Computer Vision Services & Solutions

Ստացեք պրեմիում աջակցություն համաշխարհային մակարդակի փորձագետներից՝ համակարգչային տեսլականը ճիշտ կերպով իրականացնելու համար՝ տեսանյութերից և պատկերներից իրական ժամանակում տվյալներ հանելով՝ ձեր ML ճանապարհորդությունն արագացնելու համար:

Համակարգչային տեսողական ծառայություններ և լուծումներ

Գլխավոր հաճախորդներ

Թիմերի հզորացում `աշխարհում առաջատար AI արտադրանք ստեղծելու համար:

Amazon
Google
Microsoft
Ճանաչել

Տեսողական աշխարհի իմաստավորում՝ համակարգչային տեսողության հավելվածները վերապատրաստելու համար

Համակարգչային տեսլականը Արհեստական ​​ինտելեկտի տեխնոլոգիաների ոլորտ է, որը մեքենաներին սովորեցնում է տեսնել, հասկանալ և մեկնաբանել տեսողական աշխարհը, ինչպես դա անում են մարդիկ: Այն օգնում է մշակել մեքենայական ուսուցման մոդելներ՝ պատկերի կամ տեսանյութի առարկաները ճշգրիտ հասկանալու, նույնականացնելու և դասակարգելու համար՝ շատ ավելի մեծ մասշտաբով և արագությամբ:

Computer Vision տեխնոլոգիաների վերջին զարգացումները հաղթահարել են որոշ սահմանափակումներ, որոնց բախվում են մարդիկ՝ ճշգրիտ հայտնաբերելու և պիտակավորելու օբյեկտները տարբեր համակարգերից ստեղծվող տվյալների հսկայական քանակից: Համակարգիչը արդյունավետորեն լուծում է այս 3 առաջադրանքները.

– Ավտոմատ կերպով հասկանալ, թե որոնք են պատկերի առարկաները և որտեղ են դրանք գտնվում:

- Դասակարգեք այս օբյեկտները և հասկանաք դրանց միջև եղած փոխհարաբերությունները:

- Հասկանալ տեսարանի ենթատեքստը:

Համակարգչային տեսողություն

  • Օբյեկտների դասակարգումԻնչպիսի՞ լայն կատեգորիայի օբյեկտներ կան:
  • Օբյեկտի նույնականացում. Տրված օբյեկտի ո՞ր տեսակներն են լինում:
  • Օբյեկտի ստուգում. Ո՞ր առարկան է լուսանկարում:
  • Օբյեկտների հայտնաբերում. Որտե՞ղ են լուսանկարում պատկերված առարկաները:
  • Օբյեկտի ուղենիշի հայտնաբերում. Որո՞նք են լուսանկարում գտնվող օբյեկտի հիմնական կետերը:
  • Օբյեկտների հատվածավորում. Ի՞նչ պիքսելներ են պատկանում պատկերի օբյեկտին:
  • Օբյեկտների ճանաչում. Ի՞նչ առարկաներ են պատկերված այս լուսանկարում և որտեղ են դրանք:

 

Տվյալների հավաքագրում-ծառայություններ

Տվյալների հավաքագրման ծառայություններ

Տեսողական աշխարհը մեկնաբանելու և ընկալելու համար ML մոդելների ուսուցումը պահանջում է ճշգրիտ պիտակավորված պատկերների և վիդեո տվյալների մեծ ծավալներ: 

  • Աղբյուրը պատկերի/վիդեո տվյալների ավելի քան 60+ աշխարհագրության
  • 2M+ պատկերներ բազմաթիվ բժշկական մասնագիտություններում, ինչպիսիք են Ռադիոլոգիան և այլն:
  • 60k+ Սննդի և փաստաթղթերի պատկերներ, որոնք ընդգրկում են 50+ տատանումներ՝ կապված պարամետրի, լուսավորության, ներսի v/s դրսի, տեսախցիկի հեռավորության հետ:

Տվյալների անոտացիայի ծառայություններ

Սահմանափակ արկղերից, իմաստային հատվածավորումից, բազմանկյուններից, բազմագծերից մինչև հիմնական կետի ծանոթագրություն մենք կարող ենք օգնել ձեզ պատկերների/տեսանյութերի անոտացիայի ցանկացած տեխնիկայի հարցում:

