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 verileri toplama

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:

Resim toplama
  • 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 durumlarıyla eşanlamlı algoritmalarla, görüntü verisi toplama türlerinin tamamına sahibiz. Çeşitli kullanım durumları için büyük hacimli görüntü veri kümeleri (tıbbi görüntü veri kümesi, fatura görüntü veri kümesi, yüz veri kümesi koleksiyonu veya herhangi bir özel veri kümesi) toplayarak makine öğrenimi yeteneklerinize bilgisayarlı görüş ekleyin. Shaip'te, belirli kullanım durumlarıyla eşanlamlı algoritmalarla, görüntü verisi toplama türlerinin tamamına sahip bir dizimiz var. Sunduğumuz çeşitli Görüntü Veri Kümeleri türleri:

Finans belgesi ek açıklaması

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 tanıma

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.

Tıbbi veri lisanslaması

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

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 kümesi

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

El Hareketi Veri Toplama

Uyumak için cep telefonunuzu elle kaydırdıysanız, ilişki kurabileceksiniz. Sensörlü Akıllı ve IoT cihazları, el hareketi veri toplama hizmetlerimizden yararlanabilir.

Nesne görseli koleksiyonu

Nesne görseli Koleksiyonu

Nesne görseli toplama hizmetimiz, çeşitli bağlamlarda ve aydınlatma koşullarında farklı nesneleri içeren geniş bir görsel yelpazesi sunar.

Önemli nokta görsel koleksiyonu

Landmark Görsel Koleksiyonu

Dünyanın dört bir yanından önemli yerlerin resimlerini toplama konusunda uzmanız. Veri kümelerimiz birden fazla açıyı, günün saatlerini ve hava koşullarını kapsar

El yazısı metin görselleri

El Yazısı Metin Koleksiyonu

El yazısı metinleri doğru bir şekilde tanıyabilen ve yorumlayabilen yapay zeka modelleri geliştirmek için çeşitli dillerde ve stillerde el yazısı metin görüntülerinin toplanması.

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

Odak görüntü veri kümesindeki araç sürücüsü

  • Kullanım Örneği: Araç içi ADAS modeli
  • Biçim: Fotoğraflar
  • Cilt: 455,000+
  • Ek Açıklama: Yok hayır

Landmark Görüntü Veri Kümesi

Özel gereksinime göre toplanan, 80'tan fazla ülkeden 40 binden fazla simgesel görüntü.

Önemli nokta görseli veri kümesi

  • Kullanım Örneği: Yer İşareti Algılama
  • Biçim: Fotoğraflar
  • 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.

Yüz görüntüsü veri kümesi

  • Kullanım Örneği: Yüz tanıma
  • Biçim: Fotoğraflar
  • 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

Anlamsal segmentasyona sahip yiyecek/belge görseli veri kümesi

  • Kullanım Örneği: Gıda Tanıma
  • Biçim: Fotoğraflar
  • Cilt: 55,000+
  • Ek Açıklama: Evet

Güvenilir AI Görüntü Eğitimi Veri Ortağınız olarak Shaip'i seçmeniz için nedenler

İnsanlar

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
Süreç

Süreç

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

Platform

Patentli platform şu avantajlara sahiptir:

  • Web tabanlı uçtan uca platform
  • Kusursuz Kalite
  • Daha hızlı TAT
  • Sorunsuz Teslimat

Sunulan Hizmetler

Uzman metin 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:

Konuşma verisi toplama

Ses Verisi Toplama Hizmetleri

Doğal Dil İşleme'nin avantajlarını daha dengeli bir şekilde keşfetmelerine yardımcı olmak için modelleri ses verileriyle beslemenizi kolaylaştırıyoruz

Metin veri toplama

Metin Verisi Toplama
Hizmetler

Shaip bilişsel veri toplama hizmetlerinin gerçek değeri, kuruluşlara yapılandırılmamış verilerde bulunan kritik bilgilerin kilidini açmanın anahtarını vermesidir.

Video verileri toplama

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

Shaip bize ulaşın

Kendi görüntü veri kümesi deponuzu oluşturmak ister misiniz?

Görüntü eğitimi veri kümelerine kuş bakışı bakın ve Computer Vision modeliniz için kendinize bir havuz edinin.

  • Kaydolarak Shaip'e katılıyorum Gizlilik Politikası ve Kullanım Koşulları ve Shaip'ten B2B pazarlama iletişimi almak için onayımı verin.

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.