AIに命を吹き込むための関連する画像データ収集
最先端の画像データ収集サービスを使用して、コンピュータービジョンアプリケーション、AIセットアップ、自動運転エンティティなどを完璧にトレーニングします
画像データパイプラインのボトルネックを今すぐ解消します。
注目のクライアント
コンピュータビジョンに画像トレーニングデータセットが必要なのはなぜですか？
独自の人工知能システムと機械学習モデルは、独自と見なされるために包括的にトレーニングする必要があります。 NLPモデルをインテリジェントにトレーニングするには、音声データセットとテキストデータセットが必要ですが、コア機能としてコンピュータービジョンを使用するアプリケーションには、画像トレーニングデータセットを提供する必要があります。
機能の一部としてオブジェクトとパターンを識別することを任務とするスマートMLモデルとセットアップは、広範囲にわたってトレーニングする必要があります。 人間の感情への相互作用の追跡から始めて、インテリジェントシステムは最初にエンティティを識別するための基礎を持たなければなりません。 識別の力は、カスタム画像データ収集ソリューションによって提供されます。
コンピュータビジョンシステムの画像データ収集には、次の利点があります。
- 独自の画像固有のリポジトリ
- 要件に応じて画像にラベルを付ける機能
- 大量の履歴データへのアクセス
プロフェッショナルな画像トレーニングデータセット
任意の主題。 任意のシナリオ。
顔やジェスチャーのタグ付けが必要なアプリケーションには、表面的に情報を提供することはできません。 代わりに、機械学習モデルの画像データ収集は、最新の標準と同等である必要があります。 Shaipでは、スケーラビリティに向けた専門家レベルのサポートを備えた包括的な画像トレーニングデータセットへのアクセスを提供することに重点を置いています。
Shaipのプロフェッショナルな画像トレーニングデータセットは、エンティティトラッキング、手書き分析、オブジェクト識別、パターン認識など、包括的なソリューションに重点を置いています。 それではない！ Shaipが提供する画像データ収集サービスには次のものも含まれます。
- リモートおよびフィールド内のデータフィード
- ソリューションを拡張する機能–継続的なデータセット調達
- マイニングの準備ができている高品質でセグメント化されたデータ
- 画像からテキストへの文字起こしのサポート OCR 訓練されたモデル
- 人間固有の分析の広範なサポート
- 安全なデータ処理と管理
当社の専門知識
主題とシナリオに先行する画像コレクション
Shaipには、特定のユースケースと同義のアルゴリズムを使用して、画像データ収集タイプの全ラインナップがあります。 さまざまなユースケースの画像データセット（医療画像データセット、請求書画像データセット、顔のデータセットコレクション、または任意のカスタムデータセット）を大量に収集することで、機械学習機能にコンピュータービジョンを追加します。 Shaipには、特定のユースケースと同義のアルゴリズムを使用して、画像データ収集タイプの全ラインナップがあります。 当社が提供するさまざまなタイプの画像データセット：
ドキュメントデータセットコレクション
クレデンシャル認証を処理するインテリジェントアプリケーションは、ドキュメントデータセットの恩恵を最も受けます。 Shaipは、請求書、領収書、メニュー、地図、IDカードなどに関連する使用可能なトレーニングデータを含む、可能な限り最高の画像コレクションを提供し、システムがエンティティをプロアクティブに識別するのを支援します。
顔のデータセットコレクション
顔の感情や表情を測定するためのトレーニングが必要なアプリケーションは、顔のデータセットコレクションで提供するのが最適です。 Shaipでは、膨大な量のデータを提供するだけでなく、幅広い民族や年齢層にわたる洞察を照合することで、AIバイアスを切り抜けることを目指しています。
ヘルスケアデータ収集
提供されている定性的および定量的な医療データセットを使用して、デジタル医療設定の品質と医療診断の精度を向上させます。 CTスキャン、MRI、超音波、放射線、腫瘍学、病理学などのさまざまな専門医からのX線などの医用画像を提供します。
食品データセットコレクション
さまざまな照明条件下で食べ物の画像をキャプチャして識別することができるスマートアプリの開発を計画している場合は、食べ物のデータセットコレクションが非常に便利です。
自動車データ収集
自動車のデータセットを使用すると、道路脇の要素、角度固有の洞察、オブジェクト、セマティックデータなどを使用して自動運転車のデータベースをトレーニングできます。
ハンドジェスチャデータ収集
あなたが今までにあなたの携帯電話を手でスワイプして眠らせたことがあるなら、あなたは関係することができるでしょう。 センサーを備えたスマート＆IoTデバイスは、当社のハンドジェスチャデータ収集サービスの恩恵を受けることができます。
画像データセット
焦点の合った車の運転手画像データセット
450以上の民族からの20,000人のユニークな参加者をカバーするさまざまなポーズとバリエーションの車のセットアップでのドライバーの顔の10万枚の画像
- 使用事例： 車載ADASモデル
- フォーマット： 画像
- ボリューム： 455,000+
- 注釈： いいえ
ランドマーク画像データセット
カスタム要件に基づいて収集された、80か国以上のランドマークの40k以上の画像。
