एआई को जीवन में लाने के लिए प्रासंगिक छवि डेटा संग्रह
अत्याधुनिक छवि डेटा संग्रह सेवाओं के साथ कंप्यूटर विजन एप्लिकेशन, एआई सेटअप, सेल्फ-ड्राइविंग संस्थाओं और अधिक को पूर्णता के लिए प्रशिक्षित करें
अपनी छवि डेटा पाइपलाइन में आने वाली अड़चनों को अभी दूर करें।
विशेष रुप से प्रदर्शित ग्राहक
कंप्यूटर विजन के लिए इमेज ट्रेनिंग डेटासेट की आवश्यकता क्यों है?
अद्वितीय आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस सिस्टम और मशीन लर्निंग मॉडल को अद्वितीय माने जाने के लिए व्यापक रूप से प्रशिक्षित करने की आवश्यकता है। जबकि एनएलपी मॉडल को बुद्धिमानी से प्रशिक्षित करने के लिए ऑडियो और टेक्स्टुअल डेटासेट आवश्यक हैं, मुख्य कार्यक्षमता के रूप में कंप्यूटर विजन वाले एप्लिकेशन को इमेज ट्रेनिंग डेटासेट के साथ फीड किया जाना चाहिए।
स्मार्ट एमएल मॉडल और सेटअप जिन्हें उनके कामकाज के हिस्से के रूप में वस्तुओं और पैटर्न की पहचान करने का काम सौंपा गया है, उन्हें बड़े पैमाने पर प्रशिक्षित करने की आवश्यकता है। मानवीय भावनाओं पर नज़र रखने से शुरू होकर, बुद्धिमान प्रणालियों के पास पहले स्थान पर संस्थाओं की पहचान करने का आधार होना चाहिए। पहचान की शक्ति कस्टम छवि डेटा संग्रह समाधान द्वारा प्रदान की जाती है।
कंप्यूटर विज़न सिस्टम के लिए छवि डेटा संग्रह निम्नलिखित लाभों के साथ आता है:
- अद्वितीय छवि-विशिष्ट भंडार
- आवश्यकताओं के अनुसार छवियों को लेबल करने की क्षमता
- ऐतिहासिक डेटा के ट्रकलोड तक पहुंच
व्यावसायिक छवि प्रशिक्षण डेटासेट
कोई भी विषय। कोई भी परिदृश्य.
जिन अनुप्रयोगों में फेशियल और जेस्चरल टैगिंग की आवश्यकता होती है, उन्हें सतही रूप से जानकारी नहीं दी जा सकती। इसके बजाय, मशीन लर्निंग मॉडल के लिए छवि डेटा संग्रह नवीनतम मानकों के अनुरूप होना चाहिए। शैप में, हम स्केलेबिलिटी के प्रति विशेषज्ञ-स्तर के समर्थन के साथ व्यापक छवि प्रशिक्षण डेटासेट तक पहुंच प्रदान करने पर ध्यान केंद्रित करते हैं।
शैप में व्यावसायिक छवि प्रशिक्षण डेटासेट इकाई ट्रैकिंग, लिखावट विश्लेषण, वस्तु पहचान और पैटर्न पहचान सहित सभी समावेशी समाधानों पर केंद्रित है। यह वह नहीं है! शैप द्वारा प्रदान की जाने वाली छवि डेटा संग्रह सेवाओं में ये भी शामिल हैं:
- रिमोट और इन-फील्ड डेटा फीडिंग
- समाधान को स्केल करने की क्षमता - निरंतर डेटासेट खरीद
- उच्च-गुणवत्ता और खंडित डेटा जो खनन के लिए तैयार है
- इमेज-टू-टेक्स्ट ट्रांसक्रिप्शन के लिए समर्थन ओसीआर प्रशिक्षित मॉडल
- मानव-विशिष्ट विश्लेषण के लिए व्यापक समर्थन
- सुरक्षित डेटा हैंडलिंग और प्रबंधन
हमारी विशेषज्ञता
छवि संग्रह जो विषय और परिदृश्य से पहले होता है
शैप में, हमारे पास इमेज डेटा संग्रह प्रकारों की एक पूरी श्रृंखला है, जिसमें विशिष्ट उपयोग मामलों के समान एल्गोरिदम हैं। विभिन्न उपयोग मामलों के लिए बड़ी मात्रा में इमेज डेटासेट (मेडिकल इमेज डेटासेट, इनवॉइस इमेज डेटासेट, फेशियल डेटासेट संग्रह, या कोई भी कस्टम डेटा सेट) एकत्र करके अपनी मशीन लर्निंग क्षमताओं में कंप्यूटर विज़न जोड़ें। शैप में, हमारे पास इमेज डेटा संग्रह प्रकारों की एक पूरी श्रृंखला है, जिसमें विशिष्ट उपयोग मामलों के समान एल्गोरिदम हैं। हम जो विभिन्न प्रकार के इमेज डेटासेट प्रदान करते हैं:
