AI에 생명을 불어넣는 관련 이미지 데이터 수집
최첨단 이미지 데이터 수집 서비스를 통해 Computer Vision 애플리케이션, AI 설정, 자율 주행 엔티티 등을 완벽하게 교육하십시오.
지금 이미지 데이터 파이프라인의 병목 현상을 제거하십시오.
주요 클라이언트
컴퓨터 비전에 이미지 훈련 데이터 세트가 필요한 이유는 무엇입니까?
고유한 인공 지능 시스템 및 기계 학습 모델은 고유한 것으로 간주되기 위해 포괄적으로 교육되어야 합니다. 오디오 및 텍스트 데이터 세트는 NLP 모델을 지능적으로 훈련하는 데 필요하지만 핵심 기능으로 Computer Vision을 사용하는 애플리케이션에는 이미지 훈련 데이터 세트가 제공되어야 합니다.
기능의 일부로 개체 및 패턴을 식별하는 작업을 수행하는 스마트 ML 모델 및 설정은 광범위하게 훈련되어야 합니다. 인간의 감정에 대한 상호 작용을 추적하는 것부터 시작하여 지능형 시스템은 처음부터 개체를 식별할 수 있는 기반이 있어야 합니다. 식별의 힘은 맞춤형 이미지 데이터 수집 솔루션에 의해 제공됩니다.
컴퓨터 비전 시스템을 위한 이미지 데이터 수집에는 다음과 같은 이점이 있습니다.
- 고유한 이미지별 저장소
- 요구 사항에 따라 이미지에 레이블을 지정하는 기능
- 엄청난 양의 과거 데이터에 액세스
전문 이미지 교육 데이터 세트
모든 주제. 모든 시나리오.
얼굴 및 제스처 태깅이 필요한 애플리케이션에는 표면적으로 정보를 제공할 수 없습니다. 대신 기계 학습 모델을 위한 이미지 데이터 수집은 최신 표준과 동등해야 합니다. Shaip에서는 확장성에 대한 전문가 수준의 지원을 통해 포괄적인 이미지 교육 데이터 세트에 대한 액세스를 제공하는 데 중점을 둡니다.
Shaip의 전문 이미지 교육 데이터 세트는 엔티티 추적, 필기 분석, 객체 식별 및 패턴 인식을 포함한 포괄적인 솔루션에 중점을 둡니다. 그게 아니야! Shaip에서 제공하는 이미지 데이터 수집 서비스에는 다음이 포함됩니다.
- 원격 및 현장 데이터 공급
- 솔루션 확장 능력 – 지속적인 데이터 세트 조달
- 마이닝 준비가 된 고품질의 세분화된 데이터
- 이미지-텍스트 변환 지원 OCR 훈련된 모델
- 인간 특이적 분석에 대한 광범위한 지원
- 안전한 데이터 처리 및 관리
우리의 전문성
주제 및 시나리오에 선행하는 이미지 수집
Shaip에는 특정 사용 사례와 동의어인 알고리즘과 함께 이미지 데이터 수집 유형의 전체 라인업이 있습니다. 다양한 사용 사례에 대해 대량의 이미지 데이터 세트(의료 이미지 데이터 세트, 인보이스 이미지 데이터 세트, 얼굴 데이터 세트 또는 모든 사용자 지정 데이터 세트)를 수집하여 머신 러닝 기능에 컴퓨터 비전을 추가합니다. Shaip에는 특정 사용 사례와 동의어인 알고리즘과 함께 이미지 데이터 수집 유형의 전체 라인업이 있습니다. 당사가 제공하는 다양한 유형의 이미지 데이터세트:
문서 데이터 세트 컬렉션
자격 증명 인증을 처리하는 지능형 애플리케이션은 문서 데이터 세트의 이점을 가장 잘 활용합니다. Shaip은 시스템이 사전에 엔티티를 식별할 수 있도록 송장, 영수증, 메뉴, 지도, 신분증 등과 관련된 사용 가능한 교육 데이터를 포함하여 가능한 최고의 이미지 수집을 제공합니다.
