Servicios y soluciones de visión artificial
Obtenga soporte premium de expertos de clase mundial para implementar la visión por computadora de la manera correcta, extrayendo datos en tiempo real de videos e imágenes para acelerar su viaje de aprendizaje automático
Clientes destacados
Capacitar a los equipos para crear productos de inteligencia artificial líderes en el mundo.
Entendiendo el Mundo visual entrenar aplicaciones de visión artificial
La visión por computadora es un área de las tecnologías de inteligencia artificial que entrena a las máquinas para que vean, comprendan e interpreten el mundo visual, como lo hacemos los humanos. Ayuda en el desarrollo de 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.
Los desarrollos recientes en las tecnologías de visión artificial han superado algunas de las limitaciones a las que se enfrentan los seres humanos para detectar y etiquetar con precisión objetos a partir de la gran cantidad de datos que se generan hoy en día a partir de sistemas dispares. La computadora resuelve efectivamente estas 3 tareas:
- Comprender automáticamente qué son los objetos de la imagen y dónde se encuentran.
- Categorizar estos objetos y comprender las relaciones entre ellos.
– Comprender el contexto de la escena.
- Clasificación de objetos: ¿Qué categoría amplia de objetos hay?
- Identificación de objeto: ¿Qué tipo de objeto dado hay?
- Verificación de objeto: ¿Cuál es el objeto de la fotografía?
- Detección de objetos: ¿Dónde están los objetos en la fotografía?
- Detección de puntos de referencia de objetos: ¿Cuáles son los puntos clave del objeto de la fotografía?
- Segmentación de objetos: ¿Qué píxeles pertenecen al objeto de la imagen?
- Reconocimiento de objetos: ¿Qué objetos hay en esta fotografía y dónde están?
Servicios de recopilación de datos
Entrenar modelos de aprendizaje automático para interpretar y comprender el mundo visual requiere grandes volúmenes de datos de imagen y video etiquetados con precisión.
- Obtenga datos de imágenes / videos de más de 60 geografías
- Más de 2 millones de imágenes en múltiples especialidades médicas como Radiología, etc.
- Más de 60 imágenes de alimentos y documentos que cubren más de 50 variaciones con respecto al entorno, iluminación, interior v / s exterior, distancia de la cámara.
Servicios de anotación de datos
Desde cuadros delimitadores, segmentación semántica, polígonos, polilíneas hasta anotación de puntos clave, podemos ayudarlo con cualquier técnica de anotación de imagen / video.
- Un servicio de anotación de datos de extremo a extremo totalmente administrado con software y mano de obra incluidos, lo que simplifica la experiencia del usuario.
- Una fuerza laboral experimentada que consta de más de 30,000 colaboradores ayuda a etiquetar imágenes y videos para casos de uso de CV, es decir, detección de objetos, segmentación de imágenes, clasificación, etc.
Fuerza laboral administrada
También ofrecemos un recurso calificado que se convierte en una extensión de su equipo para apoyarlo con sus tareas de anotación de datos, a través de las herramientas que prefiera manteniendo la consistencia y calidad deseadas. Nuestra fuerza laboral calificada y experimentada aplica las mejores prácticas aprendidas al etiquetar millones de imágenes y videos para entregar un etiquetado de datos de clase mundial para soluciones de visión por computadora.
Experiencia en visión artificial de IA
Capacidades de anotación y recopilación de imágenes / videos
Desde la recopilación de imágenes / videos hasta el reconocimiento y seguimiento de objetos de anotaciones, la segmentación semántica y las anotaciones de nubes de puntos 3-D, brindamos una mayor comprensión del mundo visual con imágenes y videos detallados y etiquetados con precisión para mejorar el rendimiento de sus modelos de visión por computadora.
Colección de imágenes
Colección de videos
Cajas delimitadores
Cuboides 3D
Segmentación semántica
Anotación de polígono
Anotación de punto de referencia
Segmentación de línea
Transcripción de imágenes
Transcripción del vídeo
Clasificación de imagen
Segmentación de imagen
Anotación de puntos clave de imagen
Clasificación de video
Segmentación de video
Conjuntos de datos de visión artificial
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 video basado en drones
84.5k videos de drones de áreas como el campus de la universidad/escuela, el sitio de la fábrica, el patio de recreo, la calle, el mercado de vegetales con detalles de GPS.
- Caso de uso: Seguimiento de peatones
- Formato: Videos
- Volumen: 84,500+
- Anotación: Sí
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
Casos de uso
IA de salud
Entrene modelos de ML para detectar lunares cancerosos en imágenes de la piel o encontrar síntomas en resonancias magnéticas o rayos X del paciente.
Reconocimiento facial
Entrene modelos de aprendizaje automático para identificar imágenes de personas basadas en rasgos faciales y compárelas con una base de datos de perfiles faciales para detectar y etiquetar personas.
Aplicaciones geoespaciales
Anotación de imágenes de satélite y fotografía de UAV para preparar conjuntos de datos para el geoprocesamiento y anotar la nube de puntos 3D para Geo.AI.
