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
賦能團隊打造世界領先的人工智能產品。
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克服了人類在從今天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。 計算機有效地解決了這三個任務：
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。
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。
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。
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。
450k 張駕駛員面部圖像，包括不同姿勢和變化的汽車設置，涵蓋來自 20,000 多個種族的 10 名獨特參與者
84.5k 無人機視頻，涵蓋學院/學校校園、工廠場地、遊樂場、街道、蔬菜市場等區域，並提供 GPS 詳細信息。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
廣泛的圖像數據為 AI 提供了更快訓練所需的大量信息。
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。
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。
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。
今天，我們正處於下一代機制的曙光中，我們的面孔就是我們的密碼。 通過識別獨特的面部特徵，機器可以檢測嘗試訪問設備的人是否獲得授權，將閉路電視錄像與實際圖像相匹配，以追踪重罪犯和違約者，減少零售店的犯罪等等。
人類具有從照片中區分和準確識別物體、人物、動物和地點的先天能力。 但是，計算機不具備對圖像進行分類的能力。 然而，可以訓練他們使用計算機視覺應用程序和圖像識別技術來解釋視覺信息。
專門和訓練有素的團隊：
通過以下方式確保最高的流程效率：
獲得專利的平台具有以下優勢：
有一個計算機視覺項目嗎？ 讓我們連接
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。
