Yapay zekayı hayata geçirmek için ilgili Görüntü Verisi Toplama
En son teknolojiye sahip Görüntü Verisi Toplama Servisleri ile Computer Vision uygulamalarını, AI kurulumlarını, Kendi kendini yöneten varlıkları ve daha fazlasını mükemmelliğe ulaştırın
Görüntü verisi ardışık düzeninizdeki darboğazları şimdi ortadan kaldırın.
Öne Çıkan Müşteriler
Bilgisayarla Görme için Görüntü Eğitimi Veri Kümesine neden ihtiyaç duyulur?
Benzersiz Yapay Zeka sistemleri ve Makine Öğrenimi modellerinin benzersiz sayılabilmesi için kapsamlı bir şekilde eğitilmesi gerekir. NLP modellerini akıllı bir şekilde eğitmek için sesli ve metinsel veri kümeleri gerekli olsa da, temel işlevsellik olarak Bilgisayarla Görmeye sahip uygulamaların bir görüntü eğitim veri kümesiyle beslenmesi gerekir.
İşlevlerinin bir parçası olarak nesneleri ve kalıpları tanımlamakla görevlendirilen Akıllı ML modelleri ve kurulumlarının kapsamlı bir şekilde eğitilmesi gerekir. Etkileşimleri izlemekten insan duygularına kadar, akıllı sistemlerin her şeyden önce varlıkları tanımlamak için bir temele sahip olması gerekir. Tanımlamanın gücü, özel görüntü verisi toplama çözümleri ile sağlanır.
Bilgisayarla görü sistemleri için görüntü verisi toplama aşağıdaki avantajlarla birlikte gelir:
- Benzersiz görüntüye özel depo
- Görüntüleri gereksinimlere göre etiketleme yeteneği
- Kamyon dolusu geçmiş verilere erişim
Profesyonel İmaj Eğitimi Veri Kümeleri
Herhangi bir konu. Herhangi bir senaryo.
Yüz ve jest etiketlemesi gereken uygulamalar yüzeysel olarak bilgi beslenemez. Bunun yerine, makine öğrenimi modelleri için görüntü verisi toplama, en son standartlarla eşit olmalıdır. Shaip'te, ölçeklenebilirliğe yönelik uzman düzeyinde destekle kapsamlı görüntü eğitimi veri kümelerine erişim sağlamaya odaklanıyoruz.
Shaip'teki profesyonel görüntü eğitimi veri kümeleri, varlık izleme, el yazısı analizi, nesne tanımlama ve örüntü tanıma dahil olmak üzere her şey dahil çözümlere odaklanır. Bu değil! Shaip tarafından sunulan görüntü verisi toplama hizmetleri ayrıca şunları içerir:
- Uzak ve Saha içi veri besleme
- Çözümleri ölçeklendirme yeteneği – sürekli veri seti tedariği
- Madenciliğe hazır, yüksek kaliteli ve bölümlere ayrılmış veriler
- için görüntüden metne transkripsiyon desteği OCR eğitimli modeller
- İnsana özel analiz için kapsamlı destek
- Güvenli veri işleme ve yönetimi
Uzmanlığımız
Konulardan ve Senaryolardan önce gelen resim koleksiyonu
Shaip'te, belirli kullanım durumları ile eşanlamlı algoritmalarla birlikte eksiksiz bir görüntü verisi toplama türleri dizisine sahibiz. Çeşitli kullanım durumları için büyük hacimli görüntü veri kümeleri (tıbbi görüntü veri kümesi, fatura görüntü veri kümesi, yüz veri kümesi toplama veya herhangi bir özel veri kümesi) toplayarak makine öğrenimi yeteneklerinize bilgisayar vizyonu ekleyin. Shaip'te, belirli kullanım durumları ile eşanlamlı algoritmalarla birlikte eksiksiz bir görüntü verisi toplama türleri dizisine sahibiz. Sunduğumuz çeşitli Görüntü Veri Kümeleri türleri:
Belge Veri Kümesi Toplama
Kimlik doğrulaması ile uğraşan akıllı uygulamalar, en iyi şekilde belge veri kümelerinden yararlanır. Shaip, sistemin varlıkları proaktif olarak tanımlamasına yardımcı olmak için faturalar, makbuzlar, menüler, haritalar, kimlik kartları ve daha fazlasıyla ilgili kullanılabilir eğitim verilerini içeren mümkün olan en iyi görüntü koleksiyonunu sunar.
Yüz Veri Kümesi Toplama
Yüzdeki duygu ve ifadeleri ölçmek için eğitilmesi gereken uygulamalar en iyi şekilde yüz veri seti koleksiyonumuzla sunulur. Muazzam miktarda veriyi beslemenin yanı sıra, Shaip'te çok çeşitli etnik kökenler ve yaş grupları arasında içgörüleri bir araya getirerek AI önyargısını kesmeyi amaçlıyoruz.
