コンピュータビジョンサービスとソリューション

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

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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ために視覚世界を理解する

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。

–画像内のオブジェクトが何であるかとそれらがどこにあるかを自動的に理解します。

–これらのオブジェクトを分類し、それらの間の関係を理解し​​ます。

–シーンのコンテキストを理解します。

コンピュータビジョン

  • オブジェクトの分類:オブジェクトの幅広いカテゴリは何ですか?
  • オブジェクトの識別: 特定のオブジェクトのどのタイプがありますか?
  • オブジェクトの検証: 写真のオブジェクトはどれですか?
  • オブジェクト検出: 写真のオブジェクトはどこにありますか?
  • オブジェクトのランドマーク検出: 写真に写っている被写体のポイントは何ですか?
  • オブジェクトのセグメンテーション: 画像内のオブジェクトに属するピクセルは何ですか?
  • オブジェクト認識: この写真にはどのようなオブジェクトがあり、どこにありますか?

 

データ収集サービス

データ収集サービス

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。 

  • 60以上の地域からのソース画像/ビデオデータ
  • 放射線科などの複数の専門分野の2万以上の画像。
  • 設定、照明、屋内と屋外、カメラからの距離に関する60以上のバリエーションをカバーする50k以上のフード&ドキュメント画像。

データ注釈サービス

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。

  • ソフトウェアと従業員が含まれる完全に管理されたエンドツーエンドのデータ注釈サービス。これにより、ユーザーエクスペリエンスが簡素化されます。
  • 30,000人以上の協力者で構成される経験豊富な従業員が、CVユースケース(オブジェクト検出、画像セグメンテーション、分類など)の画像とビデオのラベル付けを支援します。
データ-注釈-サービス
管理された労働力

管理された労働力

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。

AIコンピュータービジョンの専門知識

画像/ビデオの収集と注釈機能 

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。

コンピュータビジョンデータセット

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

フォーカス画像データセットの車のドライバー

  • 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。

ランドマーク画像データセット

  • 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

ドローンベースのビデオデータセット

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。

ドローンベースのビデオデータセット

  • 使用事例: 歩行者追跡
  • フォーマット: 動画
  • ボリューム: 84,500+
  • 注釈: あり

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

セマンティックセグメンテーションを使用した食品/ドキュメント画像データセット

  • 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: あり

使用事例

IoTとヘルスケアAi

ヘルスケアAI

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。

顔認識

顔認識

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。

地理空間データと画像分析

地理空間アプリケーション

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 / Vr

拡張現実

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。

自動運転

自己駆動車

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。

リテール

小売/ eコマース

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。

なぜShaip?

競争力のある価格設定

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。

業界を超えた機能

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。

競争に先んじる

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。

専門家の労働力

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。

成長に焦点を当てる

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。

スケーラビリティ

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。

私たちの能力

のワークプ

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

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

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

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。