Recopilación de datos de imágenes relevantes para dar vida a la IA
Entrene aplicaciones de visión por computadora, configuraciones de inteligencia artificial, entidades autónomas y más a la perfección con los servicios de recopilación de datos de imágenes de última generación
Elimine los cuellos de botella en su flujo de datos de imágenes ahora.
Clientes destacados
¿Por qué se necesita un conjunto de datos de formación de imágenes para la visión por computadora?
Los sistemas únicos de inteligencia artificial y los modelos de aprendizaje automático deben capacitarse de manera integral para ser considerados únicos. Si bien los conjuntos de datos de audio y textuales son necesarios para entrenar de manera inteligente los modelos de PNL, las aplicaciones con Computer Vision como funcionalidad principal deben alimentarse con un conjunto de datos de entrenamiento de imágenes.
Los modelos y configuraciones de ML inteligente que tienen la tarea de identificar objetos y patrones como parte de su funcionamiento deben capacitarse ampliamente. Comenzando por el seguimiento de las interacciones hasta las emociones humanas, los sistemas inteligentes deben tener la base para identificar entidades en primer lugar. El poder de identificación lo proporcionan las soluciones personalizadas de recopilación de datos de imágenes.
La recopilación de datos de imágenes para sistemas de visión por computadora tiene los siguientes beneficios:
- Repositorio único de imágenes específicas
- Posibilidad de etiquetar imágenes según los requisitos.
- Acceso a camiones cargados de datos históricos
Conjuntos de datos de entrenamiento de imágenes profesionales
Cualquier tema. Cualquier escenario.
Las aplicaciones que necesitan etiquetado facial y gestual no pueden recibir información de forma superficial. En cambio, la recopilación de datos de imágenes para modelos de aprendizaje automático debe estar a la par con los últimos estándares. En Shaip, nos enfocamos en brindar acceso a conjuntos de datos completos de entrenamiento de imágenes con soporte de nivel experto hacia la escalabilidad.
Los conjuntos de datos de formación profesional de imágenes en Shaip se centran en soluciones integrales, incluido el seguimiento de entidades, el análisis de escritura a mano, la identificación de objetos y el reconocimiento de patrones. ¡No es eso! Los servicios de recopilación de datos de imágenes ofrecidos por Shaip también incluyen:
- Alimentación de datos remota y en el campo
- Capacidad para escalar soluciones: adquisición continua de conjuntos de datos
- Datos segmentados y de alta calidad que están listos para la minería
- Compatibilidad con la transcripción de imagen a texto para OCR modelos entrenados
- Amplio soporte para análisis específicos de humanos
- Manejo y gestión de datos seguros
Nuestra Experiencia
Colección de imágenes que precede a sujetos y escenarios
En Shaip, tenemos una línea completa de tipos de recopilación de datos de imágenes, con algoritmos sinónimo de casos de uso específicos. Agregue visión por computadora a sus capacidades de aprendizaje automático mediante la recopilación de grandes volúmenes de conjuntos de datos de imágenes (conjuntos de datos de imágenes médicas, conjuntos de datos de imágenes de facturas, recopilación de conjuntos de datos faciales o cualquier conjunto de datos personalizados) para una variedad de casos de uso. En Shaip, tenemos una línea completa de tipos de recopilación de datos de imágenes, con algoritmos sinónimo de casos de uso específicos. Varios tipos de conjuntos de datos de imágenes que ofrecemos:
Recopilación de conjuntos de datos de documentos
Las aplicaciones inteligentes que se ocupan de la autenticación de credenciales se benefician mejor con los conjuntos de datos de documentos. Shaip ofrece la mejor colección de imágenes posible, que incluye datos de capacitación utilizables relevantes para facturas, recibos, menús, mapas, tarjetas de identidad y más, para ayudar al sistema a identificar entidades de manera proactiva.
Recopilación de conjuntos de datos faciales
Las aplicaciones que deben capacitarse para medir las emociones y expresiones faciales se sirven mejor con nuestra colección de conjuntos de datos faciales. Además de alimentar un enorme volumen de datos, en Shaip nuestro objetivo es eliminar el sesgo de la IA, recopilando información de una amplia gama de etnias y grupos de edad.
