Bilgisayar görüşü hizmetleri, görüntü ve videoları yorumlamak için yapay zeka modellerini eğiten uçtan uca veri hizmetleridir; bunlar arasında görüntü açıklaması, video açıklaması, anlamsal segmentasyon, 3 boyutlu nokta bulutu etiketleme ve veri seti toplama yer alır. Shaip, bu hizmetleri 60'tan fazla ülkede 500,000'den fazla eğitimli çalışandan oluşan yönetilen bir iş gücü aracılığıyla, HIPAA, SOC 2 ve ISO 27001 kontrolleriyle sunmaktadır.
Bilgisayarla Görme teknolojilerindeki son gelişmeler, günümüzde farklı sistemlerden üretilen büyük miktardaki verilerden nesneleri doğru bir şekilde tespit etme ve etiketleme konusunda insanların karşılaştığı bazı sınırlamaların üstesinden gelmiştir. Bilgisayar şu 3 görevi etkin bir şekilde çözer:
ML modellerini görsel dünyayı yorumlamak ve anlamak için eğitmek, büyük miktarda doğru şekilde etiketlenmiş görüntü ve video verisi gerektirir.
Sınırlayıcı kutular, anlamsal segmentasyon, çokgenler, çoklu çizgiler, anahtar nokta açıklamalarına kadar herhangi bir görüntü/video açıklama tekniğinde size yardımcı olabiliriz.
Ayrıca, istenen tutarlılığı ve kaliteyi korurken tercih ettiğiniz araçlar aracılığıyla veri açıklama görevlerinizde sizi desteklemek için ekibinizin bir uzantısı haline gelen yetenekli bir kaynak sunuyoruz. Yetenekli ve deneyimli iş gücümüz, bilgisayarla görme çözümleri için birinci sınıf veri etiketlemesi sağlamak için milyonlarca görüntü ve videoyu etiketleyerek öğrenilen en iyi uygulamaları uygular.
Görüntü/video toplamadan açıklama nesnesi tanımaya ve izlemeye, anlamsal segmentasyona ve 3 boyutlu nokta bulutu açıklamalarına kadar, bilgisayarlı görü modellerinizin performansını artırmak için ayrıntılı, doğru etiketlenmiş görüntüler ve videolar ile görsel dünyanın daha iyi anlaşılmasını sağlıyoruz.
450'dan fazla etnik kökenden 20,000 benzersiz katılımcıyı kapsayan, farklı pozlarda ve varyasyonlarda araç kurulumuna sahip sürücü yüzlerinin 10 bin görüntüsü
Özel gereksinime göre toplanan, 80'tan fazla ülkeden 40 binden fazla simgesel görüntü.
Kolej/Okul kampüsü, Fabrika sahası, Oyun Alanı, Sokak, Sebze Pazarı gibi alanların GPS detayları ile birlikte 84.5k drone videoları.
Açıklamalı görüntülerle 55'den fazla varyasyonda (yemek türü, aydınlatma, iç mekan ve dış mekan, arka plan, kamera mesafesi vb.) 50 bin görüntü
Röntgen, BT, MR, ultrason, patoloji slaytları ve diş görüntülemelerinin HIPAA kontrollü iş akışları ve klinisyen liderliğindeki incelemeyle birlikte açıklamalı analizi.
Belgelenmiş onay ve etik incelemeyle elde edilen yüz tanıma verileri, silah ve tehdit tespiti, kalabalık analizi ve araç plaka verileri.
Uydu, hava ve drone görüntüleri üzerinde açıklama ekleme — arazi kullanımı, altyapı, tarım izleme ve afet müdahalesi.
VLA ve robotik temel modelleri için egosantrik video, el-nesne etkileşimi, manipülasyon ve depo/fabrika algılama verileri.
Birden fazla kamera, kendi kendine giden arabaları aracı otomatik olarak yönlendirmek ve yolcuyu güvenli bir şekilde sürerken engellere çarpmamak için eğitmek için yakındaki trafik sinyallerinin, yolların, arabaların, nesnelerin ve yayaların sınırlarını belirlemek için farklı bir açıdan videolar çeker.
Ürün özellik etiketleme, raf tespiti, görsel arama ve deneme görüntüleri ile kişiselleştirme ve envanter otomasyonu.
Ekipleri eğitme ve yönetme konusunda uzmanlar olarak, projelerin belirlenen bütçe dahilinde teslim edilmesini sağlıyoruz.
Ekip, birden fazla kaynaktan gelen verileri analiz eder ve tüm sektörlerde verimli ve hacimli yapay zeka eğitimi verileri üretebilir.
