Diensten voor het verzamelen van beeldgegevens voor computervisie
Aangepaste, volledig goedgekeurde beelddatasets — elk onderwerp, elk scenario, gebouwd volgens de specificaties van uw model.
Waarom is een Image Training Dataset nodig voor Computer Vision?
Het verzamelen van beeldgegevens is het proces van het vastleggen, verkrijgen en beheren van datasets met afbeeldingen om computervisie- en machine learning-modellen te trainen. Shaip verzamelt op maat gemaakte, volledig met toestemming verkregen afbeeldingen – van gezichten, documenten, objecten, scènes en medische beelden – afgestemd op het domein, de resolutie en de demografische vereisten van elk model. Vervolgens wordt elke afbeelding gecontroleerd op kwaliteit via een Six Sigma-proces.
Slimme ML-modellen en opstellingen die zijn belast met het identificeren van objecten en patronen als onderdeel van hun functioneren, moeten uitgebreid worden getraind. Beginnend met het volgen van interacties tot menselijke emoties, moeten intelligente systemen in de eerste plaats de basis hebben om entiteiten te identificeren. De kracht van identificatie wordt geleverd door aangepaste oplossingen voor het verzamelen van beeldgegevens.
Het verzamelen van beeldgegevens voor computer vision-systemen heeft de volgende voordelen:
- Unieke afbeeldingsspecifieke repository
- Mogelijkheid om afbeeldingen te labelen volgens de vereisten
- Toegang tot vrachtwagenladingen met historische gegevens
Professionele beeldtrainingsdatasets
Elk onderwerp. Elk scenario.
Toepassingen die gezichts- en gebarentagging nodig hebben, kunnen niet oppervlakkig informatie krijgen. In plaats daarvan moet het verzamelen van afbeeldingsgegevens voor machine learning-modellen voldoen aan de nieuwste normen. Bij Shaip richten we ons op het bieden van toegang tot uitgebreide datasets voor beeldtraining met ondersteuning op expertniveau voor schaalbaarheid.
De professionele beeldtrainingsdatasets van Shaip richten zich op totaaloplossingen, waaronder entiteitsvolging, handschriftanalyse, objectidentificatie en patroonherkenning. Maar dat is nog niet alles! De beelddataverzamelingsdiensten die Shaip aanbiedt, omvatten ook:
- Gegevensinvoer op afstand en in het veld
- Mogelijkheid om oplossingen op te schalen – continue inkoop van datasets
- Hoogwaardige en gesegmenteerde gegevens die klaar zijn voor mining
- Ondersteuning voor beeld-naar-tekst transcriptie voor OCR getrainde modellen
- Uitgebreide ondersteuning voor mensspecifieke analyse
- Veilige gegevensverwerking en -beheer
Onze expertise
Afbeeldingsverzameling die voorafgaat aan Onderwerpen en Scenario's
Bij Shaip hebben we een hele reeks beelddataverzamelingstypen, met algoritmen die synoniem zijn aan specifieke use cases. Voeg computer vision toe aan uw machine learning-mogelijkheden door grote volumes beelddatasets te verzamelen (medische beelddataset, factuurbeelddataset, gezichtsdatasetverzameling of een aangepaste dataset) voor verschillende use cases. Bij Shaip hebben we een hele reeks beelddataverzamelingstypen, met algoritmen die synoniem zijn aan specifieke use cases. Verschillende typen beelddatasets die we aanbieden:
Document- en OCR-afbeeldingencollectie
Shaip legt facturen, bonnen, identiteitsbewijzen, paspoorten en handgeschreven formulieren vast voor OCR- en documentanalyse, in meerdere talen en onder verschillende vastleggingsomstandigheden. Toepassingen: OCR, KYC, documentclassificatie.
Collectie gezichts- en demografische afbeeldingen
Shaip verzamelt datasets met gezichtsafbeeldingen van verschillende etniciteiten, leeftijden, hoofdhoudingen en belichting om bias in AI te verminderen, met opties voor herkenning op basis van referentiepunten en emotiemodellen. Toepassingen: gezichtsherkenning, emotie-AI en monitoring van bestuurders met behulp van ADAS.
Gegevensverzameling in de gezondheidszorg
Verbeter de kwaliteit van uw digitale zorgopstelling en nauwkeurigheid van medische diagnostiek met aangeboden kwalitatieve en kwantitatieve zorgdatasets. Wij bieden medische beelden, dwz CT-scan, MRI, ultrageluid, röntgenfoto's van verschillende medische specialismen zoals radiologie, oncologie, pathologie, enz.
Verzameling van voedseldatasets
Als je ooit van plan bent een slimme app te ontwikkelen die voedselbeelden kan vastleggen en identificeren, onder verschillende lichtomstandigheden, kan onze verzameling voedseldatasets best handig zijn.
Verzameling van autogegevens
Het trainen van de databases van zelfrijdende auto's met bermelementen, hoekspecifieke inzichten, objecten, sematic data en meer is mogelijk met automotive datasets.