  • Ամբողջովին կառավարվող, ծայրից ծայր տվյալների ծանոթագրման ծառայություններ՝ ներառված ծրագրային ապահովման և աշխատուժի հետ՝ դրանով իսկ պարզեցնելով օգտատիրոջ փորձը:
  • Փորձառու աշխատուժը, որը բաղկացած է 30,000+ համահեղինակներից, օգնում է պիտակավորել պատկերները և տեսանյութերը CV-ի օգտագործման դեպքերի համար, օրինակ՝ օբյեկտների հայտնաբերում, պատկերների սեգմենտավորում, դասակարգում և այլն:
Տվյալների անոտացիա-ծառայություններ
Կառավարվող աշխատուժ

Կառավարվող աշխատուժ

Մենք նաև առաջարկում ենք հմուտ ռեսուրս, որը դառնում է ձեր թիմի ընդլայնումը, որպեսզի աջակցի ձեզ տվյալների ծանոթագրման առաջադրանքներում, ձեր նախընտրած գործիքների միջոցով՝ պահպանելով ցանկալի հետևողականությունը և որակը: Մեր հմուտ և փորձառու աշխատուժը կիրառում է լավագույն փորձը, որը սովորել է միլիոնավոր պատկերներ և տեսանյութեր պիտակավորելով՝ համակարգչային տեսողական լուծումների համար համաշխարհային մակարդակի տվյալների պիտակավորում ապահովելու համար:

AI Computer Vision փորձաքննություն

Պատկերների/տեսանյութերի հավաքման և ծանոթագրման հնարավորություններ 

Պատկերների/տեսանյութերի հավաքածուից մինչև անոտացիոն օբյեկտների ճանաչում և հետևում մինչև իմաստային հատվածավորում և 3-D կետային ամպային ծանոթագրություններ՝ մենք ավելի լավ պատկերացում ենք տալիս տեսողական աշխարհի մասին՝ մանրամասն, ճշգրիտ պիտակավորված պատկերներով և տեսանյութերով՝ բարելավելու ձեր համակարգչային տեսողության մոդելների աշխատանքը:

Համակարգչային տեսողության տվյալների հավաքածուներ

Ավտոմեքենայի վարորդը ֆոկուսում պատկերված տվյալների հավաքածու

Վարորդի դեմքերի 450 հազար պատկեր՝ ավտոմեքենայի տեղադրմամբ տարբեր դիրքերով և տարբեր ձևերով, որոնք ընդգրկում են 20,000+ էթնիկ պատկանելության 10 եզակի մասնակիցների

Մեքենայի վարորդը ֆոկուսային պատկերների տվյալների բազայում

  • Օգտագործման դեպքը: Ավտոմեքենայի ADAS մոդելը
  • Ֆորմատ: Նկարներ
  • Ծավալը: 455,000+
  • Ծանոթագրություն. Ոչ

Landmark Image Dataset

Ավելի քան 80 երկրների տեսարժան վայրերի 40 հազար+ պատկերներ՝ հավաքագրված հատուկ պահանջների հիման վրա:

Նշանային պատկերների հավաքածու

  • Օգտագործման դեպքը: Հենանիշի հայտնաբերում
  • Ֆորմատ: Նկարներ
  • Ծավալը: 80,000+
  • Ծանոթագրություն. Ոչ

Անօդաչու սարքերի վրա հիմնված վիդեո տվյալների հավաքածու

84.5 հազար անօդաչու սարքերի տեսանյութեր այնպիսի տարածքների մասին, ինչպիսիք են քոլեջի/դպրոցի կամպուսը, գործարանի կայքը, խաղահրապարակը, փողոցը, բանջարեղենի շուկան GPS մանրամասներով:

Անօդաչու սարքերի վրա հիմնված տեսանյութերի հավաքածու

  • Օգտագործման դեպքը: Հետիոտնային հետևում
  • Ֆորմատ: Videos
  • Ծավալը: 84,500+
  • Ծանոթագրություն. Այո

Սննդի պատկերների տվյալների հավաքածու

55 հազար պատկեր 50+ տատանումներով (նշված սննդի տեսակ, լուսավորություն, ներսի ընդդեմ դրսի, ֆոն, տեսախցիկի հեռավորությունը և այլն)՝ ծանոթագրված պատկերներով