दस्तावेज़ डेटासेट संग्रह
क्रेडेंशियल प्रमाणीकरण में काम करने वाले बुद्धिमान एप्लिकेशन दस्तावेज़ डेटासेट से सबसे अधिक लाभान्वित होते हैं। शैप सर्वोत्तम संभव छवि संग्रह प्रदान करता है, जिसमें सिस्टम को सक्रिय रूप से पहचानने में मदद करने के लिए चालान, रसीदें, मेनू, मानचित्र, पहचान पत्र, और अधिक के लिए प्रासंगिक उपयोग योग्य प्रशिक्षण डेटा शामिल है।
चेहरे का डेटासेट संग्रह
चेहरे की भावनाओं और भावों को मापने के लिए जिन अनुप्रयोगों को प्रशिक्षित करने की आवश्यकता होती है, उन्हें हमारे चेहरे के डेटासेट संग्रह के साथ सबसे अच्छी सेवा दी जाती है। भारी मात्रा में डेटा फीड करने के अलावा, शैप में हमारा लक्ष्य जातीयता और आयु समूहों की एक विस्तृत श्रृंखला में अंतर्दृष्टि को एकत्रित करके एआई पूर्वाग्रह के माध्यम से कटौती करना है।
हेल्थकेयर डेटा संग्रह
प्रस्ताव पर गुणात्मक और मात्रात्मक स्वास्थ्य देखभाल डेटासेट के साथ अपने डिजिटल हेल्थकेयर सेटअप की गुणवत्ता और चिकित्सा निदान की सटीकता में सुधार करें। हम रेडियोलॉजी, ऑन्कोलॉजी, पैथोलॉजी इत्यादि जैसे विभिन्न चिकित्सा विशिष्टताओं से चिकित्सा छवियां यानी सीटी स्कैन, एमआरआई, अल्ट्रा साउंड, एक्सरे प्रदान करते हैं।
खाद्य डेटासेट संग्रह
यदि आप कभी भी एक स्मार्ट ऐप विकसित करने की योजना बनाते हैं जो विभिन्न प्रकाश स्थितियों के तहत भोजन की छवियों को कैप्चर और पहचान सकता है, तो हमारा भोजन डेटासेट संग्रह काफी उपयोगी हो सकता है।
स्वचालित डेटा संग्रह
ऑटोमोटिव डेटासेट के साथ सड़क के किनारे के तत्वों, कोण-विशिष्ट अंतर्दृष्टि, वस्तुओं, सिमेटिक डेटा, और अधिक के साथ स्व-ड्राइविंग कारों के डेटाबेस को प्रशिक्षित करना संभव है।
हाथ के इशारे से डेटा संग्रह
अगर आपने कभी सोने के लिए अपने मोबाइल को हाथ से स्वाइप किया है, तो आप इससे संबंधित हो पाएंगे। सेंसर के साथ स्मार्ट और IoT डिवाइस हमारे हाथ के हावभाव डेटा संग्रह सेवाओं से लाभान्वित हो सकते हैं।
वस्तु छवि संग्रह
हमारी ऑब्जेक्ट छवि संग्रह सेवा विभिन्न संदर्भों और प्रकाश स्थितियों में विभिन्न वस्तुओं को प्रदर्शित करने वाली छवियों की एक विस्तृत श्रृंखला प्रदान करती है।
ऐतिहासिक छवि संग्रह
हम दुनिया भर से ऐतिहासिक स्थलों की तस्वीरें एकत्र करने में माहिर हैं। हमारे डेटासेट कई कोणों, दिन के समय और मौसम की स्थिति को कवर करते हैं
हस्तलिखित पाठ संग्रह
सटीकता के साथ हस्तलिखित पाठ को पहचानने और व्याख्या करने में सक्षम एआई मॉडल विकसित करने के लिए विभिन्न भाषाओं और शैलियों में हस्तलिखित पाठ छवियों का संग्रह।
छवि डेटासेट
फोकस छवि डेटासेट में कार चालक
विभिन्न मुद्राओं और विविधताओं में कार सेटअप के साथ ड्राइवर के चेहरों की 450k छवियां, 20,000+ जातियों के 10 अद्वितीय प्रतिभागियों को कवर करती हैं
- उदाहरण: इन-कार ADAS मॉडल