Sağlık Verileri Toplama
Sunulan nitel ve nicel sağlık veri kümeleriyle dijital sağlık bakım kurulumunuzun kalitesini ve tıbbi teşhislerin doğruluğunu artırın. Radyoloji, Onkoloji, Patoloji gibi çeşitli tıbbi uzmanlık alanlarından CT Taraması, MRI, Ultra Ses, Xray gibi tıbbi görüntüler sağlıyoruz.
Gıda Veri Kümesi Toplama
Farklı aydınlatma koşulları altında yiyecek görüntülerini yakalayıp tanımlayabilen akıllı bir uygulama geliştirmeyi planlıyorsanız, yiyecek veri kümesi koleksiyonumuz oldukça kullanışlı olabilir.
Otomotiv Veri Toplama
Otomotiv veri kümeleri ile yol kenarı öğeleri, açıya özgü bilgiler, nesneler, sematik veriler ve daha fazlasıyla kendi kendini süren arabaların veritabanlarını eğitmek mümkündür.
El Hareketi Veri Toplama
Uyumak için cep telefonunuzu elle kaydırdıysanız, ilişki kurabileceksiniz. Sensörlü Akıllı ve IoT cihazları, el hareketi veri toplama hizmetlerimizden yararlanabilir.
Görüntü Veri Kümeleri
Odaktaki Araba Sürücüsü Görüntü Veri Kümesi
450'dan fazla etnik kökenden 20,000 benzersiz katılımcıyı kapsayan, farklı pozlarda ve varyasyonlarda araç kurulumuna sahip sürücü yüzlerinin 10 bin görüntüsü
- Kullanım Örneği: Araç içi ADAS modeli
- Biçim: Görüntüler
- Cilt: 455,000+
- Ek Açıklama: Yok hayır
Landmark Görüntü Veri Kümesi
Özel gereksinime göre toplanan, 80'tan fazla ülkeden 40 binden fazla simgesel görüntü.
- Kullanım Örneği: Yer İşareti Algılama
- Biçim: Görüntüler
- Cilt: 80,000+
- Ek Açıklama: Yok hayır
Yüz Görüntüsü Veri Kümesi
12 dönüm noktası ile kafa pozu, etnik köken, cinsiyet, arka plan, yakalama açısı, yaş vb.
- Kullanım Örneği: Yüz tanıma
- Biçim: Görüntüler
- Cilt: 12,000+
- Ek Açıklama: Yer İşareti Açıklaması
Gıda Görüntüsü Veri Kümesi
Açıklamalı görüntülerle 55'den fazla varyasyonda (yemek türü, aydınlatma, iç mekan ve dış mekan, arka plan, kamera mesafesi vb.) 50 bin görüntü
- Kullanım Örneği: Gıda Tanıma
- Biçim: Görüntüler
- Cilt: 55,000+
- Ek Açıklama: Evet
Güvenilir AI Görüntü Eğitimi Veri Ortağınız olarak Shaip'i seçmeniz için nedenler
İnsanlar
Özel ve eğitimli ekipler:
- Veri Oluşturma, Etiketleme ve Kalite Güvencesi için 30,000'den fazla ortak çalışan
- Yetkili Proje Yönetim Ekibi
- Deneyimli Ürün Geliştirme Ekibi
- Yetenek Havuzu Tedarik ve Yerleştirme Ekibi
süreci
En yüksek süreç verimliliği aşağıdakilerle sağlanır:
- Sağlam 6 Sigma Aşama Kapısı Süreci
- 6 Sigma kara kuşaktan oluşan özel bir ekip – Kilit süreç sahipleri ve Kalite uyumluluğu
- Sürekli İyileştirme ve Geri Bildirim Döngüsü
platform
Patentli platform şu avantajlara sahiptir:
- Web tabanlı uçtan uca platform
- Kusursuz Kalite
- Daha hızlı TAT
- Sorunsuz Teslimat
İnsanlar
Özel ve eğitimli ekipler:
- Veri Oluşturma, Etiketleme ve Kalite Güvencesi için 30,000'den fazla ortak çalışan
- Yetkili Proje Yönetim Ekibi
- Deneyimli Ürün Geliştirme Ekibi
- Yetenek Havuzu Tedarik ve Yerleştirme Ekibi
süreci
En yüksek süreç verimliliği aşağıdakilerle sağlanır:
- Sağlam 6 Sigma Aşama Kapısı Süreci
- 6 Sigma kara kuşaktan oluşan özel bir ekip – Kilit süreç sahipleri ve Kalite uyumluluğu
- Sürekli İyileştirme ve Geri Bildirim Döngüsü
platform
Patentli platform şu avantajlara sahiptir:
- Web tabanlı uçtan uca platform
- Kusursuz Kalite
- Daha hızlı TAT
- Sorunsuz Teslimat
Sunulan Hizmetler
Uzman görüntü verisi toplama, kapsamlı yapay zeka kurulumları için her yerde kullanıma hazır değildir. Shaip'te, modelleri normalden çok daha yaygın hale getirmek için aşağıdaki hizmetleri bile düşünebilirsiniz:
Metin Verisi Toplama
Hizmetler
Shaip bilişsel veri toplama hizmetlerinin gerçek değeri, kuruluşlara yapılandırılmamış verilerde bulunan kritik bilgilerin kilidini açmanın anahtarını vermesidir.
