कंप्यूटर विज़न के लिए उच्च-गुणवत्ता वाला प्रशिक्षण डेटा — डेटा संग्रह, डेटा क्यूरेशन और डेटा एनोटेशन और लेबलिंग जो आपको बड़े पैमाने पर सटीक, उत्पादन-तैयार कंप्यूटर विज़न मॉडल बनाने में मदद करता है।
दृश्य जगत की व्याख्या करने के लिए कंप्यूटर विज़न मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए बड़ी मात्रा में सटीक रूप से लेबल किए गए छवि और वीडियो डेटा की आवश्यकता होती है। Shaip कंप्यूटर विज़न प्रशिक्षण डेटा को शुरू से अंत तक उपलब्ध कराता है — डेटा सोर्सिंग और क्यूरेशन से लेकर एनोटेशन और लेबलिंग और गुणवत्ता आश्वासन तक — ताकि आपके मॉडल विविध, प्रतिनिधि और पूर्वाग्रह-जागरूक उदाहरणों से सीख सकें और वास्तविक दुनिया में विश्वसनीय रूप से प्रदर्शन कर सकें।
कंप्यूटर विज़न प्रशिक्षण डेटा के लिए एक संपूर्ण, प्रबंधित पाइपलाइन — जिसमें सॉफ्टवेयर और कार्यबल शामिल हैं।
दृश्य दुनिया की व्याख्या और समझ 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।
बाउंडिंग बॉक्स, सिमेंटिक सेगमेंटेशन, पॉलीगॉन, पॉलीलाइन से लेकर कीपॉइंट एनोटेशन तक हम किसी भी इमेज/वीडियो एनोटेशन तकनीक में आपकी मदद कर सकते हैं।
कंप्यूटर विज़न मॉडल वास्तविक दुनिया के डेटा के संपर्क में आने पर बदल जाते हैं। शाइप उत्पादन में सटीकता बनाए रखने के लिए मानव-सत्यापित वास्तविक डेटा के आधार पर मॉडल के प्रदर्शन का सत्यापन करते हैं।
इमेज डेटा एनोटेशन से लेकर वीडियो डेटा एनोटेशन तक, हमारे विशेषज्ञ आपके मॉडल कार्य के लिए सही तकनीक लागू करते हैं - ऑब्जेक्ट डिटेक्शन, सेगमेंटेशन, वर्गीकरण, ट्रैकिंग और बहुत कुछ।
अपने प्रोजेक्ट को गति देने के लिए उच्च-गुणवत्ता वाले, तैयार कंप्यूटर विज़न डेटासेट का लाइसेंस लें — या Shaip से अपनी भौगोलिक स्थिति, जनसांख्यिकी और एनोटेशन आवश्यकताओं के अनुरूप एक कस्टम डेटासेट बनवाएं।
विभिन्न मुद्राओं और विविधताओं में कारों के साथ ड्राइवरों के चेहरों की 450 छवियां, जिनमें 10 से अधिक जातीयताओं के 20,000 अद्वितीय प्रतिभागी शामिल हैं।
उपयोग का उदाहरण: कार में मौजूद ADAS मॉडल
प्रारूप: छवियां
संख्या: 455,000+
एनोटेशन: नहीं
40 से अधिक देशों के ऐतिहासिक स्थलों की 80 से अधिक छवियां, जो विशेष आवश्यकताओं के आधार पर एकत्रित की गई हैं।
उपयोग का उदाहरण: लैंडमार्क पहचान
प्रारूप: छवियां
संख्या: 80,000+
एनोटेशन: नहीं
कॉलेज और स्कूल परिसरों, कारखाने स्थलों, खेल के मैदानों, सड़कों और सब्जी बाजारों के 84.5 हजार ड्रोन वीडियो, जीपीएस विवरण के साथ।
उपयोग का उदाहरण: पैदल यात्री ट्रैकिंग
प्रारूप: वीडियो
संख्या: 84,500+
एनोटेशन: हाँ
खाद्य पदार्थों के प्रकार, प्रकाश व्यवस्था, इनडोर और आउटडोर वातावरण, पृष्ठभूमि और कैमरा दूरी के आधार पर 50 से अधिक विविधताओं वाली 55 एनोटेटेड छवियां।
उपयोग का उदाहरण: भोजन की पहचान
प्रारूप: छवियां
संख्या: 55,000+
एनोटेशन: हाँ
विविध और प्रतिनिधि प्रशिक्षण डेटा आपके मॉडल को वास्तविक दुनिया की विविधता से परिचित कराता है, जिससे सामान्यीकरण और विश्वसनीयता में सुधार होता है।
