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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
Capacitar a los equipos para crear productos de inteligencia artificial líderes en el mundo.
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.
Entrenar modelos de aprendizaje automático para interpretar y comprender el mundo visual requiere grandes volúmenes de datos de imagen y video etiquetados con precisión.
Desde cuadros delimitadores, segmentación semántica, polígonos, polilíneas hasta anotación de puntos clave, podemos ayudarlo con cualquier técnica de anotación de imagen / video.
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.
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.
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
Más de 80 40 imágenes de puntos de referencia de más de XNUMX países, recopiladas según los requisitos personalizados.
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.
Imágenes de 55k en más de 50 variaciones (tipo de comida, iluminación, interior vs exterior, fondo, distancia de la cámara, etc.) con imágenes anotadas
Entrene modelos de ML para detectar lunares cancerosos en imágenes de la piel o encontrar síntomas en resonancias magnéticas o rayos X del paciente.
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.
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.
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.
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.
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.
Como expertos en la formación y gestión de equipos, nos aseguramos de que los proyectos se entreguen dentro del presupuesto definido.
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.
La amplia gama de datos de imágenes proporciona a la IA una gran cantidad de información necesaria para entrenar más rápido.
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.
Nuestro equipo lo ayuda a preparar datos de imagen / video para entrenar motores de IA, ahorrando tiempo y recursos valiosos.
Nuestro equipo de colaboradores puede acomodar un volumen adicional mientras mantiene la calidad de la salida de datos.
Hoy, estamos en los albores del mecanismo de próxima generación, donde nuestros rostros son nuestros códigos de acceso. A través del reconocimiento de características faciales únicas, las máquinas pueden detectar si la persona que intenta acceder a un dispositivo está autorizada, comparar imágenes de CCTV con imágenes reales para rastrear delincuentes y morosos, reducir el crimen en tiendas minoristas y más.
Los seres humanos tienen la capacidad innata de distinguir e identificar con precisión objetos, personas, animales y lugares a partir de fotografías. Sin embargo, las computadoras no vienen con la capacidad de clasificar imágenes. Sin embargo, pueden capacitarse para interpretar información visual utilizando aplicaciones de visión por computadora y tecnología de reconocimiento de imágenes.
Equipos dedicados y capacitados:
La mayor eficiencia del proceso está asegurada con:
La plataforma patentada ofrece beneficios:
Equipos dedicados y capacitados:
La mayor eficiencia del proceso está asegurada con:
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¿Tiene un proyecto de visión artificial en mente? vamos a conectar
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.