컴퓨터 비전 서비스 및 솔루션
비디오 및 이미지에서 실시간 데이터를 추출하여 ML 여정을 가속화함으로써 컴퓨터 비전을 올바른 방식으로 구현하기 위해 세계적 수준의 전문가로부터 프리미엄 지원을 받으세요.
주요 클라이언트
팀이 세계 최고의 AI 제품을 구축할 수 있도록 지원합니다.
이해하기 비주얼 월드 컴퓨터 비전 응용 프로그램 교육
컴퓨터 비전은 인간이 하는 것처럼 시각적 세계를 보고, 이해하고, 해석하도록 기계를 훈련시키는 인공 지능 기술의 한 영역입니다. 훨씬 더 큰 규모와 속도로 이미지 또는 비디오의 개체를 정확하게 이해, 식별 및 분류하는 기계 학습 모델을 개발하는 데 도움이 됩니다.
Computer Vision 기술의 최근 발전은 오늘날 이질적인 시스템에서 생성되는 방대한 양의 데이터에서 개체를 정확하게 감지하고 레이블을 지정하는 데 있어 인간이 직면한 몇 가지 한계를 극복했습니다. 컴퓨터 다음 3가지 작업을 효과적으로 해결합니다.
– 이미지의 물체가 무엇인지, 그리고 위치가 어디에 있는지 자동으로 이해합니다.
– 이러한 객체를 분류하고 이들 간의 관계를 이해합니다.
- 장면의 맥락을 이해하십시오.
- 개체 분류: 사물의 광범위한 범주는 무엇입니까?
- 개체 식별: 주어진 객체의 유형은 무엇입니까?
- 개체 확인: 사진 속 물체는 무엇입니까?
- 물체 감지 : 사진 속 물체는 어디에 있습니까?
- 물체 랜드마크 감지: 사진 속 사물의 요점은 무엇입니까?
- 개체 세분화: 이미지의 개체에 속하는 픽셀은 무엇입니까?
- 물체 인식: 이 사진에 있는 물체는 무엇이며 어디에 있습니까?
데이터 수집 서비스
시각적 세계를 해석하고 이해하기 위해 ML 모델을 교육하려면 정확하게 레이블이 지정된 이미지 및 비디오 데이터가 많이 필요합니다.
- 60개 이상의 지역에서 소스 이미지/비디오 데이터
- 방사선과 등 여러 의료 전문 분야의 2백만 개 이상의 이미지
- 설정, 조명, 실내 v/s 실외, 카메라로부터의 거리와 관련하여 60개 이상의 변형을 포함하는 50k+ 식품 및 문서 이미지.
데이터 주석 서비스
경계 상자, 의미론적 분할, 폴리곤, 폴리라인에서 키포인트 주석에 이르기까지 모든 이미지/비디오 주석 기술을 도와드릴 수 있습니다.
- 소프트웨어 및 인력이 포함된 완전 관리형 종단 간 데이터 주석 서비스로 사용자 경험을 단순화합니다.
- 7000명 이상의 공동 작업자로 구성된 숙련된 인력이 CV 사용 사례(예: 객체 감지, 이미지 분할, 분류 등)를 위한 이미지 및 비디오에 레이블을 지정하는 데 도움을 줍니다.
관리 인력
또한 원하는 일관성과 품질을 유지하면서 선호하는 도구를 통해 데이터 주석 작업을 지원하기 위해 팀의 확장자가 되는 숙련된 리소스를 제공합니다. 숙련되고 경험이 풍부한 당사 인력은 수백만 개의 이미지 및 비디오에 레이블을 지정하여 학습한 모범 사례를 적용하여 컴퓨터 비전 솔루션을 위한 세계적 수준의 데이터 레이블을 제공합니다.
AI 컴퓨터 비전 전문성
이미지/비디오 수집 및 주석 기능
이미지/비디오 수집에서 주석 개체 인식 및 추적, 의미론적 세분화 및 3D 포인트 클라우드 주석에 이르기까지, 우리는 컴퓨터 비전 모델의 성능을 개선하기 위해 상세하고 정확하게 레이블이 지정된 이미지와 비디오를 통해 시각적 세계에 대한 더 큰 이해를 제공합니다.
이미지 컬렉션
비디오 컬렉션
경계 상자
3D 입방체
시맨틱 분할
다각형 주석
랜드마크 주석
라인 분할
이미지 전사
비디오 녹음
이미지 분류
이미지 분할
이미지 키포인트 주석
비디오 분류
비디오 분할
왜 샤이프인가?
전문 인력
이미지/비디오 주석 및 레이블 지정에 능숙한 당사의 전문가 풀은 정확하고 효과적으로 주석이 달린 데이터 세트를 조달할 수 있습니다.
성장에 집중
우리 팀은 AI 엔진 교육을 위한 이미지/비디오 데이터를 준비하여 귀중한 시간과 리소스를 절약하도록 도와줍니다.
확장 성
공동 작업자 팀은 데이터 출력 품질을 유지하면서 추가 볼륨을 수용할 수 있습니다.
경쟁력 있는 가격
팀 교육 및 관리의 전문가로서 우리는 프로젝트가 정의된 예산 내에서 전달되도록 합니다.
