Holen Sie sich erstklassigen Support von erstklassigen Experten, um Computer Vision richtig zu implementieren, indem Sie Echtzeitdaten aus Videos und Bildern extrahieren, um Ihre ML-Reise zu beschleunigen
Teams befähigen, weltweit führende KI-Produkte zu entwickeln.
Computer Vision ist ein Bereich der Künstlichen Intelligenz, der Maschinen trainiert, 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.
Die jüngsten Entwicklungen in Computer-Vision-Technologien haben einige der Einschränkungen überwunden, denen Menschen bei der genauen Erkennung und Kennzeichnung von Objekten aus den riesigen Datenmengen gegenüberstehen, die heute von unterschiedlichen Systemen generiert werden. Der Computer löst effektiv diese 3 Aufgaben:
Das Training von ML-Modellen, um die visuelle Welt zu interpretieren und zu verstehen, erfordert große Mengen an genau beschrifteten Bild- und Videodaten.
Von Bounding Boxes, semantischer Segmentierung, Polygonen, Polylinien bis hin zu Keypoint-Annotationen können wir Ihnen bei jeder Bild-/Video-Annotationstechnik helfen.
Wir bieten auch eine qualifizierte Ressource, die zu einer Erweiterung Ihres Teams wird, um Sie bei Ihren Datenannotationsaufgaben durch von Ihnen bevorzugte Tools zu unterstützen, während die gewünschte Konsistenz und Qualität beibehalten wird. Unsere qualifizierten und erfahrenen Mitarbeiter wenden die Best Practices an, die sie durch die Kennzeichnung von Millionen von Bildern und Videos gelernt haben, um eine erstklassige Datenkennzeichnung für Computer Vision-Lösungen bereitzustellen.
Von der Bild-/Videosammlung über die Erkennung und Verfolgung von Annotationsobjekten bis hin zur semantischen Segmentierung und 3D-Punktwolkenannotationen bringen wir mit detaillierten, genau beschrifteten Bildern und Videos ein besseres Verständnis der visuellen Welt, um die Leistung Ihrer Computer Vision-Modelle zu verbessern.
450 Bilder von Fahrergesichtern mit Fahrzeugaufbau in verschiedenen Posen und Variationen, die 20,000 einzigartige Teilnehmer aus über 10 Ethnien abdecken
Mehr als 80 Bilder von Sehenswürdigkeiten aus über 40 Ländern, gesammelt nach benutzerdefinierten Anforderungen.
84.5k Drohnenvideos von Bereichen wie College-/Schulcampus, Fabrikgelände, Spielplatz, Straße, Gemüsemarkt mit GPS-Details.
55 Bilder in über 50 Variationen (z. B. Lebensmitteltyp, Beleuchtung, Innen- oder Außenbereich, Hintergrund, Kameraabstand usw.) mit kommentierten Bildern
Trainieren Sie ML-Modelle, um Krebsmole in Hautbildern zu erkennen oder Symptome in MRT-Scans oder Röntgenaufnahmen des Patienten zu finden.
Trainieren Sie ML-Modelle, um Bilder von Personen anhand von Gesichtsmerkmalen zu identifizieren und vergleichen Sie sie mit einer Datenbank mit Gesichtsprofilen, um Personen zu erkennen und zu markieren.
Annotation von Satellitenbildern und UAV-Fotografie zur Vorbereitung von Datensätzen für die Geoverarbeitung und Annotation von 3D-Punktwolken für Geo.AI.
Platzieren Sie mit AR-Headset virtuelle Objekte in der realen Welt. Es kann ebene Oberflächen wie Wände, Tischplatten und Böden erkennen - ein sehr wichtiger Bestandteil bei der Bestimmung von Tiefe und Abmessungen und der Platzierung virtueller Objekte in der physischen Welt.
Mehrere Kameras nehmen Videos aus einem anderen Blickwinkel auf, um die Grenzen von Verkehrssignalen, Straßen, Autos, Objekten und Fußgängern in der Nähe zu erkennen, um den selbstfahrenden Autos beizubringen, das Fahrzeug automatisch zu lenken und das Aufprallen von Hindernissen zu vermeiden, während der Passagier sicher fährt.
Mit Computer Vision im Einzelhandel können die Anwendungen personalisierte Empfehlungen basierend auf dem Kaufverhalten der Kunden anbieten und Geschäftsvorgänge wie Regalverwaltung, Zahlungen usw. beschleunigen.
Als Experten für Schulungs- und Managementteams stellen wir sicher, dass Projekte innerhalb des definierten Budgets durchgeführt werden.