얼굴 데이터 세트 수집
얼굴 감정과 표정을 측정하기 위해 훈련해야 하는 응용 프로그램은 얼굴 데이터 세트 컬렉션을 사용하는 것이 가장 좋습니다. 방대한 양의 데이터를 제공하는 것 외에도 Shaip에서 우리는 다양한 민족과 연령 그룹에 대한 통찰력을 수집하여 AI 편견을 없애는 것을 목표로 합니다.
의료 데이터 수집
제공되는 질적 및 양적 의료 데이터 세트를 사용하여 디지털 의료 설정의 품질과 의료 진단의 정확성을 개선하십시오. 영상의학과, 종양학, 병리학 등 다양한 의료분야의 CT, MRI, 초음파, Xray 등의 의료영상을 제공합니다.
식품 데이터 세트 수집
다양한 조명 조건에서 음식 이미지를 캡처하고 식별할 수 있는 스마트 앱을 개발할 계획이라면 음식 데이터 세트 수집이 매우 편리할 수 있습니다.
자동 데이터 수집
도로변 요소, 각도별 통찰력, 객체, 의미 데이터 등을 사용하여 자율 주행 자동차 데이터베이스를 교육하는 것은 자동차 데이터 세트를 사용하여 가능합니다.
손 제스처 데이터 수집
휴대폰을 손으로 스와이프하여 잠을 잔 적이 있다면 공감할 수 있을 것입니다. 센서가 있는 스마트 및 IoT 장치는 손 제스처 데이터 수집 서비스의 이점을 누릴 수 있습니다.
객체 이미지 수집
당사의 객체 이미지 수집 서비스는 다양한 상황과 조명 조건에서 다양한 객체를 특징으로 하는 광범위한 이미지를 제공합니다.
랜드마크 이미지 컬렉션
우리는 전 세계 랜드마크 이미지 수집을 전문으로 합니다. 우리의 데이터 세트는 다양한 각도, 시간대 및 기상 조건을 다룹니다.
필기 텍스트 컬렉션
손으로 쓴 텍스트를 정확하게 인식하고 해석할 수 있는 AI 모델을 개발하기 위해 다양한 언어 및 스타일의 손으로 쓴 텍스트 이미지를 수집합니다.
이미지 데이터세트
Shaip을 신뢰할 수 있는 AI 이미지 교육 데이터 파트너로 선택해야 하는 이유
사람들
전담 및 훈련된 팀:
- 데이터 생성, 라벨링 및 QA를 위한 30,000명 이상의 공동 작업자
- 자격을 갖춘 프로젝트 관리 팀
- 경험이 풍부한 제품 개발 팀
- 인재 풀 소싱 및 온보딩 팀
방법
최고의 공정 효율성은 다음을 통해 보장됩니다.
- 강력한 6시그마 스테이지 게이트 프로세스
- 6시그마 블랙벨트로 구성된 전담 팀 – 핵심 프로세스 소유자 및 품질 준수
- 지속적인 개선 및 피드백 루프
플랫폼
특허 받은 플랫폼은 다음과 같은 이점을 제공합니다.
- 웹 기반 엔드 투 엔드 플랫폼
- 완벽한 품질
- 더 빠른 TAT
- 원활한 전달
사람들
전담 및 훈련된 팀:
- 데이터 생성, 라벨링 및 QA를 위한 30,000명 이상의 공동 작업자
- 자격을 갖춘 프로젝트 관리 팀
- 경험이 풍부한 제품 개발 팀
- 인재 풀 소싱 및 온보딩 팀
방법
최고의 공정 효율성은 다음을 통해 보장됩니다.
- 강력한 6시그마 스테이지 게이트 프로세스
- 6시그마 블랙벨트로 구성된 전담 팀 – 핵심 프로세스 소유자 및 품질 준수
- 지속적인 개선 및 피드백 루프
플랫폼
특허 받은 플랫폼은 다음과 같은 이점을 제공합니다.
