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
電腦視覺是人工智慧的一個分支，它訓練機器解釋、分析和理解圖像和視訊等視覺數據，類似於人類看待和處理世界的方式。
它的工作原理是利用機器學習 (ML) 和深度學習模型對圖像/影片中的物體進行分類、檢測和識別。模型使用註釋的資料集進行訓練，以精確識別物件、地標和圖案。
電腦視覺用於自動駕駛汽車的障礙物檢測、醫療保健的醫學影像分析、零售的個人化推薦、臉部辨識、地理空間映射以及增強現實，用於將虛擬物體放置在物理世界中。
是的，Shaip 根據您的要求自訂資料集，包括特定的地理位置、人口統計、物件和註解樣式。
根據專案要求，註釋技術包括邊界框、多邊形、語義分割、3D 長方體、關鍵點和線註釋。
Shaip 擁有一支由 30,000 多名熟練註釋員組成的團隊，並採用 6 Sigma 流程，透過嚴格的品質檢查來確保資料集的準確性和高品質。
是的，Shaip 的服務旨在適應任何規模的項目，同時保持一致性和品質。
所有資料均經過去識別化處理，並符合 GDPR 和 HIPAA 等全球標準，確保安全且合乎道德地處理敏感資訊。
定價取決於資料類型、資料量、客製化程度和交付時間等因素。請聯絡我們以取得個人化報價。
Shaip 提供高品質、可自訂的資料集、有競爭力的價格、專家註釋者和可擴展的解決方案，使其成為電腦視覺專案值得信賴的合作夥伴。
交付時間取決於專案規模和複雜性，但通常旨在滿足商定的期限且不影響品質。
