計算機視覺服務和解決方案
通過從視頻和圖像中提取實時數據來加速您的機器學習之旅，從世界一流的專家那裡獲得高級支持，以正確的方式實施計算機視覺
特色客戶
賦能團隊打造世界領先的人工智能產品。
理解 視覺世界 訓練計算機視覺應用程序
計算機視覺是人工智能技術的一個領域，它訓練機器像人類一樣觀察、理解和解釋視覺世界。 它有助於開發機器學習模型，以更大規模和更快速地準確理解、識別和分類圖像或視頻中的對象。
計算機視覺技術的最新發展已經克服了人類在從當今從不同系統生成的大量數據中準確檢測和標記對象方面面臨的一些限制。 電腦 有效地解決了這3個任務：
– 自動了解圖像中的對像是什麼以及它們位於何處。
– 對這些對象進行分類並了解它們之間的關係。
- 了解場景的背景。
- 對象分類: 有哪些廣泛的對像類別？
- 對象識別： 存在哪種類型的給定對象？
- 對象驗證： 照片中的物體是什麼？
- 對象檢測： 照片中的物體在哪裡？
- 對像地標檢測： 照片中物體的關鍵點是什麼？
- 對象分割： 哪些像素屬於圖像中的對象？
- 物體識別： 這張照片中有哪些物體，它們在哪裡？
數據收集服務
訓練機器學習模型來解釋和理解視覺世界需要大量準確標記的圖像和視頻數據。
- 來自 60 多個地區的源圖像/視頻數據
- 放射科等多個醫學專業的 2 萬幅以上圖像。
- 60k+ 食品和文件圖像涵蓋 50 多種關於設置、照明、室內 v/s 室外、與相機的距離的變化。
數據標註服務
從邊界框、語義分割、多邊形、折線到關鍵點註釋，我們可以幫助您使用任何圖像/視頻註釋技術。
- 完全託管的端到端數據註釋服務，包括軟件和勞動力，從而簡化用戶體驗。
- 由 7000 多名合作者組成的經驗豐富的員工幫助為 CV 用例（即對象檢測、圖像分割、分類等）標記圖像和視頻。
管理勞動力
我們還提供了一個熟練的資源，可以成為您團隊的擴展，通過您喜歡的工具支持您完成數據註釋任務，同時保持所需的一致性和質量。 我們熟練且經驗豐富的員工應用通過標記數百萬張圖像和視頻學到的最佳實踐，為計算機視覺解決方案提供世界一流的數據標記。
人工智能計算機視覺專長
圖像/視頻採集和註釋功能
從圖像/視頻收集到註釋對象識別和跟踪，再到語義分割和 3-D 點雲註釋，我們通過詳細、準確標記的圖像和視頻讓您更深入地了解視覺世界，以提高您的計算機視覺模型的性能。
圖片集
影片集
邊界框
3D長方體
語義分割
多邊形註釋
地標註釋
線段
圖像轉錄
視頻轉錄
影像分類
圖像分割
圖像關鍵點註釋
視頻分類
視頻分割
為什麼是夏普？
專家勞動力
我們精通圖像/視頻註釋和標籤的專家庫可以獲取準確有效的註釋數據集。
專注於成長
我們的團隊幫助您準備用於訓練 AI 引擎的圖像/視頻數據，從而節省寶貴的時間和資源。
可擴展性
我們的合作者團隊可以在保持數據輸出質量的同時容納額外的數據量。
競爭力的價格
作為培訓和管理團隊的專家，我們確保在規定的預算內交付項目。
跨行業能力
該團隊分析來自多個來源的數據，並能夠在所有行業中高效、大量地生成 AI 培訓數據。
在競爭中保持領先
廣泛的圖像數據為 AI 提供了更快訓練所需的大量信息。
用例
醫療保健AI
訓練 ML 模型以檢測皮膚圖像中的癌症痣或在 MRI 掃描或患者的 X 射線中發現症狀。
人臉辨識簽到
訓練 ML 模型根據面部特徵識別人物圖像，並將其與面部檔案數據庫進行比較，以檢測和標記人物。
地理空間應用
衛星圖像和無人機攝影的註釋，為地理處理準備數據集，並為 Geo.AI 註釋 3D 點雲。
增強現實技術
使用 AR 耳機，將虛擬對象放置在現實世界中。 它可以檢測牆壁、桌面和地板等平面——這是建立深度和尺寸以及在物理世界中放置虛擬對象的非常關鍵的部分。
無人駕駛汽車
多個攝像頭從不同角度拍攝視頻，識別附近交通信號、道路、汽車、物體和行人的邊界，訓練自動駕駛汽車自動轉向車輛，避免撞到障礙物，同時安全駕駛乘客。
零售/電子商務
借助零售業的計算機視覺，這些應用程序可以根據客戶的購買模式提供個性化推薦，並加快貨架管理、支付等業務運營速度。
我們的能力
人物
專門和訓練有素的團隊：
- 7000 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
正在尋找計算機視覺諮詢？ 讓我們連接起來。
常見問題
智能機器應該能夠根據上下文解釋視覺世界，準確地理解和更好地看待事物。 計算機視覺就是這樣一個分支，或者說是技術專長，旨在為機器開發學習和訓練模型，使它們更容易接受圖像和視頻，從而提高機器的識別和破譯能力。
計算機視覺作為一種獨立的技術，考慮了視覺自主性的幾個方面。 該方法類似於模仿人腦及其對視覺實體的感知。 操作方法涉及用於改進圖像分類、對象識別、驗證和檢測、地標檢測、對象識別以及最終對象分割的訓練模型。
計算機視覺的一些傑出示例包括入侵者檢測系統、屏幕閱讀器、缺陷檢測設置、計量標識符以及安裝了多攝像頭設置、激光雷達單元和其他資源的自動駕駛汽車。
圖像註釋是計算機視覺中監督學習工具的一種形式，旨在訓練 AI 模型更好地識別、識別和理解視覺效果。 也稱為數據標記，大量圖像註釋可以廣泛地訓練模型，這進一步提高了它們在未來進行推理和做出決策的能力。
計算機視覺中的圖像註釋旨在通過相關工具對不同的圖像進行分類，以便將可操作的元數據精確地添加到以圖像為中心的數據集中。 簡單來說，圖像註釋通過文本或任何其他標記對大量圖像進行標記，以便機器更好地理解，從而更好地訓練它們進行分類和檢測。