कंप्यूटर विजन सर्विसेज एंड सॉल्यूशंस
अपनी एमएल यात्रा को तेज करने के लिए वीडियो और छवियों से रीयल-टाइम डेटा निकालकर, कंप्यूटर विज़न को सही तरीके से लागू करने के लिए विश्व स्तरीय विशेषज्ञों से प्रीमियम समर्थन प्राप्त करें
फीचर्ड ग्राहक
विश्व-अग्रणी एआई उत्पादों के निर्माण के लिए टीमों को सशक्त बनाना।
कंप्यूटर विजन अनुप्रयोगों को प्रशिक्षित करने के लिए विजुअल वर्ल्ड की समझ बनाना
कंप्यूटर विज़न आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस तकनीकों का एक क्षेत्र है जो मशीनों को दृश्य दुनिया को देखने, समझने और व्याख्या करने के लिए प्रशिक्षित करता है, जिस तरह से मनुष्य करते हैं। यह मशीन लर्निंग मॉडल को विकसित करने में मदद करता है ताकि किसी छवि या वीडियो में वस्तुओं को सटीक रूप से समझने, पहचानने और वर्गीकृत किया जा सके - बहुत बड़े पैमाने पर और गति से।
कंप्यूटर विजन प्रौद्योगिकियों में हाल के विकास ने कुछ सीमाओं को पार कर लिया है जो आज अलग-अलग प्रणालियों से उत्पन्न डेटा की विशाल मात्रा से वस्तुओं को सटीक रूप से पहचानने और लेबल करने में मनुष्य का सामना करते हैं। कंप्यूटर इन 3 कार्यों को प्रभावी ढंग से हल करता है:
- स्वचालित रूप से समझें कि छवि में वस्तुएं क्या हैं और वे कहाँ स्थित हैं।
- इन वस्तुओं को वर्गीकृत करें और उनके बीच संबंधों को समझें।
- दृश्य के संदर्भ को समझें।
- वस्तु वर्गीकरण: वस्तुओं की व्यापक श्रेणी क्या है?
- वस्तु की पहचान: दी गई वस्तु किस प्रकार की होती है?
- वस्तु सत्यापन: तस्वीर में कौन सी वस्तु है?
- वस्तु का पता लगाना: तस्वीर में वस्तुएं कहां हैं?
- ऑब्जेक्ट लैंडमार्क डिटेक्शन: तस्वीर में वस्तु के लिए मुख्य बिंदु क्या हैं?
- वस्तु विभाजन: छवि में वस्तु के कौन से पिक्सेल हैं?
- वस्तु मान्यता: इस तस्वीर में कौन सी वस्तुएं हैं और वे कहां हैं?
डेटा संग्रह सेवाएं
दृश्य दुनिया की व्याख्या और समझने के लिए एमएल मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए बड़ी मात्रा में सटीक रूप से लेबल की गई छवि और वीडियो डेटा की आवश्यकता होती है।
- 60+ से अधिक भौगोलिक क्षेत्रों से स्रोत छवि/वीडियो डेटा
- रेडियोलॉजी आदि जैसे कई चिकित्सा विशिष्टताओं में 2M+ चित्र।
- 60k+ खाद्य और दस्तावेज़ छवियां सेटिंग, रोशनी, इनडोर बनाम आउटडोर, कैमरे से दूरी के संबंध में 50+ विविधताओं को कवर करती हैं।
डेटा एनोटेशन सेवाएं
बाउंडिंग बॉक्स, सिमेंटिक सेगमेंटेशन, पॉलीगॉन, पॉलीलाइन से लेकर कीपॉइंट एनोटेशन तक हम किसी भी इमेज/वीडियो एनोटेशन तकनीक में आपकी मदद कर सकते हैं।
- सॉफ्टवेयर और कार्यबल के साथ पूरी तरह से प्रबंधित, एंड-टू-एंड डेटा एनोटेशन सेवाएं शामिल हैं, जिससे उपयोगकर्ता अनुभव को सरल बनाया जा सकता है।
- 30,000+ सहयोगियों से युक्त एक अनुभवी कार्यबल सीवी उपयोग के मामलों के लिए छवियों और वीडियो को लेबल करने में मदद करता है, अर्थात, वस्तु का पता लगाना, छवि विभाजन, वर्गीकरण, आदि।
प्रबंधित कार्यबल
हम एक कुशल संसाधन भी प्रदान करते हैं जो वांछित स्थिरता और गुणवत्ता बनाए रखते हुए आपके द्वारा पसंद किए जाने वाले टूल के माध्यम से आपके डेटा एनोटेशन कार्यों में आपकी सहायता करने के लिए आपकी टीम का विस्तार बन जाता है। हमारे कुशल और अनुभवी कार्यबल कंप्यूटर विज़न समाधानों के लिए विश्व स्तरीय डेटा लेबलिंग देने के लिए लाखों छवियों और वीडियो को लेबल करके सीखी गई सर्वोत्तम प्रथाओं को लागू करते हैं।