Geniş görüntü verisi gamı, AI'ya daha hızlı eğitim için gereken bol miktarda bilgi sağlar.
Görüntü/video açıklama ve etiketleme konusunda yetkin uzman havuzumuz, doğru ve etkili açıklamalı veri kümeleri sağlayabilir.
Ekibimiz, AI motorlarını eğitmek için görüntü/video verilerini hazırlamanıza yardımcı olarak değerli zaman ve kaynaklardan tasarruf sağlar.
Ortak çalışan ekibimiz, veri çıktısının kalitesini korurken ek hacmi barındırabilir.
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.
Bugün, yüzlerimizin şifrelerimiz olduğu yeni nesil mekanizmanın şafağındayız. Benzersiz yüz özelliklerinin tanınması sayesinde makineler, bir cihaza erişmeye çalışan kişinin yetkili olup olmadığını algılayabilir, suçluları ve kusurluları izlemek için CCTV görüntülerini gerçek görüntülerle eşleştirebilir, perakende mağazalarında suçu azaltabilir ve daha fazlasını yapabilir.
İnsanlar, nesneleri, insanları, hayvanları ve yerleri fotoğraflardan ayırt etme ve kesin olarak tanımlama konusunda doğuştan gelen bir yeteneğe sahiptir. Ancak, bilgisayarlar görüntüleri sınıflandırma yeteneğine sahip değildir. Yine de, bilgisayarla görü uygulamaları ve görüntü tanıma teknolojisi kullanılarak görsel bilgileri yorumlamak üzere eğitilebilirler.
Özel ve eğitimli ekipler:
En yüksek süreç verimliliği aşağıdakilerle sağlanır:
Patentli platform şu avantajlara sahiptir:
Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi Ekipleri için Uçtan Uca Bilgisayar Görüntüleme Hizmetleri
Bilgisayar görüşü hizmetleri, yapay zeka ekiplerinin görüntüleri, videoları ve sensör tabanlı görsel verileri yorumlamak için modeller eğitmesine yardımcı olur. Bu hizmetler tipik olarak görüntü açıklaması, video açıklaması, nesne tespiti, anlamsal segmentasyon, 3B nokta bulutu etiketleme, veri seti toplama ve kalite yönetimi yapılmış açıklama iş akışlarını içerir. Shaip, işletmelerin üretim yapay zeka modelleri için yüksek kaliteli eğitim veri setleri oluşturmasına yardımcı olmak üzere bilgisayar görüşü hizmetleri sunmaktadır.
Bilgisayar görüşü, makinelerin görüntüler, videolar, tıbbi taramalar, uydu görüntüleri, perakende fotoğrafları veya otonom sürüş görüntüleri gibi görsel verileri anlamasını ve analiz etmesini sağlayan yapay zekanın bir dalıdır. Yapay zeka modellerinin nesneleri algılamasına, sahneleri sınıflandırmasına, desenleri tanımasına, hareketi izlemesine ve görsel girdilere dayalı kararlar almasına olanak tanır.
Bilgisayar görüşü, etiketlenmiş görsel veri kümeleri üzerinde makine öğrenimi ve derin öğrenme modellerini eğiterek çalışır. İnsan etiketleyiciler, modelin görsel kalıpları öğrenmesi için görüntülerdeki ve videolardaki nesneleri, bölgeleri, özellikleri, kilit noktaları veya pikselleri etiketler. Eğitildikten sonra, model yeni görsel verilerdeki nesneleri tanımlayabilir, sınıflandırabilir, bölümlere ayırabilir veya izleyebilir.
Shaip, sınırlayıcı kutular, çokgenler, çoklu çizgiler, anahtar noktalar, anlamsal segmentasyon, örnek segmentasyon, panoptik segmentasyon, 3B küpler, görüntü sınıflandırma ve 3B nokta bulutu açıklaması dahil olmak üzere görüntü açıklama hizmetleri sunmaktadır. Bu açıklama türleri, nesne tespiti, yüz işaret noktası açıklaması, otonom sürüş, tıbbi görüntüleme, perakende görsel arama ve robotik yapay zeka gibi kullanım durumlarını desteklemektedir.
Yaygın bilgisayar görüşü etiketleme teknikleri arasında nesne tespiti için sınırlayıcı kutular, düzensiz nesne sınırları için çokgenler, piksel düzeyinde etiketleme için anlamsal segmentasyon, tek tek nesneleri ayırmak için örnek segmentasyon, poz veya dönüm noktası tespiti için anahtar noktalar, mekansal nesne etiketleme için 3 boyutlu küpler ve şeritler, yollar, patikalar veya sınırlar için çoklu çizgiler bulunur.
