Nhận hỗ trợ cao cấp từ các chuyên gia đẳng cấp thế giới để triển khai thị giác máy tính theo cách phù hợp, bằng cách trích xuất dữ liệu thời gian thực từ video và hình ảnh để tăng tốc hành trình ML của bạn
Trao quyền cho các nhóm xây dựng các sản phẩm AI hàng đầu thế giới.
Thị giác máy tính là một lĩnh vực công nghệ Trí tuệ nhân tạo đào tạo máy móc để nhìn, hiểu và diễn giải thế giới thị giác, theo cách con người làm. Nó giúp phát triển các mô hình học máy để hiểu, xác định và phân loại chính xác các đối tượng trong hình ảnh hoặc video - ở quy mô và tốc độ lớn hơn nhiều.
Những phát triển gần đây trong công nghệ Thị giác máy tính đã khắc phục được một số hạn chế mà con người gặp phải trong việc phát hiện và ghi nhãn chính xác các đối tượng từ một lượng lớn dữ liệu được tạo ra ngày nay từ các hệ thống khác nhau. Máy tính giải quyết hiệu quả 3 tác vụ sau:
Đào tạo các mô hình ML để giải thích và hiểu thế giới hình ảnh đòi hỏi khối lượng lớn dữ liệu hình ảnh và video được gắn nhãn chính xác.
Từ các hộp giới hạn, phân đoạn ngữ nghĩa, đa giác, đa đường cho đến chú thích điểm chính, chúng tôi có thể giúp bạn bằng bất kỳ kỹ thuật chú thích hình ảnh / video nào.
Chúng tôi cũng cung cấp một tài nguyên có kỹ năng trở thành một phần mở rộng của nhóm của bạn để hỗ trợ bạn với các tác vụ chú thích dữ liệu của bạn, thông qua các công cụ mà bạn thích trong khi vẫn duy trì tính nhất quán và chất lượng mong muốn. Lực lượng lao động có kỹ năng và kinh nghiệm của chúng tôi áp dụng các phương pháp hay nhất đã học được bằng cách gắn nhãn hàng triệu hình ảnh và video để cung cấp nhãn dữ liệu đẳng cấp thế giới cho các giải pháp thị giác máy tính.
Từ bộ sưu tập hình ảnh / video đến nhận dạng và theo dõi đối tượng chú thích đến phân đoạn ngữ nghĩa và chú thích đám mây điểm 3-D, chúng tôi mang đến sự hiểu biết sâu rộng hơn về thế giới trực quan bằng các hình ảnh và video được gắn nhãn chi tiết, chính xác để cải thiện hiệu suất của các mô hình thị giác máy tính của bạn.
450 nghìn hình ảnh về khuôn mặt người lái xe với thiết lập ô tô ở các tư thế và biến thể khác nhau bao gồm 20,000 người tham gia độc đáo từ hơn 10 dân tộc
80k + hình ảnh về các địa danh từ hơn 40 quốc gia, được thu thập dựa trên yêu cầu tùy chỉnh.
Các video quay bằng máy bay không người lái 84.5k về các khu vực như khuôn viên trường Đại học / Trường học, Công trường nhà máy, Sân chơi, Đường phố, Chợ rau với các chi tiết GPS.
55k hình ảnh trong hơn 50 biến thể (loại thức ăn wrt, ánh sáng, trong nhà và ngoài trời, hậu cảnh, khoảng cách máy ảnh, v.v.) với hình ảnh chú thích
Đào tạo mô hình ML để phát hiện nốt ruồi ung thư trong hình ảnh da hoặc tìm các triệu chứng trong quét MRI hoặc chụp X-quang của bệnh nhân.
Đào tạo các mô hình ML để xác định hình ảnh của mọi người dựa trên các đặc điểm trên khuôn mặt và so sánh chúng với cơ sở dữ liệu về cấu hình khuôn mặt để phát hiện và gắn thẻ mọi người.
Chú thích ảnh vệ tinh & chụp ảnh UAV để chuẩn bị bộ dữ liệu cho xử lý địa lý và chú thích đám mây điểm 3D cho Geo.AI.
Với tai nghe AR, đặt các đối tượng ảo trong thế giới thực. Nó có thể phát hiện các bề mặt phẳng như tường, mặt bàn và sàn nhà - một phần rất quan trọng trong việc thiết lập chiều sâu & kích thước và đặt các đối tượng ảo trong thế giới vật lý.
Nhiều camera quay video từ một góc độ khác nhau để xác định ranh giới của tín hiệu giao thông, đường, ô tô, đồ vật và người đi bộ gần đó để huấn luyện xe ô tô tự lái tự động điều khiển phương tiện và tránh va vào chướng ngại vật khi lái xe chở khách một cách an toàn.
