Relevante beeldgegevensverzameling om AI tot leven te brengen
Train Computer Vision-applicaties, AI-setups, zelfrijdende entiteiten en meer tot in de perfectie met state-of-art Image Data Collection Services
Elimineer nu de knelpunten in uw beeldgegevenspijplijn.
Uitgelichte klanten
Waarom is een Image Training Dataset nodig voor Computer Vision?
Unieke kunstmatige-intelligentiesystemen en machine learning-modellen moeten uitgebreid worden getraind om als uniek te worden beschouwd. Hoewel audio- en tekstuele datasets nodig zijn om NLP-modellen intelligent te trainen, moeten applicaties met Computer Vision als kernfunctionaliteit worden gevoed met een beeldtrainingsdataset.
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.
Professionele beeldtrainingsdatasets bij Shaip richten zich op allesomvattende oplossingen, waaronder het volgen van entiteiten, handschriftanalyse, objectidentificatie en patroonherkenning. Dat is het niet! De door Shaip aangeboden diensten voor het verzamelen van beeldgegevens 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 soorten beeldgegevensverzameling, met algoritmen die synoniem zijn aan specifieke gebruiksscenario's. Voeg computervisie toe aan uw machine learning-mogelijkheden door grote hoeveelheden beelddatasets (medische beelddataset, factuurbeelddataset, gezichtsdatasetverzameling of een aangepaste dataset) te verzamelen voor verschillende gebruikssituaties. Bij Shaip hebben we een hele reeks soorten beeldgegevensverzameling, met algoritmen die synoniem zijn aan specifieke gebruiksscenario's. Verschillende soorten beelddatasets die wij aanbieden:
Verzameling documentgegevensset
Intelligente toepassingen die zich bezighouden met authenticatie van referenties, profiteren het meest van documentdatasets. Shaip biedt de best mogelijke beeldverzameling, met bruikbare trainingsgegevens die relevant zijn voor facturen, ontvangstbewijzen, menu's, kaarten, identiteitskaarten en meer, om het systeem te helpen entiteiten proactief te identificeren
Verzameling gezichtsgegevensset
Toepassingen die moeten worden getraind voor het meten van gezichtsemoties en -uitdrukkingen, kunnen het beste worden bediend met onze verzameling gezichtsgegevenssets. Naast het leveren van een enorme hoeveelheid gegevens, streven we bij Shaip ernaar om de AI-bias te doorbreken door inzichten te verzamelen over een breed scala aan etniciteiten en leeftijdsgroepen.
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.
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
Redenen om Shaip te kiezen als uw betrouwbare AI Image Training Data Partner
Mensen
Toegewijde en getrainde teams:
- 30,000+ medewerkers voor gegevenscreatie, labeling en QA
- Gecertificeerd projectmanagementteam
- Ervaren productontwikkelingsteam
- Talentpool Sourcing & Onboarding-team
Proces
De hoogste procesefficiëntie wordt gegarandeerd met:
- Robuust 6 Sigma Stage-Gate-proces
- Een toegewijd team van 6 Sigma black belts – Key process owners & Quality compliance
- Continue verbetering en feedbacklus
Platform
Het gepatenteerde platform biedt voordelen:
- Webgebaseerd end-to-end platform
- Onberispelijke kwaliteit
- Snellere TAT
- Naadloze levering
Mensen
Toegewijde en getrainde teams:
- 30,000+ medewerkers voor gegevenscreatie, labeling en QA
- Gecertificeerd projectmanagementteam
- Ervaren productontwikkelingsteam
- Talentpool Sourcing & Onboarding-team
Proces
De hoogste procesefficiëntie wordt gegarandeerd met:
- Robuust 6 Sigma Stage-Gate-proces
- Een toegewijd team van 6 Sigma black belts – Key process owners & Quality compliance
- Continue verbetering en feedbacklus
Platform
Het gepatenteerde platform biedt voordelen:
- Webgebaseerd end-to-end platform
- Onberispelijke kwaliteit
- Snellere TAT
- Naadloze levering
Diensten aangeboden
Het verzamelen van deskundige beeldgegevens 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:
Tekstgegevensverzameling
Diensten
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 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 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 gebied van kunstmatige intelligentietechnologieën datt machines trainen 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, identificeren en classificeren - op een veel grotere schaal en 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.
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)
Bij het verzamelen van beeldgegevens voor AI/ML gaat het om het verzamelen van visuele gegevens in de vorm van afbeeldingen of grafische afbeeldingen. Deze gegevens dienen als input voor het trainen, testen en valideren van modellen voor kunstmatige intelligentie en machine learning, vooral modellen die zijn ontworpen om visuele informatie te verwerken en te begrijpen.
Het verzamelen van beeldgegevens begint met het definiëren van de specifieke vereisten en doelstellingen van een project. Daarna worden de afbeeldingen uit databases gehaald, vastgelegd met camera's of gegenereerd met behulp van computergraphics. Het garanderen van hoogwaardige en gevarieerde beelden is van cruciaal belang. Eenmaal verzameld, worden deze afbeeldingen vaak gelabeld of geannoteerd, waardoor context of classificatie wordt geboden om het machine learning-model te helpen in de trainingsfase.
Het verzamelen van beeldgegevens is van fundamenteel belang voor elk machine learning-project dat zich bezighoudt met visuele informatie. Kwaliteit en diverse beelddatasets zorgen voor een nauwkeurigere en robuustere modeltraining, wat op zijn beurt leidt tot betere prestaties in toepassingen in de echte wereld. Dit zorgt ervoor dat AI-systemen visuele signalen effectief kunnen herkennen, interpreteren en erop kunnen reageren.
Afhankelijk van de doelstelling van het project kunnen verschillende soorten beeldgegevens worden verzameld. Dit omvat, maar is niet beperkt tot: foto's, satellietbeelden, medische beelden zoals röntgenfoto's of MRI's, handgeschreven documenten, gescande documenten, gezichtsfoto's, thermische beelden en zelfs opnamen met augmented reality (AR) en virtual reality (VR). Het type beeldgegevens dat wordt verkregen, moet aansluiten bij de specifieke vereisten van het AI/ML-project in kwestie.