산업 전반에 걸친 역량
이 팀은 여러 소스의 데이터를 분석하고 모든 산업 분야에서 AI 교육 데이터를 효율적으로 대량으로 생성할 수 있습니다.
경쟁 우위 유지
광범위한 이미지 데이터는 AI에 더 빠르게 훈련하는 데 필요한 방대한 양의 정보를 제공합니다.
Use Cases
헬스 케어 AI
ML 모델을 훈련시켜 피부 이미지에서 암 점을 감지하거나 MRI 스캔 또는 환자의 X선에서 증상을 찾습니다.
얼굴 인식
ML 모델을 학습시켜 얼굴 특징을 기반으로 사람의 이미지를 식별하고 얼굴 프로필 데이터베이스와 비교하여 사람을 감지하고 태그를 지정합니다.
지리 공간 응용
지오프로세싱을 위한 데이터 세트를 준비하고 Geo.AI를 위한 3D 포인트 클라우드에 주석을 달기 위한 위성 이미지 및 UAV 사진 주석.
증강 현실
AR 헤드셋으로 현실 세계에 가상 물체를 배치하십시오. 벽, 탁상 및 바닥과 같은 평면 표면을 감지할 수 있습니다. 이는 깊이와 치수를 설정하고 실제 세계에 가상 객체를 배치하는 데 매우 중요한 부분입니다.
자율 주행 차
여러 대의 카메라가 다른 각도에서 비디오를 캡처하여 주변의 교통 신호, 도로, 자동차, 물체 및 보행자의 경계를 식별하여 자율 주행 자동차가 차량을 자동으로 조종하고 장애물과 충돌하지 않도록 훈련하고 승객을 안전하게 운전합니다.
소매/전자상거래
소매업의 컴퓨터 비전을 통해 애플리케이션은 고객의 구매 패턴을 기반으로 개인화된 권장 사항을 제공하고 선반 관리, 지불 등과 같은 비즈니스 운영 속도를 높일 수 있습니다.
우리의 능력
사람들
전담 및 훈련된 팀:
- 데이터 생성, 라벨링 및 QA를 위한 7000명 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
특허 받은 플랫폼은 다음과 같은 이점을 제공합니다.
- 웹 기반 엔드 투 엔드 플랫폼
- 완벽한 품질
- 더 빠른 TAT
- 원활한 전달
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인공 지능과 머신 러닝의 세계에서 데이터 교육은 불가피합니다. 이것은 기계 학습 모듈을 정확하고 효율적이며 완벽하게 작동시키는 프로세스입니다.
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데이터 주석 및 데이터 레이블 지정에 대한 구매자 안내서
따라서 새로운 AI/ML 이니셔티브를 시작하려고 하며 좋은 데이터를 찾는 것이 작업의 더 어려운 측면 중 하나가 될 것임을 깨닫고 있습니다. AI/ML 모델의 출력은 데이터만큼 좋습니다.
전자 책
eBook AI 개발 장애 극복의 열쇠
Social Media Today에 따르면 실제로 매일 생성되는 엄청난 양의 데이터가 있습니다. 2.5퀸틸리언 바이트입니다. 그러나 이것이 알고리즘을 훈련할 가치가 있다는 것을 의미하지는 않습니다.
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자주 묻는 질문 (FAQ)
지능형 기계는 상황에 따라 시각적 세계를 해석할 수 있어야 하며 정확하게 사물을 더 잘 이해하고 볼 수 있어야 합니다. Computer Vision은 기계가 이미지와 비디오를 더 잘 수용할 수 있도록 학습 및 훈련 모델을 개발하여 기계의 식별 및 해독 능력을 향상시키는 것을 목표로 하는 한 분야 또는 기술 전문 지식입니다.
독립형 기술인 컴퓨터 비전은 시각적 자율성의 여러 측면을 고려합니다. 접근 방식은 인간의 두뇌와 시각적 개체에 대한 인식을 모방하는 것과 유사합니다. 작동 방식에는 개선된 이미지 분류, 객체 식별, 검증 및 감지, 랜드마크 감지, 객체 인식 및 최종적으로 객체 분할을 위한 훈련 모델이 포함됩니다.
컴퓨터 비전의 뛰어난 예로는 침입자 감지 시스템, 화면 판독기, 결함 감지 설정, 계측 식별자, 다중 카메라 설정, LiDAR 장치 및 기타 리소스가 설치된 자율 주행 자동차가 있습니다.
이미지 주석은 AI 모델이 시각적 개체를 더 잘 인식, 식별 및 이해하도록 훈련시키는 것을 목표로 하는 Computer Vision의 지도 학습 도구의 한 형태입니다. 데이터 레이블 지정이라고도 하는 대용량 이미지 주석은 모델을 광범위하게 훈련시켜 향후 추론을 이끌어내고 결정을 내리는 능력을 향상시킵니다.
Computer Vision의 이미지 주석은 이미지 중심 데이터세트에 실행 가능한 메타데이터를 정확하게 추가하기 위한 관련 도구를 통해 서로 다른 이미지를 분류하는 것을 목표로 합니다. 간단히 말해서, 이미지 주석은 기계 측에서 더 잘 이해할 수 있도록 텍스트 또는 기타 마커를 통해 많은 양의 이미지를 표시하므로 분류 및 감지에 대해 더 잘 훈련할 수 있습니다.