Handgebaar gegevensverzameling
Als je ooit je mobiel in slaap hebt geveegd, zou je je kunnen verhouden. Slimme en IoT-apparaten met sensoren kunnen profiteren van onze diensten voor het verzamelen van handgebarengegevens.
Verzameling objectafbeeldingen
Onze service voor het verzamelen van objectafbeeldingen biedt een breed scala aan afbeeldingen van verschillende objecten in verschillende contexten en lichtomstandigheden.
Monumentale afbeeldingscollectie
Wij zijn gespecialiseerd in het verzamelen van afbeeldingen van monumenten van over de hele wereld. Onze datasets bestrijken meerdere hoeken, tijdstippen van de dag en weersomstandigheden
Handgeschreven tekstverzameling
Verzameling van handgeschreven tekstafbeeldingen in verschillende talen en stijlen om AI-modellen te ontwikkelen die handgeschreven tekst nauwkeurig kunnen herkennen en interpreteren.
Afbeeldingsgegevenssets
Autobestuurder in beeld Afbeeldingsgegevensset
450 afbeeldingen van gezichten van bestuurders met auto-opstelling in verschillende poses en variaties met 20,000 unieke deelnemers van 10+ etniciteiten
- Use case: ADAS-model in de auto
- Formaat: Afbeeldingen
- Volume: 455,000+
- annotatie: Nee
Historische afbeeldingsgegevensset
80k+ afbeeldingen van oriëntatiepunten uit meer dan 40 landen, verzameld op basis van aangepaste vereisten.
- Use case: Oriëntatiepuntdetectie
- Formaat: Afbeeldingen
- Volume: 80,000+
- annotatie: Nee
Gezichtsbeeldgegevensset
12k-afbeeldingen met variaties rond hoofdhouding, etniciteit, geslacht, achtergrond, opnamehoek, leeftijd enz. met 68 oriëntatiepunten
- Use case: Gezichtsherkenning
- Formaat: Afbeeldingen
- Volume: 12,000+
- annotatie: Annotatie op oriëntatiepunt
Gegevensset voedselafbeeldingen
55k afbeeldingen in 50+ variaties (wat betreft voedseltype, verlichting, binnen versus buiten, achtergrond, camera-afstand etc.) met geannoteerde afbeeldingen
- Use case: Voedselherkenning
- Formaat: Afbeeldingen
- Volume: 55,000+
- annotatie: Ja
Hoe het werkt / Proces
Omvang en specificaties
Definieer onderwerp, volume, locaties, demografie, formaten en toestemmingsvereisten.
Pilot en kalibratie
Voer een kleinschalige pilot uit om de richtlijnen en uitzonderlijke gevallen te valideren voordat u op grotere schaal gaat opereren.
Volledige collectie
Leg grote hoeveelheden materiaal vast via het wereldwijde netwerk van zorgvuldig geselecteerde bijdragers van Shaip.
Six Sigma QA
Validatie in meerdere fasen, gouden standaarden en nalevingscontroles op elke batch.
Bezorging & vernieuwing
Lever het aan in uw eigen formaat met metadata en breid de dekking vervolgens uit naar behoefte.
Waarom kiezen voor Shaip?
Op maat gemaakt, niet gekopieerd: Shaip verzamelt verse, volledig goedgekeurde afbeeldingen volgens uw exacte specificaties — domein, resolutie en demografische samenstelling — in plaats van openbare datasets opnieuw te verpakken.
Six Sigma-kwaliteit: Een toegewijd team van Six Sigma Black Belts voert een gefaseerd kwaliteitsborgingsproces uit met continue feedbackloops, zodat gevalideerde datasets worden geleverd.
Vooroordeelbewuste berichtgeving: Shaip verzamelt gegevens uit diverse etnische groepen, leeftijden, geografische gebieden en onder verschillende lichtomstandigheden om vooringenomenheid van visuele AI op dataniveau te verminderen.
Diensten aangeboden
Het verzamelen van tekstgegevens door experts is niet alle-hands-on-deck voor uitgebreide AI-setups. Bij Shaip kun je zelfs de volgende services overwegen om modellen veel wijder dan normaal te maken:
Diensten voor het verzamelen van audiogegevens
We maken het voor u gemakkelijker om de modellen te voorzien van spraakgegevens om hen te helpen de voordelen van natuurlijke taalverwerking op een meer evenwichtige manier te ontdekken
Diensten voor het verzamelen van tekstgegevens
De echte waarde van Shaip-diensten voor cognitieve gegevensverzameling is dat het organisaties de sleutel geeft om kritieke informatie in ongestructureerde gegevens te ontsluiten
Diensten voor het verzamelen van videogegevens
Concentreer u nu op computervisie samen met NLP voor het trainen van uw modellen om objecten, individuen, afschrikmiddelen en andere visuele elementen tot in de perfectie te identificeren
Aanbevolen bronnen
Kopergids
Beeldannotatie en etikettering voor computervisie
Bij computervisie draait alles om het begrijpen van de visuele wereld om computervisietoepassingen te trainen. Het succes ervan komt volledig neer op wat we beeldannotatie noemen - het fundamentele proces achter de technologie die ervoor zorgt dat machines intelligente beslissingen nemen en dit is precies wat we gaan bespreken en onderzoeken.