Սննդի/փաստաթղթի պատկերների հավաքածու՝ իմաստային հատվածավորմամբ

  • Օգտագործման դեպքը: Սննդի ճանաչում
  • Ֆորմատ: Նկարներ
  • Ծավալը: 55,000+
  • Ծանոթագրություն. Այո

Օգտագործեք դեպքեր

Իոտ և առողջապահական այ

Առողջապահության ԱԻ

Վարժեցրեք ML մոդելներին՝ հայտնաբերելու քաղցկեղի խալերը մաշկի պատկերներում կամ ախտանշանները գտնելու ՄՌՏ սկանավորումներում կամ հիվանդի ռենտգենյան ճառագայթում:

Դեմքի ճանաչում

Դեմքի ճանաչում

Վերապատրաստեք ML մոդելներին՝ դեմքի հատկությունների հիման վրա մարդկանց պատկերները բացահայտելու և դեմքի պրոֆիլների տվյալների բազայի հետ համեմատելու համար՝ մարդկանց հայտնաբերելու և պիտակավորելու համար:

Աշխարհատարածական տվյալներ և պատկերների վերլուծություն

Աշխարհատարածական հավելվածներ

Արբանյակային պատկերների և անօդաչու թռչող սարքերի լուսանկարչության անոտացիա՝ աշխարհամշակման համար տվյալների հավաքածուներ պատրաստելու և Geo.AI-ի համար 3D կետային ամպի ծանոթագրություն:

Ար/վր

Լրացվել է իրականություն

AR ականջակալի միջոցով վիրտուալ օբյեկտները տեղադրեք իրական աշխարհում: Այն կարող է հայտնաբերել հարթ մակերեսներ, ինչպիսիք են պատերը, սեղանները և հատակները, ինչը շատ կարևոր դեր է խաղում խորության և չափսերի հաստատման և ֆիզիկական աշխարհում վիրտուալ օբյեկտների տեղադրման գործում:

Ինքնավար վարում

Ինքնակառավարվող մեքենաներ

Բազմաթիվ տեսախցիկները տեսագրում են տարբեր անկյուններից՝ բացահայտելու մոտակայքում ճանապարհային ազդանշանների, ճանապարհների, մեքենաների, առարկաների և հետիոտների սահմանները՝ ինքնակառավարվող մեքենաներին սովորեցնելու, որ մեքենան ավտոմատ կերպով ղեկավարեն և ուղևորին անվտանգ վարելիս խուսափեն խոչընդոտներին հարվածելուց:

Մանրածախ

Մանրածախ / էլեկտրոնային առևտուր

Համակարգչային տեսլականով մանրածախ առևտրում հավելվածները կարող են առաջարկել անհատականացված առաջարկներ՝ հիմնված հաճախորդների գնման ձևերի վրա և արագացնել բիզնես գործառնությունները, ինչպիսիք են դարակների կառավարումը, վճարումները և այլն:

Ինչու Շաիպ:

Մրցակցային գնագոյացում

Որպես թիմերի վերապատրաստման և կառավարման փորձագետներ՝ մենք ապահովում ենք նախագծերի իրականացումը սահմանված բյուջեի շրջանակներում:

Միջարդյունաբերական կարողություն

Թիմը վերլուծում է բազմաթիվ աղբյուրներից ստացված տվյալները և ի վիճակի է արտադրել AI-ի վերապատրաստման տվյալներ արդյունավետ և ծավալով բոլոր ոլորտներում:

Մնացեք մրցակցությունից առաջ

Պատկերային տվյալների լայն շրջանակը AI-ին տալիս է առատ քանակությամբ տեղեկատվություն, որն անհրաժեշտ է ավելի արագ մարզվելու համար:

Փորձագետ աշխատուժ

Մեր փորձագետների խումբը, ովքեր տիրապետում են պատկերների/տեսանյութերի անոտացիային և պիտակավորմանը, կարող են ձեռք բերել ճշգրիտ և արդյունավետ ծանոթագրված տվյալների հավաքածուներ:

Կենտրոնացեք աճի վրա

Մեր թիմն օգնում է ձեզ պատրաստել պատկերների/վիդեո տվյալներ՝ AI շարժիչներ վարժեցնելու համար՝ խնայելով արժեքավոր ժամանակ և ռեսուրսներ:

Խոշորություն

Մեր գործընկերների թիմը կարող է տեղավորել լրացուցիչ ծավալ՝ պահպանելով տվյալների թողարկման որակը:

Մեր կարողությունը

Մարդիկ

Մարդիկ

Նվիրված և պատրաստված թիմեր.