एआई कंप्यूटर विजन विशेषज्ञता
छवि/वीडियो संग्रह और एनोटेशन क्षमताएं
छवि/वीडियो संग्रह से लेकर एनोटेशन ऑब्जेक्ट रिकग्निशन और ट्रैकिंग से सिमेंटिक सेगमेंटेशन और 3-डी पॉइंट क्लाउड एनोटेशन तक, हम आपके कंप्यूटर विज़न मॉडल के प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए विस्तृत, सटीक लेबल वाली छवियों और वीडियो के साथ दृश्य दुनिया की अधिक समझ लाते हैं।
छवि संग्रह
वीडियो संग्रह
बाउंडिंग बॉक्स
3 डी Cuboids
शब्दार्थ विभाजन
बहुभुज एनोटेशन
मील का पत्थर एनोटेशन
रेखा विभाजन
छवि प्रतिलेखन
वीडियो प्रतिलेखन
छवि वर्गीकरण
छवि विभाजन
छवि मुख्य बिंदु एनोटेशन
वीडियो वर्गीकरण
वीडियो विभाजन
कंप्यूटर विजन डेटासेट
फोकस छवि डेटासेट में कार चालक
विभिन्न पोज़ और विविधताओं में कार सेटअप के साथ ड्राइवर चेहरों की 450k छवियां 20,000+ जातियों के 10 अद्वितीय प्रतिभागियों को कवर करती हैं
- उदाहरण: कार में ADAS मॉडल
- प्रारूप: छावियां
- मात्रा: 455,000 +
- एनोटेशन: नहीं
मील का पत्थर छवि डेटासेट
कस्टम आवश्यकता के आधार पर एकत्र किए गए 80 से अधिक देशों के लैंडमार्क की 40k+ छवियां।
- उदाहरण: लैंडमार्क डिटेक्शन
- प्रारूप: छावियां
- मात्रा: 80,000 +
- एनोटेशन: नहीं
ड्रोन आधारित वीडियो डेटासेट
जीपीएस विवरण के साथ कॉलेज / स्कूल परिसर, फैक्टरी साइट, खेल का मैदान, सड़क, सब्जी बाजार जैसे क्षेत्रों के 84.5k ड्रोन वीडियो।
- उदाहरण: पैदल यात्री ट्रैकिंग
- प्रारूप: वीडियो
- मात्रा: 84,500 +
- एनोटेशन: हाँ
खाद्य छवि डेटासेट
55+ विविधताओं में 50k चित्र (खाद्य प्रकार, प्रकाश व्यवस्था, इनडोर बनाम आउटडोर, पृष्ठभूमि, कैमरा दूरी आदि) एनोटेट छवियों के साथ
- उदाहरण: खाद्य पहचान
- प्रारूप: छावियां
- मात्रा: 55,000 +
- एनोटेशन: हाँ
बक्सों का इस्तेमाल करें
हेल्थकेयर ए.आई.
त्वचा की छवियों में कैंसर के तिल का पता लगाने या एमआरआई स्कैन या रोगी के एक्स-रे में लक्षण खोजने के लिए एमएल मॉडल को प्रशिक्षित करें।
चेहरे की पहचान
चेहरे की विशेषताओं के आधार पर लोगों की छवियों की पहचान करने के लिए एमएल मॉडल को प्रशिक्षित करें और लोगों का पता लगाने और उन्हें टैग करने के लिए चेहरे की प्रोफाइल के डेटाबेस के साथ उनकी तुलना करें।
भू-स्थानिक अनुप्रयोग
जियोप्रोसेसिंग के लिए डेटासेट तैयार करने के लिए सैटेलाइट इमेज और यूएवी फोटोग्राफी की व्याख्या, और जियो.एआई के लिए 3डी पॉइंट क्लाउड को एनोटेट करना।
संवर्धित वास्तविकता
एआर हेडसेट के साथ, आभासी वस्तुओं को वास्तविक दुनिया में रखें। यह दीवारों, टेबलटॉप और फर्श जैसी समतल सतहों का पता लगा सकता है - गहराई और आयाम स्थापित करने और आभासी वस्तुओं को भौतिक दुनिया में रखने में एक बहुत ही महत्वपूर्ण हिस्सा।
सेल्फ ड्राइविंग कार
ट्रैफिक सिग्नल, सड़कों, कारों, वस्तुओं और पैदल चलने वालों की सीमाओं की पहचान करने के लिए कई कैमरे एक अलग कोण से वीडियो कैप्चर करते हैं, ताकि वाहन को ऑटो चलाने के लिए सेल्फ-ड्राइविंग कारों को प्रशिक्षित किया जा सके और यात्री को सुरक्षित रूप से चलाते हुए बाधाओं से टकराने से बचा जा सके।
खुदरा / ई-कॉमर्स
रिटेल में कंप्यूटर विज़न के साथ, एप्लिकेशन ग्राहकों को पैटर्न खरीदने और शेल्फ प्रबंधन, भुगतान आदि जैसे व्यावसायिक कार्यों को गति देने के आधार पर व्यक्तिगत सिफारिशें दे सकते हैं।
शैप क्यों?