Recopilación de datos sanitarios
Mejore la calidad de su configuración de atención médica digital y la precisión de los diagnósticos médicos con conjuntos de datos de atención médica cualitativos y cuantitativos que se ofrecen. Proporcionamos imágenes médicas, es decir, tomografía computarizada, resonancia magnética, ultrasonido, rayos X de diversas especialidades médicas como radiología, oncología, patología, etc.
Recopilación de conjuntos de datos alimentarios
Si alguna vez planea desarrollar una aplicación inteligente que pueda capturar e identificar imágenes de alimentos, bajo diferentes condiciones de iluminación, nuestra colección de conjuntos de datos de alimentos puede ser muy útil.
Recopilación de datos automotrices
Es posible entrenar las bases de datos de automóviles autónomos con elementos de carretera, conocimientos específicos de ángulos, objetos, datos semáticos y más con los conjuntos de datos automotrices.
Recopilación de datos de gestos con las manos
Si alguna vez ha deslizado su teléfono móvil con la mano para dormir, podrá identificarse. Los dispositivos inteligentes y de IoT con sensores pueden beneficiarse de nuestros servicios de recopilación de datos de gestos con las manos.
Conjuntos de datos de imágenes
Conjunto de datos de imagen de conductor de automóvil enfocado
450 imágenes de caras de conductores con configuración de automóvil en diferentes poses y variaciones que cubren a 20,000 10 participantes únicos de más de XNUMX etnias
- Caso de uso: Modelo ADAS para automóvil
- Formato: Imágenes
- Volumen: 455,000+
- Anotación: No
Conjunto de datos de imagen de referencia
Más de 80 40 imágenes de puntos de referencia de más de XNUMX países, recopiladas según los requisitos personalizados.
- Caso de uso: Detección de puntos de referencia
- Formato: Imágenes
- Volumen: 80,000+
- Anotación: No
Conjunto de datos de imágenes faciales
Imágenes de 12 68 con variaciones en torno a la postura de la cabeza, el origen étnico, el género, el fondo, el ángulo de captura, la edad, etc. con XNUMX puntos de referencia
- Caso de uso: Reconocimiento facial
- Formato: Imágenes
- Volumen: 12,000+
- Anotación: Anotación de punto de referencia
Conjunto de datos de imágenes de alimentos
Imágenes de 55k en más de 50 variaciones (tipo de comida, iluminación, interior vs exterior, fondo, distancia de la cámara, etc.) con imágenes anotadas
- Caso de uso: Reconocimiento de Alimentos
- Formato: Imágenes
- Volumen: 55,000+
- Anotación: Sí
Razones para elegir a Shaip como su socio confiable de datos de capacitación en imágenes de IA
Personas
Equipos dedicados y capacitados:
- Más de 30,000 colaboradores para la creación de datos, etiquetado y control de calidad
- Equipo de gestión de proyectos acreditado
- Equipo de desarrollo de productos experimentado
- Equipo de contratación y incorporación del grupo de talentos
Proceso
La mayor eficiencia del proceso está asegurada con:
- Proceso robusto Stage-Gate de 6 Sigma
- Un equipo dedicado de 6 cinturones negros Sigma: propietarios de procesos clave y cumplimiento de calidad
- Bucle de retroalimentación y mejora continua
Productos
La plataforma patentada ofrece beneficios:
- Plataforma de un extremo a otro basada en la web
- Calidad impecable
- TAT más rápido
- Entrega perfecta
Personas
Equipos dedicados y capacitados:
- Más de 30,000 colaboradores para la creación de datos, etiquetado y control de calidad
- Equipo de gestión de proyectos acreditado
- Equipo de desarrollo de productos experimentado
- Equipo de contratación y incorporación del grupo de talentos
Proceso
La mayor eficiencia del proceso está asegurada con:
- Proceso robusto Stage-Gate de 6 Sigma
- Un equipo dedicado de 6 cinturones negros Sigma: propietarios de procesos clave y cumplimiento de calidad
- Bucle de retroalimentación y mejora continua
Productos
La plataforma patentada ofrece beneficios:
- Plataforma de un extremo a otro basada en la web
- Calidad impecable
- TAT más rápido
- Entrega perfecta
Servicios Ofrecidos
La recopilación de datos de imágenes de expertos no es una tarea práctica para las configuraciones integrales de IA. En Shaip, incluso puede considerar los siguientes servicios para hacer que los modelos estén más extendidos de lo habitual:
Recopilación de datos de texto
Servicios
El verdadero valor de los servicios de recopilación de datos cognitivos de Shaip es que les brinda a las organizaciones la clave para desbloquear la información crítica que se encuentra dentro de los datos no estructurados.
