainingsphase zu unterstützen.
Die Erfassung von Bilddaten ist für jedes maschinelle Lernprojekt, das sich mit visuellen Informationen befasst, von grundlegender Bedeutung. Qualität und vielfältige Bilddatensätze ermöglichen ein genaueres und robusteres Modelltraining, was wiederum zu einer besseren Leistung in realen Anwendungen führt. Dadurch wird sichergestellt, dass KI-Systeme visuelle Hinweise effektiv erkennen, interpretieren und darauf reagieren können.
Je nach Projektziel können verschiedene Arten von Bilddaten erfasst werden. Dazu gehören unter anderem: Fotos, Satellitenbilder, medizinische Bilder wie Röntgen- oder MRT-Aufnahmen, handschriftliche Dokumente, gescannte Dokumente, Gesichtsfotos, Wärmebilder und sogar Augmented Reality (AR) und Virtual Reality (VR)-Aufnahmen. Die Art der beschafften Bilddaten sollte den spezifischen Anforderungen des jeweiligen KI/ML-Projekts entsprechen.