- प्रारूप: छावियां
- मात्रा: 455,000 +
- एनोटेशन: नहीं
ऐतिहासिक छवि डेटासेट
कस्टम आवश्यकता के आधार पर 80 से अधिक देशों के स्थलों की 40k+ छवियां एकत्र की गईं।
- उदाहरण: मील का पत्थर का पता लगाना
- प्रारूप: छावियां
- मात्रा: 80,000 +
- एनोटेशन: नहीं
चेहरे की छवि डेटासेट
12 ऐतिहासिक बिंदुओं के साथ सिर की मुद्रा, जातीयता, लिंग, पृष्ठभूमि, पकड़ने का कोण, उम्र आदि के बदलावों वाली 68 हजार छवियां
- उदाहरण: चेहरे की पहचान
- प्रारूप: छावियां
- मात्रा: 12,000 +
- एनोटेशन: लैंडमार्क एनोटेशन
खाद्य छवि डेटासेट
एनोटेटेड छवियों के साथ 55+ विविधताओं में 50k छवियां (खाद्य प्रकार, प्रकाश व्यवस्था, इनडोर बनाम आउटडोर, पृष्ठभूमि, कैमरा दूरी आदि)
- उदाहरण: भोजन की पहचान
- प्रारूप: छावियां
- मात्रा: 55,000 +
- एनोटेशन: हाँ
शैप को अपने भरोसेमंद एआई इमेज ट्रेनिंग डेटा पार्टनर के रूप में चुनने के कारण
स्टाफ़
समर्पित एवं प्रशिक्षित टीमें:
- डेटा निर्माण, लेबलिंग और क्यूए के लिए 30,000+ सहयोगी
- प्रमाणित परियोजना प्रबंधन टीम
- अनुभवी उत्पाद विकास टीम
- टैलेंट पूल सोर्सिंग एवं ऑनबोर्डिंग टीम
प्रक्रिया
उच्चतम प्रक्रिया दक्षता का आश्वासन दिया जाता है:
- मजबूत 6 सिग्मा स्टेज-गेट प्रक्रिया
- 6 सिग्मा ब्लैक बेल्ट की एक समर्पित टीम - मुख्य प्रक्रिया मालिक और गुणवत्ता अनुपालन
- सतत सुधार एवं फीडबैक लूप
मंच
पेटेंट किया गया प्लेटफ़ॉर्म लाभ प्रदान करता है:
- वेब-आधारित एंड-टू-एंड प्लेटफ़ॉर्म
- त्रुटिहीन गुणवत्ता
- तेज़ TAT
- निर्बाध वितरण
सेवाएं दी गईं
व्यापक एआई सेटअप के लिए विशेषज्ञ पाठ डेटा संग्रह पूरी तरह से डेक नहीं है। शेप में, आप मॉडल को सामान्य से अधिक व्यापक बनाने के लिए निम्नलिखित सेवाओं पर भी विचार कर सकते हैं:
ऑडियो डेटा संग्रह सेवाएँ
अधिक संतुलित तरीके से नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग के फायदों का पता लगाने में मदद करने के लिए हम आपके लिए वॉयस डेटा के साथ मॉडल को फीड करना आसान बनाते हैं।
पाठ डेटा संग्रह
सेवाएँ
Shaip संज्ञानात्मक डेटा संग्रह सेवाओं का सही मूल्य यह है कि यह संगठनों को असंरचित डेटा के भीतर पाई जाने वाली महत्वपूर्ण जानकारी को अनलॉक करने की कुंजी देती है
वीडियो डेटा संग्रहण सेवाएँ
अब वस्तुओं, व्यक्तियों, बाधाओं और अन्य दृश्य तत्वों की पूर्णता की पहचान करने के लिए अपने मॉडलों को प्रशिक्षित करने के लिए एनएलपी के साथ-साथ कंप्यूटर दृष्टि पर ध्यान केंद्रित करें।
अनुशंसित संसाधन
क्रेता गाइड
कंप्यूटर विजन के लिए इमेज एनोटेशन और लेबलिंग
कंप्यूटर दृष्टि अनुप्रयोगों को प्रशिक्षित करने के लिए दृश्य दुनिया की समझ बनाने के बारे में कंप्यूटर दृष्टि है। इसकी सफलता पूरी तरह से उस पर निर्भर करती है जिसे हम इमेज एनोटेशन कहते हैं - तकनीक के पीछे मूलभूत प्रक्रिया जो मशीनों को बुद्धिमान निर्णय लेती है और ठीक यही हम चर्चा और अन्वेषण करने वाले हैं।
Solutions
कंप्यूटर विज़न सेवाएँ और समाधान
कंप्यूटर विज़न आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस प्रौद्योगिकियों का एक क्षेत्र हैमशीनों को दृश्य दुनिया को देखने, समझने और व्याख्या करने के लिए प्रशिक्षित करें, जिस तरह मनुष्य करते हैं। यह किसी छवि या वीडियो में वस्तुओं को बड़े पैमाने और गति से सटीक रूप से समझने, पहचानने और वर्गीकृत करने के लिए मशीन लर्निंग मॉडल विकसित करने में मदद करता है।
ब्लॉग
छवि एनोटेशन प्रकार: पेशेवर, विपक्ष और उपयोग के मामले
जब से कंप्यूटर ने वस्तुओं को देखना और उनकी व्याख्या करना शुरू किया है तब से दुनिया पहले जैसी नहीं रही है। मनोरंजक तत्वों से लेकर जो स्नैपचैट फ़िल्टर जैसे सरल हो सकते हैं जो आपके चेहरे पर एक अजीब दाढ़ी पैदा करता है, जटिल प्रणालियों तक जो स्वचालित रूप से स्कैन रिपोर्ट से सूक्ष्म ट्यूमर की उपस्थिति का पता लगाता है, कंप्यूटर दृष्टि मानव जाति के विकास में एक प्रमुख भूमिका निभा रही है।
अपना खुद का इमेज डेटासेट रिपॉजिटरी बनाना चाहते हैं?
छवि प्रशिक्षण डेटासेट पर एक विहंगम दृष्टि के लिए पहुंचें और अपने कंप्यूटर विजन मॉडल के लिए अपने आप को एक भंडार प्राप्त करें।
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (FAQ)
एआई/एमएल के लिए छवि डेटा संग्रह में चित्रों या ग्राफिक्स के रूप में दृश्य डेटा एकत्र करना शामिल है। यह डेटा कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन लर्निंग मॉडल के प्रशिक्षण, परीक्षण और सत्यापन के लिए इनपुट के रूप में कार्य करता है, विशेष रूप से दृश्य जानकारी को संसाधित करने और समझने के लिए डिज़ाइन किया गया है।
छवि डेटा संग्रह किसी परियोजना की विशिष्ट आवश्यकताओं और उद्देश्यों को परिभाषित करने से शुरू होता है। जिसके बाद, छवियों को डेटाबेस से प्राप्त किया जाता है, कैमरों का उपयोग करके कैप्चर किया जाता है, या कंप्यूटर ग्राफिक्स का उपयोग करके तैयार किया जाता है। उच्च-गुणवत्ता और विविध छवियां सुनिश्चित करना महत्वपूर्ण है। एक बार एकत्र होने के बाद, इन छवियों को अक्सर लेबल या एनोटेट किया जाता है, जो मशीन लर्निंग मॉडल को उसके प्रशिक्षण चरण में सहायता करने के लिए संदर्भ या वर्गीकरण प्रदान करता है।
दृश्य जानकारी से निपटने वाले किसी भी मशीन लर्निंग प्रोजेक्ट के लिए छवि डेटा संग्रह मौलिक है। गुणवत्ता और विविध छवि डेटासेट अधिक सटीक और मजबूत मॉडल प्रशिक्षण की अनुमति देते हैं, जिसके परिणामस्वरूप वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों में बेहतर प्रदर्शन होता है। यह सुनिश्चित करता है कि एआई सिस्टम दृश्य संकेतों को प्रभावी ढंग से पहचान, व्याख्या और प्रतिक्रिया दे सकता है।
परियोजना के उद्देश्य के आधार पर, कई प्रकार के छवि डेटा एकत्र किए जा सकते हैं। इसमें शामिल हैं, लेकिन यह इन्हीं तक सीमित नहीं है: तस्वीरें, उपग्रह चित्र, एक्स-रे या एमआरआई जैसी चिकित्सा इमेजरी, हस्तलिखित दस्तावेज़, स्कैन किए गए दस्तावेज़, चेहरे की तस्वीरें, थर्मल छवियां और यहां तक कि संवर्धित वास्तविकता (एआर) और आभासी वास्तविकता (वीआर) कैप्चर। स्रोतित छवि डेटा का प्रकार प्रश्न में एआई/एमएल परियोजना की विशिष्ट आवश्यकताओं के अनुरूप होना चाहिए।