Das Team analysiert Daten aus mehreren Quellen und ist in der Lage, KI-Trainingsdaten effizient und in großen Mengen über alle Branchen hinweg zu produzieren.
Die große Bandbreite an Bilddaten liefert der KI eine große Menge an Informationen, die für ein schnelleres Training benötigt werden.
Unser Pool von Experten, die sich mit Bild-/Video-Annotation und -Beschriftung auskennen, kann genaue und effektiv annotierte Datensätze beschaffen.
Unser Team hilft Ihnen bei der Vorbereitung von Bild-/Videodaten für das Training von KI-Engines, wodurch wertvolle Zeit und Ressourcen gespart werden.
Unser Team von Mitarbeitern kann zusätzliches Volumen aufnehmen und gleichzeitig die Qualität der Datenausgabe beibehalten.
Heute stehen wir am Beginn des Mechanismus der nächsten Generation, bei dem unsere Gesichter unsere Zugangscodes sind. Durch die Erkennung einzigartiger Gesichtsmerkmale können Maschinen erkennen, ob die Person, die versucht, auf ein Gerät zuzugreifen, autorisiert ist, CCTV-Aufnahmen mit tatsächlichen Bildern abgleichen, um Verbrecher und Schuldner aufzuspüren, Kriminalität in Einzelhandelsgeschäften zu reduzieren und vieles mehr.
Menschen haben die angeborene Fähigkeit, Objekte, Menschen, Tiere und Orte anhand von Fotografien zu unterscheiden und genau zu identifizieren. Computer verfügen jedoch nicht über die Fähigkeit, Bilder zu klassifizieren. Sie können jedoch trainiert werden, visuelle Informationen mithilfe von Computer-Vision-Anwendungen und Bilderkennungstechnologien zu interpretieren.
Engagierte und geschulte Teams:
Höchste Prozesseffizienz wird gewährleistet durch:
Die patentierte Plattform bietet Vorteile:
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Computer Vision ist ein Zweig der KI, der Maschinen darauf trainiert, visuelle Daten wie Bilder und Videos zu interpretieren, zu analysieren und zu verstehen, ähnlich wie Menschen die Welt sehen und verarbeiten.
Es nutzt maschinelles Lernen (ML) und Deep-Learning-Modelle, um Objekte in Bildern/Videos zu klassifizieren, zu erkennen und zu identifizieren. Die Modelle werden mit annotierten Datensätzen trainiert, um Objekte, Orientierungspunkte und Muster präzise zu identifizieren.
Computer Vision wird in selbstfahrenden Autos zur Hinderniserkennung, im Gesundheitswesen zur Analyse medizinischer Bilder, im Einzelhandel für personalisierte Empfehlungen, zur Gesichtserkennung, zur georäumlichen Kartierung und in Augmented Reality zum Platzieren virtueller Objekte in der physischen Welt eingesetzt.
Ja, Shaip passt Datensätze basierend auf Ihren Anforderungen an, einschließlich spezifischer geografischer, demografischer Daten, Objekte und Anmerkungsstile.
Zu den Annotationstechniken gehören je nach den Anforderungen des Projekts Begrenzungsrahmen, Polygone, semantische Segmentierung, 3D-Quader, Schlüsselpunkte und Linienannotationen.
Shaip beschäftigt ein Team von über 30,000 erfahrenen Kommentatoren und einen 6-Sigma-Prozess, um durch strenge Qualitätskontrollen genaue, qualitativ hochwertige Datensätze zu gewährleisten.
Ja, die Dienste von Shaip sind so konzipiert, dass sie für Projekte jeder Größe skalierbar sind und gleichzeitig Konsistenz und Qualität gewährleisten.
Alle Daten sind anonymisiert und entsprechen globalen Standards wie der DSGVO und HIPAA, wodurch ein sicherer und ethischer Umgang mit sensiblen Informationen gewährleistet wird.
Die Preise hängen von Faktoren wie Datentyp, Volumen, Anpassung und Lieferzeiten ab. Kontaktieren Sie uns für ein individuelles Angebot.
Shaip bietet hochwertige, anpassbare Datensätze, wettbewerbsfähige Preise, fachkundige Kommentatoren und skalierbare Lösungen und ist damit ein vertrauenswürdiger Partner für Computer Vision-Projekte.
Die Lieferzeitpläne hängen von der Größe und Komplexität des Projekts ab, sind jedoch häufig so gestaltet, dass vereinbarte Termine ohne Kompromisse bei der Qualität eingehalten werden.