Evet. Shaip, coğrafya, ortam, kamera açısı, aydınlatma koşulları, nesne sınıfı, demografik yapı, açıklama taksonomisi, görüntü formatı, video kare hızı, meta veri alanları ve dağıtım şeması gibi proje gereksinimlerine göre bilgisayar görüşü veri kümelerini özelleştirebilir. Özel veri kümesi tasarımı, modelin uygunluğunu, doğruluğunu ve gerçek dünya performansını iyileştirmeye yardımcı olur.
Gerekli etiketli veri miktarı, model türüne, kullanım durumuna, nesne karmaşıklığına, sınıf sayısına ve performans hedefine bağlıdır. Temel bir model, sınıf başına binlerce etiketli görüntüyle başlayabilirken, üretim seviyesindeki bilgisayar görüşü modelleri genellikle çeşitli aydınlatma, açılar, arka planlar ve uç durumlar genelinde on binlerce veya daha fazla örnek gerektirir.
Shaip, sağlık ve tıbbi görüntüleme, otonom araçlar ve ADAS, robotik ve fiziksel yapay zeka, perakende ve e-ticaret, coğrafi ve İHA görüntüleme, tarım, güvenlik ve gözetim, sigorta, akıllı şehirler ve endüstriyel yapay zeka alanlarındaki bilgisayar görüşü projelerini desteklemektedir. Her sektör, alana özgü açıklama yönergeleri, kalite güvence iş akışları ve uzman incelemesi gerektirir.
Bilgisayarla görme teknolojisi, otonom araçlarda engel tespiti, sağlık sektöründe tıbbi görüntü analizi, perakende sektöründe görsel arama ve ürün etiketleme, üretimde kusur tespiti, tarımda mahsul izleme, güvenlikte gözetim analizi, sigortada hasar değerlendirmesi ve robotikte nesne tanıma, navigasyon ve görev yürütme için kullanılmaktadır.
Shaip, açıklama doğruluğunu korumak için yapılandırılmış kalite iş akışları, gözden geçirenlerin kalibrasyonu, projeye özgü yönergeler, kalite kontrolleri ve insan müdahalesi içeren inceleme yöntemlerini kullanır. Projeler genellikle, tam üretim aşamasına geçmeden önce taksonomiyi, uç durum kurallarını, kabul kriterlerini ve gözden geçirenlerin uyumunu doğrulamak için bir pilot parti ile başlar.
Shaip, gizlilik, uyumluluk ve erişim kontrolü iş akışları aracılığıyla hassas verilerin güvenli bir şekilde işlenmesini destekler. Düzenlemeye tabi projeler için Shaip, kimliksizleştirme, gizlilik sözleşmesiyle bağlı ekipler, kontrollü erişim, denetlenebilirlik, güvenli bulut dağıtımı ve HIPAA, GDPR, ISO 27001, ISO 9001 ve SOC 2 gibi standartlara uygun süreçleri destekleyebilir.
Bilgisayar görüşü projelerinin zaman çizelgeleri, veri hacmine, açıklama karmaşıklığına, nesne sınıfı sayısına, kalite güvence derinliğine, araç kurulumuna ve inceleme döngülerine bağlıdır. Pilot partiler, tam üretime geçmeden önce verimlilik ve kalite ölçütlerini belirlemeye yardımcı olur. Büyük kurumsal projeler genellikle sürekli geri bildirim ve kalite raporlamasıyla aşamalı partiler halinde teslim edilir.
Bilgisayarla görme hizmetlerinin maliyeti, veri türüne, açıklama yöntemine, proje hacmine, nesne karmaşıklığına, sınıf sayısına, kalite güvence gereksinimlerine, alan uzmanlığına, güvenlik ihtiyaçlarına ve teslim süresine bağlıdır. Shaip, fiyatlandırmayı gerekli iş akışına, pilot sonuçlara, teslimat formatına ve üretim ölçeğine göre belirler.
Shaip, ölçeklenebilir veri toplama, görüntü ve video açıklaması, 3D açıklaması, insan müdahalesi gerektiren kalite kontrolü ve uyumluluk odaklı teslimat yoluyla işletmelerin üretime hazır bilgisayar görüşü veri kümeleri oluşturmasına yardımcı olur. Sağlık, otonom sistemler, perakende, robotik ve diğer yapay zeka kullanım alanlarındaki deneyimiyle Shaip, karmaşık görsel yapay zeka projelerini pilot aşamadan üretime kadar destekler.