  • 30,000+ համագործակցողներ Տվյալների ստեղծման, պիտակավորման և որակի ապահովման համար
  • Հավատարմագրված Ծրագրի կառավարման թիմ
  • Փորձառու արտադրանքի մշակման թիմ
  • Talent Pool Sourcing & Onboarding Team
Գործընթացը

Գործընթացը

Գործընթացի ամենաբարձր արդյունավետությունը երաշխավորվում է.

  • Կայուն 6 Sigma Stage-Gate գործընթաց
  • 6 Sigma սև գոտիներից բաղկացած թիմ՝ հիմնական գործընթացների սեփականատերեր և որակի համապատասխանություն
  • Շարունակական բարելավում և հետադարձ կապ
հարթակ

հարթակ

Արտոնագրված հարթակն առաջարկում է առավելություններ.

  • Վեբ վրա հիմնված ծայրից ծայր հարթակ
  • Անբասիր Որակ
  • Ավելի արագ TAT
  • Անխափան առաքում

Մտադիր ունե՞ք համակարգչային տեսողության նախագիծ: Եկեք միացնենք

Խելացի մեքենաները պետք է ի վիճակի լինեն մեկնաբանելու տեսողական աշխարհը համատեքստում, հենց իրերը ավելի լավ հասկանալու և տեսնելու համար: Computer Vision-ը նման ճյուղերից մեկն է կամ ավելի ճիշտ՝ տեխնոլոգիական փորձաքննություն, որի նպատակն է մշակել մեքենաների ուսուցման և ուսուցման մոդելներ՝ դրանք ավելի ընկալունակ դարձնելու պատկերների և տեսանյութերի նկատմամբ՝ դրանով իսկ բարելավելով մեքենաների նույնականացման և վերծանման կարողությունները:

Համակարգչային տեսլականը, որպես ինքնուրույն տեխնոլոգիա, հաշվի է առնում տեսողական ինքնավարության մի քանի ասպեկտներ: Մոտեցումը նման է մարդու ուղեղի նմանակմանը և տեսողական սուբյեկտների ընկալմանը: Գործողության եղանակը ներառում է պատկերների դասակարգման, օբյեկտների նույնականացման, ստուգման և հայտնաբերման, ուղենիշների հայտնաբերման, օբյեկտների ճանաչման և վերջապես օբյեկտների սեգմենտավորման վերապատրաստման մոդելներ:

Համակարգչային տեսողության ակնառու օրինակներից են ներխուժման հայտնաբերման համակարգերը, Էկրանի ընթերցիչները, թերությունների հայտնաբերման կարգավորումները, չափագիտության նույնացուցիչները և ինքնակառավարվող մեքենաները, որոնք տեղադրված են բազմախցիկի կարգավորումներով, LiDAR միավորներ և այլ ռեսուրսներ:

Պատկերի անոտացիան Computer Vision-ում վերահսկվող ուսուցման գործիքի ձևերից մեկն է, որի նպատակն է սովորեցնել AI մոդելներին՝ ավելի լավ ճանաչելու, նույնականացնելու և հասկանալու վիզուալները: Նաև անվանվում է որպես տվյալների պիտակավորում՝ մեծ ծավալներով պատկերների անոտացիան լայնորեն մարզում է մոդելներին, ինչը նպաստում է ապագայում եզրակացություններ անելու և որոշումներ կայացնելու նրանց կարողություններին:

Պատկերի անոտացիան Computer Vision-ում նպատակ ունի դասակարգել տարբեր պատկերներ համապատասխան գործիքների միջոցով՝ ճշգրիտ կերպով կիրառելի մետատվյալներ պատկերակենտրոն տվյալների հավաքածուներին ավելացնելու համար: Ավելի պարզ ասած, պատկերի անոտացիան նշում է պատկերների մեծ ծավալը տեքստի կամ որևէ այլ մարկերների միջոցով՝ մեքենաների կողմից ավելի լավ հասկանալու համար, դրանով իսկ ավելի լավ սովորեցնելով դրանք դասակարգելու և հայտնաբերելու ուղղությամբ: