รับการสนับสนุนระดับพรีเมียมจากผู้เชี่ยวชาญระดับโลกเพื่อใช้คอมพิวเตอร์วิทัศน์อย่างถูกวิธี โดยการดึงข้อมูลแบบเรียลไทม์จากวิดีโอและรูปภาพเพื่อเร่งเส้นทาง ML ของคุณ
มอบอำนาจให้ทีมสร้างผลิตภัณฑ์ AI ชั้นนำระดับโลก
คอมพิวเตอร์วิทัศน์เป็นพื้นที่ของเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ที่ฝึกให้เครื่องจักรมองเห็น เข้าใจ และตีความโลกแห่งการมองเห็นอย่างที่มนุษย์ทำ ช่วยในการพัฒนาโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงเพื่อให้เข้าใจ ระบุ และจำแนกวัตถุในภาพหรือวิดีโอได้อย่างแม่นยำ ด้วยขนาดและความเร็วที่ใหญ่กว่ามาก
การพัฒนาล่าสุดของเทคโนโลยี Computer Vision ได้เอาชนะข้อจำกัดบางอย่างที่มนุษย์ต้องเผชิญในการตรวจจับและติดฉลากวัตถุอย่างแม่นยำจากข้อมูลจำนวนมหาศาลที่สร้างขึ้นในปัจจุบันจากระบบที่แตกต่างกัน คอมพิวเตอร์สามารถแก้ไข 3 งานเหล่านี้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ:
การฝึกอบรมโมเดล ML เพื่อตีความและเข้าใจโลกของภาพต้องใช้ข้อมูลรูปภาพและวิดีโอที่มีป้ายกำกับอย่างถูกต้องจำนวนมาก
ตั้งแต่กรอบล้อมรอบ การแบ่งส่วนความหมาย รูปหลายเหลี่ยม รูปหลายเหลี่ยม ไปจนถึงคำอธิบายประกอบของจุดสำคัญ เราสามารถช่วยคุณด้วยเทคนิคการใส่คำอธิบายประกอบรูปภาพ/วิดีโอ
เรายังเสนอทรัพยากรที่มีทักษะซึ่งจะกลายเป็นส่วนเสริมของทีมของคุณเพื่อสนับสนุนงานการใส่คำอธิบายประกอบข้อมูลของคุณ ผ่านเครื่องมือที่คุณต้องการในขณะที่ยังคงความสม่ำเสมอและคุณภาพที่ต้องการ พนักงานที่มีทักษะและประสบการณ์ของเราใช้แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดที่เรียนรู้จากการติดป้ายกำกับรูปภาพและวิดีโอนับล้านเพื่อส่งมอบการติดฉลากข้อมูลระดับโลกสำหรับโซลูชันการมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์
ตั้งแต่การรวบรวมรูปภาพ/วิดีโอไปจนถึงการจดจำและการติดตามวัตถุคำอธิบายประกอบ ไปจนถึงการแบ่งส่วนความหมายและคำอธิบายประกอบแบบ 3 มิติบนคลาวด์ เรานำความเข้าใจที่มากขึ้นเกี่ยวกับโลกของภาพด้วยรูปภาพและวิดีโอที่มีป้ายกำกับอย่างละเอียดและแม่นยำ เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพของโมเดลการมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์ของคุณ
ภาพหน้าคนขับ 450 ภาพพร้อมการจัดวางรถในท่าทางและรูปแบบต่างๆ ที่ครอบคลุมผู้เข้าร่วมที่ไม่ซ้ำกัน 20,000 คนจาก 10 เชื้อชาติ
รูปภาพสถานที่สำคัญกว่า 80 ภาพจากกว่า 40 ประเทศ รวบรวมตามข้อกำหนดที่กำหนดเอง
วิดีโอโดรน 84.5k ในพื้นที่ต่างๆ เช่น วิทยาเขตของวิทยาลัย/โรงเรียน, ไซต์โรงงาน, สนามเด็กเล่น, ถนน, ตลาดขายผักพร้อมรายละเอียด GPS
รูปภาพ 55k ในรูปแบบ 50+ รูปแบบ (ประเภทอาหาร wrt, การจัดแสง, ในร่ม vs กลางแจ้ง, พื้นหลัง, ระยะห่างของกล้อง ฯลฯ ) พร้อมรูปภาพที่มีคำอธิบายประกอบ
ฝึกโมเดล ML เพื่อตรวจหาไฝมะเร็งในภาพผิวหนังหรือค้นหาอาการในการสแกนด้วย MRI หรือการเอ็กซ์เรย์ของผู้ป่วย
ฝึกโมเดล ML เพื่อระบุรูปภาพของบุคคลตามลักษณะใบหน้าและเปรียบเทียบกับฐานข้อมูลของโปรไฟล์ใบหน้าเพื่อตรวจจับและแท็กบุคคล
คำอธิบายประกอบของภาพถ่ายดาวเทียมและภาพถ่าย UAV เพื่อเตรียมชุดข้อมูลสำหรับการประมวลผลทางภูมิศาสตร์ และใส่คำอธิบายประกอบ 3D point cloud สำหรับ Geo.AI
ด้วยชุดหูฟัง AR ให้วางวัตถุเสมือนจริงในโลกแห่งความเป็นจริง สามารถตรวจจับพื้นผิวระนาบ เช่น ผนัง โต๊ะ และพื้น ซึ่งเป็นส่วนสำคัญอย่างยิ่งในการสร้างความลึกและมิติ และการวางวัตถุเสมือนจริงในโลกทางกายภาพ
กล้องหลายตัวจับภาพวิดีโอจากมุมที่ต่างกันเพื่อระบุขอบเขตของสัญญาณจราจร ถนน รถยนต์ วัตถุ และคนเดินเท้าในบริเวณใกล้เคียง เพื่อฝึกรถยนต์ที่ขับด้วยตนเองให้บังคับรถอัตโนมัติและหลีกเลี่ยงการชนสิ่งกีดขวางขณะขับผู้โดยสารอย่างปลอดภัย
ด้วยวิสัยทัศน์ทางคอมพิวเตอร์ในการค้าปลีก แอปพลิเคชันสามารถให้คำแนะนำส่วนบุคคลตามรูปแบบการซื้อของลูกค้าและเร่งการดำเนินธุรกิจ เช่น การจัดการชั้นวาง การชำระเงิน เป็นต้น
ในฐานะผู้เชี่ยวชาญในการฝึกอบรมและการจัดการทีม เรามั่นใจว่าโครงการต่างๆ จะได้รับการจัดส่งภายในงบประมาณที่กำหนดไว้
ทีมวิเคราะห์ข้อมูลจากหลายแหล่งและสามารถสร้างข้อมูลการฝึกอบรม AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพและในปริมาณมากในทุกอุตสาหกรรม
ขอบเขตข้อมูลภาพที่กว้างทำให้ AI มีข้อมูลจำนวนมากที่จำเป็นในการฝึกให้เร็วขึ้น
กลุ่มผู้เชี่ยวชาญของเราที่เชี่ยวชาญในการใส่คำอธิบายประกอบภาพ/วิดีโอและการติดป้ายกำกับสามารถจัดหาชุดข้อมูลที่มีคำอธิบายประกอบที่ถูกต้องและมีประสิทธิภาพ
ทีมงานของเราช่วยคุณเตรียมข้อมูลภาพ/วิดีโอสำหรับการฝึกอบรมเครื่องมือ AI ประหยัดเวลาและทรัพยากรอันมีค่า
ทีมงานผู้ทำงานร่วมกันของเราสามารถรองรับปริมาณที่เพิ่มขึ้นในขณะที่ยังคงรักษาคุณภาพของข้อมูลที่ส่งออก
วันนี้ เราอยู่ในรุ่งอรุณของกลไกยุคหน้า ซึ่งใบหน้าของเราเป็นรหัสผ่าน เครื่องสามารถตรวจจับได้ว่าบุคคลที่พยายามเข้าถึงอุปกรณ์นั้นได้รับอนุญาต จับคู่ภาพจากกล้องวงจรปิดกับภาพจริงเพื่อติดตามผู้กระทำความผิดและผู้ผิดนัด ลดอาชญากรรมในร้านค้าปลีก และอื่นๆ ผ่านการจดจำลักษณะใบหน้าที่เป็นเอกลักษณ์
มนุษย์มีความสามารถโดยกำเนิดในการแยกแยะและระบุวัตถุ คน สัตว์ และสถานที่จากภาพถ่ายได้อย่างแม่นยำ อย่างไรก็ตาม คอมพิวเตอร์ไม่มีความสามารถในการจัดประเภทรูปภาพ อย่างไรก็ตาม พวกเขาสามารถฝึกให้ตีความข้อมูลภาพได้โดยใช้โปรแกรมคอมพิวเตอร์วิทัศน์และเทคโนโลยีการจดจำภาพ
ทีมงานที่ทุ่มเทและฝึกฝน:
มั่นใจได้ถึงประสิทธิภาพของกระบวนการสูงสุดด้วย:
แพลตฟอร์มที่ได้รับสิทธิบัตรให้ประโยชน์:
มีโครงการวิสัยทัศน์คอมพิวเตอร์ในใจหรือไม่? มาต่อกัน
เครื่องจักรอัจฉริยะควรสามารถตีความโลกแห่งภาพตามบริบทได้อย่างแม่นยำเพื่อความเข้าใจและมองเห็นสิ่งต่าง ๆ ได้ดีขึ้น Computer Vision เป็นสาขาหนึ่งหรือความเชี่ยวชาญด้านเทคโนโลยีที่มีจุดมุ่งหมายเพื่อพัฒนารูปแบบการเรียนรู้และการฝึกอบรมสำหรับเครื่องเพื่อให้เปิดกว้างต่อภาพและวิดีโอ ซึ่งจะช่วยปรับปรุงความสามารถในการระบุและถอดรหัสของเครื่อง
คอมพิวเตอร์วิทัศน์เป็นเทคโนโลยีแบบสแตนด์อโลน คำนึงถึงหลายแง่มุมของความเป็นอิสระของภาพ วิธีการนี้คล้ายกับการเลียนแบบสมองของมนุษย์และการรับรู้ถึงสิ่งที่มองเห็นได้ วิธีการดำเนินการเกี่ยวข้องกับโมเดลการฝึกอบรมสำหรับการจัดประเภทรูปภาพที่ได้รับการปรับปรุง การระบุวัตถุ การตรวจสอบ และการตรวจจับ การตรวจจับจุดสังเกต การจดจำวัตถุ และการแบ่งส่วนวัตถุในที่สุด
ตัวอย่างที่โดดเด่นของการมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์ ได้แก่ ระบบตรวจจับผู้บุกรุก, ตัวอ่านหน้าจอ, การตั้งค่าการตรวจจับข้อบกพร่อง, ตัวระบุมาตรวิทยา และรถยนต์ที่ขับเคลื่อนด้วยตัวเองที่ติดตั้งการตั้งค่ากล้องหลายตัว หน่วย LiDAR และทรัพยากรอื่นๆ
คำอธิบายประกอบรูปภาพเป็นรูปแบบหนึ่งของเครื่องมือการเรียนรู้ภายใต้การดูแลใน Computer Vision โดยมุ่งเป้าไปที่การฝึกโมเดล AI ให้จดจำ ระบุ และเข้าใจภาพได้ดีขึ้น เรียกอีกอย่างว่าการติดฉลากข้อมูล การใส่คำอธิบายประกอบรูปภาพในปริมาณมากจะฝึกโมเดลต่างๆ อย่างกว้างขวาง ซึ่งจะช่วยเพิ่มความสามารถในการอนุมานและตัดสินใจได้ในอนาคต
คำอธิบายประกอบรูปภาพใน Computer Vision มีจุดมุ่งหมายเพื่อจำแนกรูปภาพที่แตกต่างกันโดยใช้เครื่องมือที่เกี่ยวข้องเพื่อเพิ่มข้อมูลเมตาที่สามารถดำเนินการได้อย่างแม่นยำไปยังชุดข้อมูลที่มีรูปภาพเป็นศูนย์กลาง ในแง่ที่ง่ายกว่า คำอธิบายประกอบรูปภาพจะทำเครื่องหมายรูปภาพจำนวนมากผ่านข้อความหรือเครื่องหมายอื่น ๆ เพื่อความเข้าใจที่ดีขึ้นในส่วนของเครื่อง ดังนั้นจึงฝึกการจำแนกและการตรวจจับได้ดียิ่งขึ้น