Servicios de recopilación de datos de audio
Hacemos que sea más fácil para usted alimentar a los modelos con datos de voz para ayudarlos a explorar las ventajas del procesamiento del lenguaje natural de una manera más equilibrada.
Servicios de recopilación de datos de video
Ahora céntrese en la visión por computadora junto con la PNL para entrenar a sus modelos a identificar objetos, individuos, elementos disuasorios y otros elementos visuales a la perfección.
Recomendaciones
Guía de compradores
Anotación y etiquetado de imágenes para visión artificial
La visión por computadora se trata de dar sentido al mundo visual para entrenar aplicaciones de visión por computadora. Su éxito se reduce completamente a lo que llamamos anotación de imágenes: el proceso fundamental detrás de la tecnología que hace que las máquinas tomen decisiones inteligentes y esto es exactamente lo que estamos a punto de discutir y explorar.
Soluciones
Servicios y soluciones de visión artificial
La visión por computadora es un área de las tecnologías de inteligencia artificial queEntrenar a las máquinas para que vean, comprendan e interpreten el mundo visual, como lo hacemos los humanos. Ayuda a desarrollar modelos de aprendizaje automático para comprender, identificar y clasificar con precisión los objetos en una imagen o un video, a una escala y velocidad mucho mayores.
Blog
Tipos de anotaciones de imagen: ventajas, desventajas y casos de uso
El mundo no ha sido el mismo desde que las computadoras comenzaron a mirar objetos e interpretarlos. Desde elementos entretenidos que podrían ser tan simples como un filtro de Snapchat que produce una barba divertida en su rostro hasta sistemas complejos que detectan de manera autónoma la presencia de tumores diminutos a partir de informes de escaneo, la visión por computadora está jugando un papel importante en la evolución de la humanidad.
¿Quiere crear su propio repositorio de conjuntos de datos de imágenes?
Obtenga una vista panorámica de los conjuntos de datos de entrenamiento de imágenes y obtenga un repositorio para su modelo de Computer Vision.
Preguntas más frecuentes (FAQ)
La recopilación de datos de imágenes para AI/ML implica la recopilación de datos visuales en forma de imágenes o gráficos. Estos datos sirven como insumo para entrenar, probar y validar modelos de inteligencia artificial y aprendizaje automático, especialmente aquellos diseñados para procesar y comprender información visual.
La recopilación de datos de imágenes comienza con la definición de los requisitos y objetivos específicos de un proyecto. Después de lo cual, las imágenes se obtienen de bases de datos, se capturan con cámaras o se generan mediante gráficos por computadora. Garantizar imágenes diversas y de alta calidad es crucial. Una vez recopiladas, estas imágenes suelen etiquetarse o anotarse, proporcionando contexto o clasificación para ayudar al modelo de aprendizaje automático en su fase de entrenamiento.
La recopilación de datos de imágenes es fundamental para cualquier proyecto de aprendizaje automático que trate con información visual. Los conjuntos de datos de imágenes diversos y de calidad permiten un entrenamiento de modelos más preciso y sólido, lo que a su vez conduce a un mejor rendimiento en aplicaciones del mundo real. Esto garantiza que los sistemas de IA puedan reconocer, interpretar y responder a señales visuales de forma eficaz.
Se pueden recopilar varios tipos de datos de imágenes, según el objetivo del proyecto. Esto incluye, entre otros: fotografías, imágenes satelitales, imágenes médicas como rayos X o resonancias magnéticas, documentos escritos a mano, documentos escaneados, fotografías faciales, imágenes térmicas e incluso capturas de realidad aumentada (AR) y realidad virtual (VR). El tipo de datos de imagen obtenidos debe alinearse con los requisitos específicos del proyecto AI/ML en cuestión.