相關圖像數據收集，將人工智能帶入生活
使用最先進的圖像數據收集服務將計算機視覺應用程序、人工智能設置、自動駕駛實體等訓練到完美
立即消除圖像數據管道中的瓶頸。
特色客戶
為什麼計算機視覺需要圖像訓練數據集？
獨特的人工智能係統和機器學習模型需要經過全面培訓才能被認為是獨一無二的。 雖然音頻和文本數據集是智能訓練 NLP 模型所必需的，但以計算機視覺為核心功能的應用程序必須提供圖像訓練數據集。
智能機器學習模型和設置的任務是識別對象和模式作為其功能的一部分，需要進行廣泛的培訓。 從跟踪交互到人類情感，智能係統首先必須具備識別實體的基礎。 自定義圖像數據收集解決方案提供了識別的能力。
計算機視覺系統的圖像數據收集具有以下優點：
- 獨特的圖像特定存儲庫
- 能夠根據要求標記圖像
- 訪問大量歷史數據
專業圖像訓練數據集
任何科目。 任何場景。
需要面部和手勢標記的應用程序不能從表面上獲取信息。 相反，機器學習模型的圖像數據收集必須符合最新標準。 在 Shaip，我們專注於提供對全面圖像訓練數據集的訪問，並為可擴展性提供專家級支持。
Shaip 的專業圖像訓練數據集專注於包羅萬象的解決方案，包括實體跟踪、筆跡分析、對象識別和模式識別。 不是這個！ Shaip 提供的圖像數據收集服務還包括：
- 遠程和現場數據饋送
- 擴展解決方案的能力——持續的數據集採購
- 準備好挖掘的高質量和分段數據
- 支持圖像到文本的轉錄 光學字元辨識 訓練有素的模型
- 對特定於人類的分析的廣泛支持
- 安全的數據處理和管理
我們的專長
主題和場景之前的圖像集合
在 Shaip，我們擁有一整套圖像數據收集類型，算法與特定用例同義。 通過為各種用例收集大量圖像數據集（醫學圖像數據集、發票圖像數據集、面部數據集或任何自定義數據集），將計算機視覺添加到您的機器學習功能中。 在 Shaip，我們擁有一整套圖像數據收集類型，算法與特定用例同義。 我們提供的各種類型的圖像數據集：
圖像數據集
選擇 Shaip 作為您值得信賴的 AI 圖像訓練數據合作夥伴的理由
我們的團隊
專門和訓練有素的團隊：
- 30,000 多名數據創建、標籤和 QA 協作者
- 有資質的項目管理團隊
- 經驗豐富的產品開發團隊
- 人才庫採購和入職團隊
過程
通過以下方式確保最高的流程效率：
- 穩健的 6 Sigma Stage-Gate 工藝
- 一個由 6 Sigma 黑帶組成的專門團隊——關鍵流程負責人和質量合規
- 持續改進和反饋循環
平台
獲得專利的平台具有以下優勢：
- 基於網絡的端到端平台
- 無可挑剔的品質
- 更快的 TAT
- 無縫交付
我們的團隊
專門和訓練有素的團隊：
- 30,000 多名數據創建、標籤和 QA 協作者
- 有資質的項目管理團隊
- 經驗豐富的產品開發團隊
- 人才庫採購和入職團隊
過程
通過以下方式確保最高的流程效率：
- 穩健的 6 Sigma Stage-Gate 工藝
- 一個由 6 Sigma 黑帶組成的專門團隊——關鍵流程負責人和質量合規
- 持續改進和反饋循環
平台
獲得專利的平台具有以下優勢：
- 基於網絡的端到端平台
- 無可挑剔的品質
- 更快的 TAT
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推薦資源
買方指南
用於計算機視覺的圖像註釋和標籤
計算機視覺就是理解視覺世界以訓練計算機視覺應用程序。 它的成功完全歸結為我們所說的圖像註釋——技術背後的基本過程，使機器做出智能決策，這正是我們將要討論和探索的。
解決方案
計算機視覺服務和解決方案
計算機視覺是人工智能技術的一個領域t 訓練機器以人類的方式觀察、理解和解釋視覺世界。 它有助於開發機器學習模型，以更大的規模和速度準確理解、識別和分類圖像或視頻中的對象。
博客
圖像註釋類型：優點、缺點和用例
自從計算機開始觀察物體並解釋它們以來，世界就不一樣了。 從可以像 Snapchat 過濾器一樣簡單的娛樂元素，在你的臉上產生有趣的鬍鬚，到復雜的系統，從掃描報告中自動檢測微小腫瘤的存在，計算機視覺在人類進化中發揮著重要作用。
想要構建自己的圖像數據集存儲庫？
鳥瞰圖像訓練數據集，為您的計算機視覺模型建立一個存儲庫。
常見問題
AI/ML 的圖像數據收集涉及以圖片或圖形的形式收集視覺數據。 這些數據可作為訓練、測試和驗證人工智能和機器學習模型的輸入，特別是那些旨在處理和理解視覺信息的模型。
圖像數據收集首先定義項目的具體要求和目標。 之後，圖像來自數據庫，使用相機捕獲，或使用計算機圖形生成。 確保高質量和多樣化的圖像至關重要。 收集後，這些圖像通常會被標記或註釋，提供上下文或分類以協助機器學習模型的訓練階段。
圖像數據收集是任何處理視覺信息的機器學習項目的基礎。 高質量和多樣化的圖像數據集可以實現更準確、更穩健的模型訓練，從而在實際應用中帶來更好的性能。 這確保了人工智能係統能夠有效地識別、解釋和響應視覺線索。
根據項目的目標，可以收集多種類型的圖像數據。 這包括但不限於：照片、衛星圖像、X 射線或 MRI 等醫學圖像、手寫文檔、掃描文檔、面部照片、熱圖像，甚至增強現實 (AR) 和虛擬現實 (VR) 捕獲。 來源的圖像數據類型應符合相關 AI/ML 項目的具體要求。