Với tầm nhìn máy tính trong lĩnh vực bán lẻ, các ứng dụng có thể đưa ra các đề xuất được cá nhân hóa dựa trên các mẫu mua của khách hàng và tăng tốc hoạt động kinh doanh như quản lý kệ hàng, thanh toán, v.v.
Là chuyên gia trong việc đào tạo và quản lý các nhóm, chúng tôi đảm bảo các dự án được thực hiện trong phạm vi ngân sách xác định.
Nhóm phân tích dữ liệu từ nhiều nguồn và có khả năng tạo ra dữ liệu đào tạo AI một cách hiệu quả và với số lượng lớn trên tất cả các ngành.
Hàng loạt dữ liệu hình ảnh cung cấp cho AI lượng thông tin dồi dào cần thiết để đào tạo nhanh hơn.
Nhóm chuyên gia của chúng tôi, những người thành thạo về chú thích hình ảnh / video và ghi nhãn có thể mua các tập dữ liệu được chú thích chính xác và hiệu quả.
Nhóm của chúng tôi giúp bạn chuẩn bị dữ liệu hình ảnh / video để đào tạo động cơ AI, tiết kiệm thời gian và tài nguyên quý giá.
Nhóm cộng tác viên của chúng tôi có thể cung cấp thêm khối lượng mà vẫn duy trì chất lượng dữ liệu đầu ra.
Hôm nay, chúng ta đang ở buổi bình minh của cơ chế thế hệ tiếp theo, nơi khuôn mặt là mã thông hành của chúng ta. Thông qua nhận dạng các đặc điểm khuôn mặt độc đáo, máy móc có thể phát hiện xem người cố gắng truy cập thiết bị có được cho phép hay không, khớp cảnh quay CCTV với hình ảnh thực tế để theo dõi tội phạm & kẻ phạm tội, giảm tội phạm trong các cửa hàng bán lẻ, v.v.
Con người có khả năng bẩm sinh để phân biệt và xác định chính xác các đồ vật, con người, động vật và địa điểm từ các bức ảnh. Tuy nhiên, máy tính không có khả năng phân loại hình ảnh. Tuy nhiên, họ có thể được đào tạo để giải thích thông tin trực quan bằng các ứng dụng thị giác máy tính và công nghệ nhận dạng hình ảnh.
Đội ngũ tận tâm và được đào tạo:
Đảm bảo hiệu quả quy trình cao nhất với:
Nền tảng được cấp bằng sáng chế cung cấp các lợi ích:
Có một dự án tầm nhìn máy tính trong tâm trí? Kết nối nào
Máy thông minh phải có khả năng diễn giải thế giới hình ảnh theo ngữ cảnh, chính xác để hiểu và nhìn mọi thứ tốt hơn. Computer Vision là một nhánh hay đúng hơn là chuyên môn công nghệ nhằm phát triển các mô hình học tập và đào tạo cho máy móc để giúp chúng dễ tiếp thu hình ảnh và video hơn, từ đó cải thiện khả năng nhận dạng và giải mã của máy móc.
Thị giác máy tính, là một công nghệ độc lập, có tính đến một số khía cạnh của khả năng tự chủ về thị giác. Cách tiếp cận tương tự như bắt chước bộ não con người và nhận thức của nó về các thực thể thị giác. Toán hạng mô-đun liên quan đến việc đào tạo các mô hình để cải thiện phân loại hình ảnh, xác định đối tượng, xác minh và phát hiện, phát hiện mốc, nhận dạng đối tượng và cuối cùng là phân đoạn đối tượng.
Một số ví dụ nổi bật về tầm nhìn máy tính bao gồm hệ thống Phát hiện kẻ xâm nhập, Trình đọc màn hình, thiết lập Phát hiện lỗi, số nhận dạng Đo lường và Xe tự lái được cài đặt thiết lập nhiều camera, thiết bị LiDAR và các tài nguyên khác.
Chú thích hình ảnh là một dạng công cụ học tập có giám sát trong Computer Vision, nhằm đào tạo các mô hình AI để nhận dạng, xác định và hiểu hình ảnh tốt hơn. Cũng được gọi là ghi nhãn dữ liệu, chú thích hình ảnh trong khối lượng lớn huấn luyện các mô hình một cách rộng rãi, giúp tăng cường khả năng rút ra suy luận và đưa ra quyết định của họ trong tương lai.
Chú thích hình ảnh trong Computer Vision nhằm mục đích phân loại các hình ảnh khác nhau thông qua các công cụ liên quan để thêm chính xác siêu dữ liệu có thể hành động vào bộ dữ liệu tập trung vào hình ảnh. Nói một cách đơn giản hơn, chú thích hình ảnh đánh dấu một lượng lớn hình ảnh thông qua văn bản hoặc bất kỳ điểm đánh dấu nào khác để hiểu rõ hơn về các bộ phận của máy móc, từ đó đào tạo chúng tốt hơn theo hướng phân loại và phát hiện.