प्रतिस्पर्धी मूल्य निर्धारण
टीमों के प्रशिक्षण और प्रबंधन में विशेषज्ञों के रूप में, हम सुनिश्चित करते हैं कि परियोजनाओं को परिभाषित बजट के भीतर वितरित किया जाए।
क्रॉस-इंडस्ट्री क्षमता
टीम कई स्रोतों से डेटा का विश्लेषण करती है और कुशलतापूर्वक और सभी उद्योगों में मात्रा में एआई-प्रशिक्षण डेटा का उत्पादन करने में सक्षम है।
प्रतियोगिता से आगे रहें
छवि डेटा की विस्तृत श्रृंखला एआई को तेजी से प्रशिक्षित करने के लिए आवश्यक जानकारी की प्रचुर मात्रा प्रदान करती है।
विशेषज्ञ कार्यबल
हमारे विशेषज्ञों का पूल जो छवि/वीडियो एनोटेशन और लेबलिंग में कुशल हैं, सटीक और प्रभावी ढंग से एनोटेट किए गए डेटासेट प्राप्त कर सकते हैं।
विकास पर ध्यान दें
हमारी टीम मूल्यवान समय और संसाधनों की बचत करते हुए AI इंजनों के प्रशिक्षण के लिए छवि/वीडियो डेटा तैयार करने में आपकी मदद करती है।
अनुमापकता
सहयोगकर्ताओं की हमारी टीम डेटा आउटपुट की गुणवत्ता को बनाए रखते हुए अतिरिक्त मात्रा को समायोजित कर सकती है।
अनुशंसित संसाधन
क्रेता गाइड
कंप्यूटर विज़न के लिए इमेज एनोटेशन और लेबलिंग
कंप्यूटर विज़न अनुप्रयोगों को प्रशिक्षित करने के लिए कंप्यूटर विजन दृश्य दुनिया की समझ बनाने के बारे में है। इसकी सफलता पूरी तरह से छवि एनोटेशन कहलाती है - तकनीक के पीछे मूलभूत प्रक्रिया जो मशीनों को बुद्धिमान निर्णय लेती है और यही वह है जिस पर हम चर्चा और अन्वेषण करने जा रहे हैं।समाधान ढूंढे
चेहरे की पहचान के लिए एआई प्रशिक्षण डेटा
आज, हम अगली पीढ़ी के तंत्र की शुरुआत में हैं, जहां हमारे चेहरे हमारे पास कोड हैं। अद्वितीय चेहरे की विशेषताओं की पहचान के माध्यम से, मशीनें यह पता लगा सकती हैं कि डिवाइस तक पहुंचने का प्रयास करने वाला व्यक्ति अधिकृत है या नहीं, गुंडागर्दी और बकाएदारों को ट्रैक करने के लिए वास्तविक छवियों के साथ सीसीटीवी फुटेज का मिलान करें, खुदरा दुकानों में अपराध को कम करें, और बहुत कुछ।
ब्लॉग
एआई इमेज रिकग्निशन क्या है और यह कैसे काम करता है?