Ses Verisi Toplama Hizmetleri
Doğal Dil İşleme'nin avantajlarını daha dengeli bir şekilde keşfetmelerine yardımcı olmak için modelleri ses verileriyle beslemenizi kolaylaştırıyoruz
Video Veri Toplama Hizmetleri
Modellerinizi nesneleri, bireyleri, caydırıcıları ve diğer görsel öğeleri mükemmel bir şekilde tanımlamak için eğitmek için NLP ile birlikte bilgisayar vizyonuna odaklanın
Önerilen Kaynaklar
Alıcı Rehberi
Bilgisayarla Görme için Görüntü Açıklaması ve Etiketleme
Bilgisayarla görme, bilgisayarla görme uygulamalarını eğitmek için görsel dünyayı anlamlandırmakla ilgilidir. Başarısı tamamen görüntü açıklama dediğimiz şeye dayanıyor - makinelerin akıllı kararlar vermesini sağlayan teknolojinin arkasındaki temel süreç ve bu tam olarak tartışıp keşfetmek üzere olduğumuz şeydir.
Çözümler
Bilgisayarla Görme Hizmetleri ve Çözümleri
Bilgisayarla görme, Yapay Zeka teknolojilerinin bir alanıdır.Makineleri, insanların yaptığı gibi görsel dünyayı görmeleri, anlamaları ve yorumlamaları için eğitin. Bir görüntü veya videodaki nesneleri çok daha büyük bir ölçekte ve hızda doğru bir şekilde anlamak, tanımlamak ve sınıflandırmak için makine öğrenimi modellerinin geliştirilmesine yardımcı olur.
Blog
Görüntü Açıklama Türleri: Artıları, Eksileri ve Kullanım Durumları
Bilgisayarlar nesnelere bakmaya ve onları yorumlamaya başladığından beri dünya eskisi gibi değil. Yüzünüzde komik bir sakal oluşturan bir Snapchat filtresi kadar basit olabilecek eğlenceli unsurlardan, tarama raporlarından küçük tümörlerin varlığını otonom olarak algılayan karmaşık sistemlere kadar, bilgisayarla görme insanlığın evriminde önemli bir rol oynuyor.
Kendi görüntü veri kümesi deponuzu oluşturmak ister misiniz?
Görüntü eğitimi veri kümelerine kuş bakışı bakın ve Computer Vision modeliniz için kendinize bir havuz edinin.
Sıkça Sorulan Sorular (SSS)
AI/ML için görüntü verisi toplama, görsel verilerin resim veya grafik biçiminde toplanmasını içerir. Bu veriler, özellikle görsel bilgileri işlemek ve anlamak için tasarlanan yapay zeka ve makine öğrenimi modellerinin eğitimi, test edilmesi ve doğrulanması için girdi görevi görür.
Görüntü verilerinin toplanması, bir projenin özel gereksinimlerinin ve hedeflerinin tanımlanmasıyla başlar. Bundan sonra görüntüler veritabanlarından alınır, kameralar kullanılarak yakalanır veya bilgisayar grafikleri kullanılarak oluşturulur. Yüksek kaliteli ve çeşitli görsellerin sağlanması çok önemlidir. Bu görüntüler toplandıktan sonra genellikle etiketlenir veya açıklamalar eklenir ve makine öğrenimi modeline eğitim aşamasında yardımcı olacak bağlam veya sınıflandırma sağlanır.
Görüntü verilerinin toplanması, görsel bilgilerle ilgilenen herhangi bir makine öğrenimi projesi için temeldir. Kaliteli ve çeşitli görüntü veri kümeleri, daha doğru ve sağlam model eğitimine olanak tanır ve bu da gerçek dünya uygulamalarında daha iyi performansa yol açar. Bu, yapay zeka sistemlerinin görsel ipuçlarını etkili bir şekilde tanıyabilmesini, yorumlayabilmesini ve yanıt verebilmesini sağlar.
Projenin amacına bağlı olarak çeşitli türde görüntü verileri toplanabilir. Buna aşağıdakiler dahildir ancak bunlarla sınırlı değildir: fotoğraflar, uydu görüntüleri, röntgen veya MRI gibi tıbbi görüntüler, elle yazılmış belgeler, taranmış belgeler, yüz fotoğrafları, termal görüntüler ve hatta artırılmış gerçeklik (AR) ve sanal gerçeklik (VR) görüntüleri. Kaynaklanan görüntü verilerinin türü, söz konusu AI/ML projesinin özel gereksinimleriyle uyumlu olmalıdır.