- 웹 기반 엔드 투 엔드 플랫폼
- 완벽한 품질
- 더 빠른 TAT
- 원활한 전달
서비스 제공
전문적인 이미지 데이터 수집은 포괄적인 AI 설정을 위한 만능이 아닙니다. Shaip에서는 모델을 평소보다 더 널리 보급하기 위해 다음 서비스를 고려할 수도 있습니다.
추천 자료
구매자 가이드
Computer Vision용 이미지 주석 및 레이블 지정
컴퓨터 비전은 컴퓨터 비전 응용 프로그램을 교육하기 위해 시각적 세계를 이해하는 것입니다. 그 성공은 우리가 이미지 주석이라고 하는 것, 즉 기계가 지능적인 결정을 내리도록 하는 기술의 기본 프로세스이며 이것이 바로 우리가 논의하고 탐구하려는 것입니다.
솔루션
컴퓨터 비전 서비스 및 솔루션
컴퓨터 비전은 인공 지능 기술의 영역입니다.t 인간이 하는 것처럼 시각적 세계를 보고, 이해하고, 해석하도록 기계를 훈련시킵니다. 훨씬 더 큰 규모와 속도로 이미지 또는 비디오의 객체를 정확하게 이해, 식별 및 분류하는 기계 학습 모델을 개발하는 데 도움이 됩니다.
블로그
이미지 주석 유형: 장단점 및 사용 사례
컴퓨터가 사물을 보고 해석하기 시작한 이래로 세상은 예전 같지 않았습니다. 얼굴에 웃긴 수염을 만들어주는 Snapchat 필터처럼 단순한 재미있는 요소부터 스캔 보고서에서 미세한 종양의 존재를 자율적으로 감지하는 복잡한 시스템에 이르기까지 컴퓨터 비전은 인류의 진화에서 중요한 역할을 하고 있습니다.
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자주 묻는 질문 (FAQ)
AI/ML을 위한 이미지 데이터 수집에는 그림이나 그래픽 형태의 시각적 데이터 수집이 포함됩니다. 이 데이터는 인공 지능 및 기계 학습 모델, 특히 시각적 정보를 처리하고 이해하도록 설계된 모델을 훈련, 테스트 및 검증하기 위한 입력으로 사용됩니다.
이미지 데이터 수집은 프로젝트의 특정 요구 사항과 목표를 정의하는 것부터 시작됩니다. 그런 다음 이미지는 데이터베이스에서 가져오거나, 카메라를 사용하여 캡처하거나, 컴퓨터 그래픽을 사용하여 생성됩니다. 고품질의 다양한 이미지를 확보하는 것이 중요합니다. 수집된 이미지에는 종종 레이블이 지정되거나 주석이 추가되어 학습 단계에서 기계 학습 모델을 지원하기 위한 컨텍스트 또는 분류를 제공합니다.
이미지 데이터 수집은 시각적 정보를 다루는 모든 머신러닝 프로젝트의 기본입니다. 품질과 다양한 이미지 데이터세트를 통해 더욱 정확하고 강력한 모델 교육이 가능해지며, 이는 결과적으로 실제 애플리케이션에서 더 나은 성능으로 이어집니다. 이를 통해 AI 시스템은 시각적 신호를 효과적으로 인식하고 해석하고 대응할 수 있습니다.
프로젝트 목적에 따라 다양한 유형의 이미지 데이터를 수집할 수 있습니다. 여기에는 사진, 위성 이미지, X선이나 MRI와 같은 의료 이미지, 손으로 쓴 문서, 스캔한 문서, 얼굴 사진, 열 이미지, 심지어 증강 현실(AR) 및 가상 현실(VR) 캡처도 포함되지만 이에 국한되지는 않습니다. 소스로 제공되는 이미지 데이터 유형은 해당 AI/ML 프로젝트의 특정 요구 사항과 일치해야 합니다.