मनुष्यों में तस्वीरों से वस्तुओं, लोगों, जानवरों और स्थानों को अलग करने और सटीक रूप से पहचानने की जन्मजात क्षमता होती है। हालाँकि, कंप्यूटर छवियों को वर्गीकृत करने की क्षमता के साथ नहीं आते हैं। फिर भी, उन्हें कंप्यूटर दृष्टि अनुप्रयोगों और छवि पहचान प्रौद्योगिकी का उपयोग करके दृश्य जानकारी की व्याख्या करने के लिए प्रशिक्षित किया जा सकता है।
हमारी क्षमता
स्टाफ़
समर्पित और प्रशिक्षित टीमें:
- डेटा निर्माण, लेबलिंग और क्यूए के लिए 30,000+ सहयोगी
- क्रेडेंशियल प्रोजेक्ट मैनेजमेंट टीम
- अनुभवी उत्पाद विकास दल
- टैलेंट पूल सोर्सिंग और ऑनबोर्डिंग टीम
प्रक्रिया
उच्चतम प्रक्रिया दक्षता का आश्वासन दिया गया है:
- मजबूत 6 सिग्मा स्टेज-गेट प्रक्रिया
- 6 सिग्मा ब्लैक बेल्ट की एक समर्पित टीम - प्रमुख प्रक्रिया मालिक और गुणवत्ता अनुपालन
- निरंतर सुधार और प्रतिक्रिया लूप
मंच
पेटेंट प्लेटफॉर्म लाभ प्रदान करता है:
- वेब-आधारित एंड-टू-एंड प्लेटफॉर्म
- त्रुटिहीन गुणवत्ता
- तेज़ टाटा
- निर्बाध डिलीवरी
स्टाफ़
समर्पित और प्रशिक्षित टीमें:
- डेटा निर्माण, लेबलिंग और क्यूए के लिए 30,000+ सहयोगी
- क्रेडेंशियल प्रोजेक्ट मैनेजमेंट टीम
- अनुभवी उत्पाद विकास दल
- टैलेंट पूल सोर्सिंग और ऑनबोर्डिंग टीम
प्रक्रिया
उच्चतम प्रक्रिया दक्षता का आश्वासन दिया गया है:
- मजबूत 6 सिग्मा स्टेज-गेट प्रक्रिया
- 6 सिग्मा ब्लैक बेल्ट की एक समर्पित टीम - प्रमुख प्रक्रिया मालिक और गुणवत्ता अनुपालन
- निरंतर सुधार और प्रतिक्रिया लूप
मंच
पेटेंट प्लेटफॉर्म लाभ प्रदान करता है:
- वेब-आधारित एंड-टू-एंड प्लेटफॉर्म
- त्रुटिहीन गुणवत्ता
- तेज़ टाटा
- निर्बाध डिलीवरी
क्या आपके मन में कंप्यूटर विज़न प्रोजेक्ट है? आइए जुड़ें
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (FAQ)
बुद्धिमान मशीनों को दृश्य दुनिया की प्रासंगिक रूप से व्याख्या करने में सक्षम होना चाहिए, चीजों को बेहतर ढंग से समझने और देखने के लिए। कंप्यूटर विज़न एक ऐसी शाखा या तकनीकी विशेषज्ञता है जिसका उद्देश्य मशीनों के लिए सीखने और प्रशिक्षण मॉडल विकसित करना है ताकि वे छवियों और वीडियो के लिए अधिक ग्रहणशील हो सकें, जिससे मशीनों की पहचान और समझने की क्षमता में सुधार हो सके।
कंप्यूटर विज़न, एक स्टैंडअलोन तकनीक के रूप में, दृश्य स्वायत्तता के कई पहलुओं को ध्यान में रखता है। दृष्टिकोण मानव मस्तिष्क और दृश्य संस्थाओं की उसकी धारणा की नकल करने के समान है। मोडस ऑपरेंडी में बेहतर छवि वर्गीकरण, वस्तु पहचान, सत्यापन और पता लगाने, ऐतिहासिक पहचान, वस्तु पहचान और अंत में वस्तु विभाजन के लिए प्रशिक्षण मॉडल शामिल हैं।
कंप्यूटर विज़न के कुछ असाधारण उदाहरणों में इंट्रूडर डिटेक्शन सिस्टम, स्क्रीन रीडर, डिफेक्ट डिटेक्शन सेटअप, मेट्रोलॉजी आइडेंटिफ़ायर और मल्टी-कैमरा सेटअप, LiDAR यूनिट और अन्य संसाधनों के साथ स्थापित सेल्फ-ड्राइविंग कार शामिल हैं।
इमेज एनोटेशन कंप्यूटर विज़न में एक पर्यवेक्षित शिक्षण उपकरण का एक रूप है, जिसका उद्देश्य एआई मॉडल को विज़ुअल्स को बेहतर ढंग से पहचानने, पहचानने और समझने के लिए प्रशिक्षण देना है। डेटा लेबलिंग के रूप में भी जाना जाता है, बड़ी मात्रा में छवि एनोटेशन बड़े पैमाने पर मॉडल को प्रशिक्षित करता है, जो भविष्य में निष्कर्ष निकालने और निर्णय लेने की उनकी क्षमताओं को आगे बढ़ाता है।
कंप्यूटर विज़न में छवि एनोटेशन का उद्देश्य छवि-केंद्रित डेटासेट में कार्रवाई योग्य मेटाडेटा को सटीक रूप से जोड़ने के लिए प्रासंगिक उपकरणों के माध्यम से असमान छवियों को वर्गीकृत करना है। सरल शब्दों में, छवि एनोटेशन मशीनों की ओर से बेहतर समझ के लिए टेक्स्ट या किसी अन्य मार्कर के माध्यम से छवियों की एक बड़ी मात्रा को चिह्नित करता है, जिससे उन्हें वर्गीकरण और पता लगाने के लिए बेहतर प्रशिक्षण मिलता है।