ビデオと画像からリアルタイムデータを抽出してMLジャーニーを加速することにより、世界クラスの専門家からプレミアムサポートを受けて、コンピュータービジョンを正しい方法で実装します
チームが世界をリードするAI製品を構築できるようにします。
コンピュータビジョンは、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する人工知能技術の分野です。 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。
コンピュータビジョン技術の最近の開発は、異種システムから今日生成された膨大な量のデータからオブジェクトを正確に検出してラベル付けする際に人間が直面する制限のいくつかを克服しました。 コンピューターは、次の3つのタスクを効果的に解決します。
視覚世界を解釈および理解するためにMLモデルをトレーニングするには、正確にラベル付けされた大量の画像およびビデオデータが必要です。
バウンディングボックス、セマンティックセグメンテーション、ポリゴン、ポリラインからキーポイントアノテーションまで、あらゆる画像/ビデオアノテーション手法を支援します。
また、必要な一貫性と品質を維持しながら、お好みのツールを使用して、データ注釈タスクをサポートするためのチームの拡張となる熟練したリソースも提供します。 当社の熟練した経験豊富な従業員は、数百万の画像とビデオにラベルを付けることで学んだベストプラクティスを適用して、コンピュータービジョンソリューションに世界クラスのデータラベルを提供します。
画像/ビデオの収集から注釈オブジェクトの認識と追跡、セマンティックセグメンテーションと3Dポイントクラウド注釈まで、詳細で正確にラベル付けされた画像とビデオを使用して視覚世界をより深く理解し、コンピュータビジョンモデルのパフォーマンスを向上させます。
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
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。
大学/学校のキャンパス、工場の敷地、遊び場、通り、野菜市場などの地域の84.5kドローンビデオとGPSの詳細。
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
MLモデルをトレーニングして、皮膚画像のがんのほくろを検出したり、MRIスキャンや患者のX線で症状を見つけたりします。
MLモデルをトレーニングして、顔の特徴に基づいて人物の画像を識別し、顔のプロファイルのデータベースと比較して、人物を検出してタグ付けします。
ジオプロセシング用のデータセットを準備するための衛星画像とUAV写真の注釈、およびGeo.AI用の3D点群に注釈を付けます。
ARヘッドセットを使用して、仮想オブジェクトを現実の世界に配置します。 壁、テーブルトップ、床などの平面を検出できます。これは、奥行きと寸法を確立し、仮想オブジェクトを物理世界に配置する上で非常に重要な部分です。
複数のカメラが異なる角度からビデオをキャプチャして、近くの信号機、道路、車、物体、歩行者の境界を特定し、自動運転車が車両を自動操縦し、乗客を安全に運転しながら障害物にぶつからないように訓練します。
小売業のコンピュータービジョンにより、アプリケーションは顧客の購入パターンに基づいてパーソナライズされた推奨事項を提供し、棚管理、支払いなどの業務をスピードアップできます。
チームのトレーニングと管理の専門家として、プロジェクトが定義された予算内で確実に提供されるようにします。
チームは複数のソースからのデータを分析し、すべての業界にわたってAIトレーニングデータを効率的かつ大量に生成することができます。
幅広い画像データは、AIに、より高速なトレーニングに必要な大量の情報を提供します。
画像/ビデオの注釈とラベリングに精通した専門家のプールは、正確で効果的に注釈が付けられたデータセットを調達できます。
私たちのチームは、AIエンジンをトレーニングするための画像/ビデオデータの準備を支援し、貴重な時間とリソースを節約します。
私たちの協力者チームは、データ出力の品質を維持しながら、追加のボリュームに対応できます。
今日、私たちは次世代メカニズムの黎明期にあり、私たちの顔は私たちのパスコードです。 固有の顔の特徴を認識することで、マシンは、デバイスにアクセスしようとしている人が許可されているかどうかを検出し、CCTV の映像を実際の画像と照合して重罪犯や違反者を追跡し、小売店での犯罪を減らすことができます。
人間には、写真から物体、人、動物、場所を区別して正確に識別する固有の能力があります。 ただし、コンピューターには画像を分類する機能がありません。 それでも、コンピュータービジョンアプリケーションと画像認識技術を使用して視覚情報を解釈するように訓練することができます。
専任の訓練を受けたチーム：
最高のプロセス効率が保証されます：
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。
コンピュータビジョンプロジェクトを念頭に置いていますか？ 接続しましょう
インテリジェントマシンは、物事をよりよく理解して見るために、視覚世界を文脈的に正確に解釈できる必要があります。 コンピュータビジョンは、そのようなブランチのXNUMXつであり、むしろ技術的な専門知識であり、マシンの学習およびトレーニングモデルを開発して、画像やビデオをより受け入れやすくし、それによってマシンの識別および解読能力を向上させることを目的としています。
スタンドアロンテクノロジとしてのコンピュータビジョンは、視覚的自律性のいくつかの側面を考慮に入れています。 このアプローチは、人間の脳とその視覚的実体の知覚を模倣することに似ています。 モードオペランドには、改善された画像分類、オブジェクトの識別、検証、および検出、ランドマークの検出、オブジェクトの認識、そして最後にオブジェクトのセグメンテーションのためのトレーニングモデルが含まれます。
コンピュータービジョンの傑出した例には、侵入者検出システム、スクリーンリーダー、欠陥検出セットアップ、計測識別子、マルチカメラセットアップ、LiDARユニット、その他のリソースがインストールされた自動運転車が含まれます。
画像注釈は、コンピュータビジョンの教師あり学習ツールの一種であり、視覚をよりよく認識、識別、理解するためのAIモデルのトレーニングを目的としています。 データラベリングとも呼ばれる大量の画像注釈は、モデルを広範囲にトレーニングします。これにより、将来、推論を引き出して意思決定を行う能力がさらに高まります。
Computer Visionの画像注釈は、画像中心のデータセットに実用的なメタデータを正確に追加するための関連ツールを介して、異種の画像を分類することを目的としています。 簡単に言うと、画像注釈は、テキストまたはその他のマーカーを介して大量の画像をマークし、マシン側の理解を深め、それによって分類と検出に向けて画像をより適切にトレーニングします。