Realidad Aumentada
Con los auriculares AR, coloque objetos virtuales en el mundo real. Puede detectar superficies planas como paredes, mesas y pisos, una parte muy crítica para establecer la profundidad y las dimensiones y colocar objetos virtuales en el mundo físico.
Conducir Auto-Cars
Varias cámaras capturan videos desde un ángulo diferente para identificar los límites de las señales de tráfico, carreteras, automóviles, objetos y peatones cercanos para entrenar a los autos autónomos para que dirijan automáticamente el vehículo y eviten chocar contra obstáculos mientras conduce al pasajero de manera segura.
Minorista / comercio electrónico
Con la visión por computadora en el comercio minorista, las aplicaciones pueden ofrecer recomendaciones personalizadas basadas en los patrones de compra de los clientes y acelerar las operaciones comerciales como la gestión de estantes, pagos, etc.
¿Por qué Shaip?
Precios competitivos.
Como expertos en la formación y gestión de equipos, nos aseguramos de que los proyectos se entreguen dentro del presupuesto definido.
Capacidad multisectorial
El equipo analiza datos de múltiples fuentes y es capaz de producir datos de entrenamiento de IA de manera eficiente y en volúmenes en todas las industrias.
Mantente por delante de la competencia
La amplia gama de datos de imágenes proporciona a la IA una gran cantidad de información necesaria para entrenar más rápido.
Mano de obra experta
Nuestro grupo de expertos que dominan la anotación y el etiquetado de imágenes / videos puede obtener conjuntos de datos precisos y anotados de manera efectiva.
Centrarse en el crecimiento
Nuestro equipo lo ayuda a preparar datos de imagen / video para entrenar motores de IA, ahorrando tiempo y recursos valiosos.
Escalabilidad
Nuestro equipo de colaboradores puede acomodar un volumen adicional mientras mantiene la calidad de la salida de datos.
Recomendaciones
Guía de compradores
Guía del comprador de datos de entrenamiento de IA
En el mundo de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, el entrenamiento de datos es inevitable. Este es el proceso que hace que los módulos de aprendizaje automático sean precisos, eficientes y completamente funcionales.
Guía de compradores
Guía del comprador para anotación y etiquetado de datos
Por lo tanto, desea iniciar una nueva iniciativa de IA / ML y se está dando cuenta de que encontrar buenos datos será uno de los aspectos más desafiantes de su operación. La salida de su modelo de IA / ML es tan buena como los datos.
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eBook La clave para superar los obstáculos del desarrollo de la IA
De hecho, se genera una cantidad increíble de datos todos los días: 2.5 trillones de bytes, según Social Media Today. Pero eso no significa que todo sea digno de entrenar su algoritmo.
Nuestra capacidad
Gente
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
Plataforma
La plataforma patentada ofrece beneficios:
- Plataforma de un extremo a otro basada en la web
- Calidad impecable
- TAT más rápido
- Entrega perfecta
¿Tiene un proyecto de visión artificial en mente? vamos a conectar
Preguntas más frecuentes (FAQ)
Las máquinas inteligentes deben ser capaces de interpretar el mundo visual de forma contextual, precisamente para comprender y ver mejor las cosas. La visión por computadora es una de esas ramas o más bien experiencia tecnológica que tiene como objetivo desarrollar modelos de aprendizaje y capacitación para las máquinas para hacerlas más receptivas a imágenes y videos, mejorando así las habilidades de identificación y descifrado de las máquinas.
La visión por computadora, como tecnología independiente, tiene en cuenta varios aspectos de la autonomía visual. El enfoque es similar a imitar el cerebro humano y su percepción de entidades visuales. El modus operandi involucra modelos de entrenamiento para mejorar la clasificación de imágenes, identificación, verificación y detección de objetos, detección de puntos de referencia, reconocimiento de objetos y finalmente segmentación de objetos.
Algunos de los ejemplos destacados de visión por computadora incluyen sistemas de detección de intrusos, lectores de pantalla, configuraciones de detección de defectos, identificadores de metrología y automóviles autónomos instalados con configuraciones de múltiples cámaras, unidades LiDAR y otros recursos.
La anotación de imágenes es una forma de herramienta de aprendizaje supervisado en Computer Vision, cuyo objetivo es entrenar modelos de IA para reconocer, identificar y comprender mejor las imágenes. También denominado etiquetado de datos, la anotación de imágenes en grandes volúmenes entrena a los modelos de manera extensiva, lo que fomenta sus habilidades para extraer inferencias y tomar decisiones en el futuro.
La anotación de imágenes en Computer Vision tiene como objetivo clasificar imágenes dispares a través de herramientas relevantes para agregar con precisión metadatos procesables a los conjuntos de datos centrados en imágenes. En términos más simples, la anotación de imágenes marca un gran volumen de imágenes a través de texto o cualquier otro marcador para una mejor comprensión por parte de las máquinas, capacitándolas mejor para la clasificación y detección.