- 使用事例： ランドマークの検出
- フォーマット： 画像
- ボリューム： 80,000+
- 注釈： いいえ
顔画像データセット
頭のポーズ、民族、性別、背景、キャプチャ角度、年齢など、12のランドマークポイントを含む68kの画像
- 使用事例： 顔認識
- フォーマット： 画像
- ボリューム： 12,000+
- 注釈： ランドマーク注釈
食品画像データセット
55以上のバリエーション（食品の種類、照明、屋内と屋外、背景、カメラの距離など）の50k枚の画像と注釈付きの画像
- 使用事例： 食品認識
- フォーマット： 画像
- ボリューム： 55,000+
- 注釈： はい
信頼できるAI画像トレーニングデータパートナーとしてShaipを選択する理由
のワークプ
専任の訓練を受けたチーム：
- データ作成、ラベリング、QAのための30,000人以上の協力者
- 資格のあるプロジェクト管理チーム
- 経験豊富な製品開発チーム
- タレントプールソーシング＆オンボーディングチーム
プロセス
最高のプロセス効率が保証されます：
- 堅牢な6シックスシグマステージゲートプロセス
- シックスシグマ黒帯の専任チーム–主要なプロセス所有者と品質コンプライアンス
- 継続的改善とフィードバックループ
プラットフォーム
特許取得済みのプラットフォームには次のような利点があります。
- Webベースのエンドツーエンドプラットフォーム
- 非の打ちどころのない品質
- より速いTAT
- シームレスな配信
のワークプ
専任の訓練を受けたチーム：
- データ作成、ラベリング、QAのための30,000人以上の協力者
- 資格のあるプロジェクト管理チーム
- 経験豊富な製品開発チーム
- タレントプールソーシング＆オンボーディングチーム
プロセス
最高のプロセス効率が保証されます：
- 堅牢な6シックスシグマステージゲートプロセス
- シックスシグマ黒帯の専任チーム–主要なプロセス所有者と品質コンプライアンス
- 継続的改善とフィードバックループ
プラットフォーム
特許取得済みのプラットフォームには次のような利点があります。
- Webベースのエンドツーエンドプラットフォーム
- 非の打ちどころのない品質
- より速いTAT
- シームレスな配信
提供されるサービス
エキスパートの画像データ収集は、包括的なAIセットアップのためのすべてのハンズオンデッキではありません。 Shaipでは、次のサービスを検討して、モデルを通常よりもはるかに普及させることもできます。
推奨リソース
バイヤーガイド
コンピュータビジョンの画像注釈とラベリング
コンピュータビジョンとは、視覚世界を理解してコンピュータビジョンアプリケーションをトレーニングすることです。 その成功は、私たちが画像注釈と呼ぶものに完全に要約されます。これは、マシンにインテリジェントな意思決定を行わせるテクノロジーの背後にある基本的なプロセスであり、これがまさに私たちが議論および調査しようとしていることです。
ソリューション
コンピュータビジョンサービスとソリューション
コンピュータビジョンは、人工知能技術の分野です。人間と同じように、視覚世界を見て、理解し、解釈するように機械を訓練します。 これは、画像またはビデオ内のオブジェクトをはるかに大きなスケールと速度で正確に理解、識別、分類するための機械学習モデルの開発に役立ちます。
ブログ
画像注釈の種類：長所、短所、ユースケース
コンピュータがオブジェクトを見て解釈し始めて以来、世界は同じではありません。 顔に面白いあごひげを生やすSnapchatフィルターのような単純な要素から、スキャンレポートから微細な腫瘍の存在を自律的に検出する複雑なシステムまで、コンピュータービジョンは人類の進化において主要な役割を果たしています。
独自の画像データセットリポジトリを構築したいですか？
画像トレーニングデータセットの鳥瞰図を入手して、コンピュータビジョンモデルのリポジトリを取得してください。
よくある質問（FAQ）
AI/ML の画像データ収集には、写真やグラフィックの形式で視覚データを収集することが含まれます。 このデータは、人工知能および機械学習モデル、特に視覚情報を処理して理解するように設計されたモデルのトレーニング、テスト、検証のための入力として機能します。
画像データの収集は、プロジェクトの特定の要件と目的を定義することから始まります。 その後、画像はデータベースから取得されるか、カメラを使用してキャプチャされるか、コンピューター グラフィックスを使用して生成されます。 高品質で多様な画像を確保することが重要です。 これらの画像は収集されるとラベル付けまたは注釈が付けられることが多く、トレーニング段階での機械学習モデルを支援するコンテキストや分類が提供されます。
画像データの収集は、視覚情報を扱う機械学習プロジェクトの基本です。 高品質で多様な画像データセットにより、より正確で堅牢なモデル トレーニングが可能になり、実際のアプリケーションでのパフォーマンスの向上につながります。 これにより、AI システムが視覚的な手がかりを効果的に認識、解釈し、応答できるようになります。
プロジェクトの目的に応じて、数種類の画像データを収集できます。 これには、写真、衛星画像、X 線や MRI などの医療画像、手書き文書、スキャンされた文書、顔写真、熱画像、さらには拡張現実 (AR) や仮想現実 (VR) のキャプチャが含まれますが、これらに限定されません。 ソースとなる画像データの種類は、当該の AI/ML プロジェクトの特定の要件と一致している必要があります。