Dịch vụ Thị giác Máy tính trọn gói dành cho các nhóm AI & ML

Các dịch vụ thị giác máy tính giúp các nhóm AI huấn luyện mô hình để diễn giải hình ảnh, video và dữ liệu hình ảnh dựa trên cảm biến. Các dịch vụ này thường bao gồm chú thích hình ảnh, chú thích video, phát hiện đối tượng, phân đoạn ngữ nghĩa, gắn nhãn đám mây điểm 3D, thu thập tập dữ liệu và quy trình chú thích được quản lý chất lượng. Shaip cung cấp các dịch vụ thị giác máy tính để giúp các doanh nghiệp xây dựng các tập dữ liệu huấn luyện chất lượng cao cho các mô hình AI sản xuất.

Thị giác máy tính là một nhánh của trí tuệ nhân tạo cho phép máy móc hiểu và phân tích dữ liệu hình ảnh như hình ảnh, video, ảnh chụp y tế, ảnh vệ tinh, ảnh bán lẻ hoặc dữ liệu từ xe tự lái. Nó cho phép các mô hình AI phát hiện đối tượng, phân loại cảnh, nhận dạng mẫu, theo dõi chuyển động và đưa ra quyết định dựa trên đầu vào hình ảnh.

Thị giác máy tính hoạt động bằng cách huấn luyện các mô hình học máy và học sâu trên các tập dữ liệu hình ảnh đã được gắn nhãn. Người chú thích sẽ gắn nhãn cho các đối tượng, vùng, thuộc tính, điểm đặc trưng hoặc pixel trong hình ảnh và video để mô hình có thể học các mẫu hình ảnh. Sau khi được huấn luyện, mô hình có thể xác định, phân loại, phân đoạn hoặc theo dõi các đối tượng trong dữ liệu hình ảnh mới.

Shaip cung cấp các dịch vụ chú thích hình ảnh bao gồm hộp giới hạn, đa giác, đường gấp khúc, điểm đặc trưng, ​​phân đoạn ngữ nghĩa, phân đoạn đối tượng, phân đoạn toàn cảnh, hình hộp chữ nhật 3D, phân loại hình ảnh và chú thích đám mây điểm 3D. Các loại chú thích này hỗ trợ các trường hợp sử dụng như phát hiện đối tượng, chú thích điểm mốc khuôn mặt, lái xe tự động, hình ảnh y tế, tìm kiếm trực quan trong bán lẻ và trí tuệ nhân tạo robot.

Các kỹ thuật chú thích phổ biến trong thị giác máy tính bao gồm hộp giới hạn để phát hiện đối tượng, đa giác cho ranh giới đối tượng không đều, phân đoạn ngữ nghĩa để gán nhãn ở cấp độ pixel, phân đoạn thể hiện để tách các đối tượng riêng lẻ, điểm mấu chốt để phát hiện tư thế hoặc điểm mốc, hình hộp chữ nhật 3D để gán nhãn đối tượng trong không gian và đường gấp khúc cho làn đường, đường phố, đường mòn hoặc ranh giới.

Đúng vậy. Shaip có thể tùy chỉnh bộ dữ liệu thị giác máy tính dựa trên các yêu cầu của dự án như vị trí địa lý, môi trường, góc máy quay, điều kiện ánh sáng, lớp đối tượng, thành phần nhân khẩu học, phân loại chú thích, định dạng hình ảnh, tốc độ khung hình video, các trường siêu dữ liệu và lược đồ phân phối. Thiết kế bộ dữ liệu tùy chỉnh giúp cải thiện tính phù hợp, độ chính xác và hiệu suất thực tế của mô hình.

Lượng dữ liệu được gắn nhãn cần thiết phụ thuộc vào loại mô hình, trường hợp sử dụng, độ phức tạp của đối tượng, số lượng lớp và mục tiêu hiệu suất. Một mô hình cơ bản có thể bắt đầu với hàng nghìn hình ảnh được gắn nhãn cho mỗi lớp, trong khi các mô hình thị giác máy tính cấp độ sản xuất thường yêu cầu hàng chục nghìn hoặc hơn nữa các ví dụ trên nhiều điều kiện ánh sáng, góc độ, phông nền và các trường hợp ngoại lệ khác nhau.