Oplossingen
Diensten en oplossingen voor computervisie
Computervisie is een onderdeel van de kunstmatige intelligentie dat machines traint om de visuele wereld te zien, te begrijpen en te interpreteren zoals mensen dat doen. Het helpt bij het ontwikkelen van machine learning-modellen om objecten in een afbeelding of video nauwkeurig te begrijpen, te identificeren en te classificeren – op een veel grotere schaal en met een veel hogere snelheid.
Blog
Typen afbeeldingsannotaties: voor-, nadelen en gebruiksscenario's
De wereld is niet meer hetzelfde sinds computers naar objecten begonnen te kijken en ze te interpreteren. Van vermakelijke elementen die zo simpel kunnen zijn als een Snapchat-filter dat een grappige baard op je gezicht produceert tot complexe systemen die autonoom de aanwezigheid van minuscule tumoren detecteren uit scanrapporten, computervisie speelt een belangrijke rol in de evolutie van de mensheid.
Uitgelichte klanten
Teams in staat stellen om toonaangevende AI-producten te bouwen.
Wilt u uw eigen opslagplaats voor afbeeldingsgegevens bouwen?
Reik uit voor een overzicht in vogelvlucht van datasets voor beeldtraining en zorg voor een opslagplaats voor uw Computer Vision-model.
Veel gestelde vragen (FAQ)
Het verzamelen van beeldgegevens voor AI/ML is het proces waarbij visuele data – foto's, scans of afbeeldingen – worden verzameld om machine learning-modellen te trainen, te testen en te valideren die beelden interpreteren. De verzamelde beelden geven computervisiessystemen de voorbeelden die ze nodig hebben om objecten, gezichten, scènes en patronen nauwkeurig te herkennen in realistische omstandigheden.
Het verzamelen van beeldgegevens begint met het definiëren van de eisen en doelstellingen van een project. Vervolgens worden afbeeldingen uit databases gehaald, recent vastgelegd met camera's of naar behoefte gegenereerd, waarbij diversiteit en kwaliteit prioriteit hebben. Nadat de afbeeldingen zijn verzameld, worden ze meestal gelabeld of geannoteerd om de context en classificatie toe te voegen waarop een machine learning-model tijdens de training vertrouwt.
Het verzamelen van beeldgegevens is essentieel voor elk machine learning-project dat met visuele informatie werkt. Kwalitatief hoogwaardige en diverse datasets met afbeeldingen leiden tot nauwkeurigere en robuustere modeltraining, wat resulteert in betere prestaties in de praktijk. Goed verzamelde data zorgen ervoor dat AI-systemen visuele signalen betrouwbaar kunnen herkennen, interpreteren en erop reageren, ongeacht de omstandigheden waarmee ze in de praktijk te maken krijgen.
Afhankelijk van het doel kunnen veel verschillende soorten gegevens worden verzameld, waaronder foto's, satellietbeelden, handgeschreven en gescande documenten, gezichtsfoto's, thermische beelden en AR/VR-opnamen. Het type gegevens dat wordt verzameld, moet aansluiten bij de specifieke eisen van het AI/ML-project, aangezien de overeenkomst met het domein direct van invloed is op de nauwkeurigheid van het model.
Met een aangepaste datacollectie worden actuele, volledig goedgekeurde afbeeldingen verzameld die aansluiten bij het domein, de resolutie en de demografische behoeften van uw model. Openbare datasets zoals ImageNet of COCO zijn generiek en brengen een model vaak slechts tot de prototypefase. Shaip verzamelt gegevens precies volgens uw specificaties, zodat de data de werkelijke omstandigheden, onderwerpen en uitzonderlijke gevallen weerspiegelt waarmee uw applicatie te maken krijgt.
Shaip hanteert een Six Sigma-kwaliteitsproces met verschillende fasen, geleid door toegewijde proceseigenaren met een black belt-certificering, inclusief validatie- en feedbackloops voor elke batch. Om de vertekening door visuele AI op dataniveau te verminderen, verzamelt Shaip gegevens uit diverse etnische groepen, leeftijden, geografische locaties en lichtomstandigheden. Hierdoor presteren de modellen eerlijk en consistent, in plaats van onevenredig sterk te presteren ten gunste van oververtegenwoordigde groepen.
Ja. Shaip verzamelt beeldgegevens via bronnen met volledige toestemming van de deelnemers, met gedocumenteerde vrijgaveverklaringen en een veilige, toegangsgecontroleerde verwerking en overdracht. Dit is belangrijk voor commercieel gebruik, waar onduidelijk gelicentieerde openbare beelden juridische risico's met zich meebrengen.
De kosten zijn afhankelijk van het aantal en type afbeeldingen, de doelregio's, de benodigde metadata en de toestemmingsvereisten, dus er is geen vast tarief. Shaip stelt een offerte op maat samen na een kort oriëntatiegesprek over uw onderwerp, specificaties en planning. Zo voorkomt u dat u betaalt voor een verzameling die uw model eigenlijk niet nodig heeft.