Shaip hỗ trợ các dự án thị giác máy tính trong các lĩnh vực chăm sóc sức khỏe và hình ảnh y tế, xe tự hành và hệ thống hỗ trợ lái xe tiên tiến (ADAS), robot và trí tuệ nhân tạo vật lý, bán lẻ và thương mại điện tử, hình ảnh không gian địa lý và UAV, nông nghiệp, an ninh và giám sát, bảo hiểm, thành phố thông minh và trí tuệ nhân tạo công nghiệp. Mỗi ngành đều yêu cầu các hướng dẫn chú thích chuyên biệt, quy trình kiểm soát chất lượng và đánh giá của chuyên gia.

Thị giác máy tính được sử dụng trong xe tự hành để phát hiện vật cản, chăm sóc sức khỏe để phân tích hình ảnh y tế, bán lẻ để tìm kiếm trực quan và gắn thẻ sản phẩm, sản xuất để phát hiện lỗi, nông nghiệp để giám sát cây trồng, an ninh để phân tích giám sát, bảo hiểm để đánh giá thiệt hại và robot để nhận dạng đối tượng, điều hướng và thực hiện nhiệm vụ.

Shaip sử dụng quy trình làm việc chất lượng có cấu trúc, hiệu chỉnh người đánh giá, hướng dẫn cụ thể cho từng dự án, kiểm tra chất lượng và đánh giá có sự tham gia của con người để duy trì độ chính xác của chú thích. Các dự án thường bắt đầu với một lô thử nghiệm để xác thực phân loại, quy tắc trường hợp ngoại lệ, tiêu chí chấp nhận và sự thống nhất của người đánh giá trước khi mở rộng quy mô sang chú thích sản xuất đầy đủ.

Shaip hỗ trợ xử lý dữ liệu nhạy cảm một cách an toàn thông qua các quy trình về quyền riêng tư, tuân thủ và kiểm soát truy cập. Đối với các dự án được quản lý chặt chẽ, Shaip có thể hỗ trợ việc ẩn danh hóa dữ liệu, các nhóm làm việc tuân thủ thỏa thuận bảo mật (NDA), kiểm soát truy cập, khả năng kiểm toán, phân phối đám mây an toàn và các quy trình phù hợp với các tiêu chuẩn như HIPAA, GDPR, ISO 27001, ISO 9001 và SOC 2.

Tiến độ thực hiện dự án thị giác máy tính phụ thuộc vào khối lượng dữ liệu, độ phức tạp của chú thích, số lượng lớp đối tượng, độ sâu của kiểm định chất lượng, thiết lập công cụ và chu kỳ xem xét. Các lô thử nghiệm thường giúp xác định các tiêu chuẩn về năng suất và chất lượng trước khi đưa vào sản xuất hàng loạt. Các dự án lớn của doanh nghiệp thường được triển khai theo từng giai đoạn với phản hồi liên tục và báo cáo chất lượng.

Chi phí dịch vụ thị giác máy tính phụ thuộc vào loại dữ liệu, phương pháp chú thích, quy mô dự án, độ phức tạp của đối tượng, số lượng lớp, yêu cầu kiểm thử chất lượng, chuyên môn lĩnh vực, nhu cầu bảo mật và thời gian hoàn thành. Shaip định giá dựa trên quy trình làm việc yêu cầu, kết quả thử nghiệm, định dạng bàn giao và quy mô sản xuất.

Shaip hỗ trợ các doanh nghiệp xây dựng bộ dữ liệu thị giác máy tính sẵn sàng cho sản xuất thông qua việc thu thập dữ liệu có khả năng mở rộng, chú thích hình ảnh và video, chú thích 3D, đánh giá chất lượng có sự tham gia của con người và cung cấp sản phẩm tuân thủ các quy định. Với kinh nghiệm trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, hệ thống tự động, bán lẻ, robot và các trường hợp sử dụng AI khác, Shaip hỗ trợ các dự án AI thị giác phức tạp từ giai đoạn thử nghiệm đến sản xuất.