संतुलित और सुनियोजित डेटासेट विशिष्ट समूहों या स्थितियों से जुड़े पूर्वाग्रह को कम करते हैं, जिससे अधिक निष्पक्ष और सटीक भविष्यवाणियों को बढ़ावा मिलता है।
विषम परिस्थितियाँ और विभिन्न प्रकार की प्रकाश व्यवस्था, पृष्ठभूमि और अभिविन्यास आपके मॉडल को न केवल प्रयोगशाला में बल्कि उत्पादन में भी लचीला बनाते हैं।
500 लाख से अधिक कर्मचारियों की मजबूत टीम और एक पेटेंटेड प्लेटफॉर्म गुणवत्ता से समझौता किए बिना, बड़ी मात्रा में उत्पादन तेजी से पूरा करते हैं।
एक्स-रे, सीटी, एमआरआई, अल्ट्रासाउंड, पैथोलॉजी स्लाइड और डेंटल इमेजिंग का एनोटेशन - HIPAA-नियंत्रित वर्कफ़्लो और चिकित्सक के नेतृत्व में समीक्षा के साथ।
चेहरे की पहचान संबंधी डेटा, हथियार और खतरे का पता लगाने संबंधी डेटा, भीड़ विश्लेषण और लाइसेंस प्लेट डेटासेट, जिनके लिए दस्तावेजी सहमति और नैतिक समीक्षा आवश्यक है।
उपग्रह, हवाई और ड्रोन छवियों का विश्लेषण - भूमि उपयोग, बुनियादी ढांचा, कृषि निगरानी और आपदा प्रतिक्रिया।
वीएलए और रोबोटिक्स फाउंडेशन मॉडल के लिए अहं-केंद्रित वीडियो, हाथ-वस्तु अंतःक्रिया, हेरफेर और गोदाम/कारखाने की धारणा संबंधी डेटा।
कई कैमरे अलग-अलग कोणों से वीडियो कैप्चर करते हैं, ताकि आसपास के ट्रैफिक सिग्नल, सड़कों, कारों, वस्तुओं और पैदल चलने वालों की सीमाओं की पहचान की जा सके, ताकि सेल्फ-ड्राइविंग कारों को वाहन को ऑटो चलाने के लिए प्रशिक्षित किया जा सके और यात्री को सुरक्षित रूप से चलाते समय बाधाओं से टकराने से बचाया जा सके।
उत्पाद विशेषता टैगिंग, शेल्फ पहचान, दृश्य खोज और ट्राई-ऑन इमेजरी का उपयोग करके वैयक्तिकरण और इन्वेंट्री स्वचालन किया जा सकता है।
कंपनियां अपने कंप्यूटर विज़न डेटा पार्टनर के रूप में Shaip को चुनती हैं क्योंकि यह सिद्ध पैमाने पर काम करता है, उच्च गुणवत्ता प्रदान करता है और विभिन्न उद्योगों में विशेषज्ञता रखता है - ये वे गुण हैं जो सर्वश्रेष्ठ कंप्यूटर विज़न डेटा प्रदाताओं और कंपनियों को बाकी से अलग करते हैं।
प्रशिक्षित विशेषज्ञ प्रत्येक छवि और वीडियो पर टिप्पणी करते हैं और उसकी समीक्षा करते हैं।
स्टैंडअलोन सीवी मॉडल और वीएलएम के लिए प्रशिक्षण डेटा — छवि, वीडियो, ऑडियो और टेक्स्ट।
स्वास्थ्य सेवा, ऑटोमोटिव, रिटेल, रोबोटिक्स, आपका डोमेन, आपका डेटा।
त्वरित प्रतिक्रिया और निर्बाध डिलीवरी के लिए पेटेंटकृत, वेब-आधारित प्लेटफॉर्म।
60 से अधिक भौगोलिक क्षेत्रों में 500 से अधिक सामुदायिक योगदानकर्ता और 10,000 से अधिक आंतरिक विशेषज्ञ।
GDPR और HIPAA के अनुरूप, बहुस्तरीय QA और पूरी तरह से पारदर्शी डिलीवरी।
25,000 वीडियो वाले एंटी-स्पूफिंग डेटासेट के साथ बायोमेट्रिक धोखाधड़ी का पता लगाता है
समस्या : 5 जातीय समूहों के 25,000 संतुलित वास्तविक और रीप्ले-अटैक वीडियो 720p+ / 26+ FPS पर प्राप्त करें।
समाधान : 12,500 प्रतिभागी, प्रत्येक के लिए दो वीडियो, 4 चरणबद्ध बैच, 12 मेटाडेटा विशेषताएँ + QA
परिणाम : ऐसे मॉडल जो नकली और वास्तविक बायोमेट्रिक वीडियो को विश्वसनीय रूप से अलग करते हैं, धोखाधड़ी के जोखिम को कम करते हैं।
मल्टी-एट्रीब्यूट फैशन टैगिंग के साथ विज़ुअल सर्च और वर्चुअल ट्राई-ऑन की सुविधा प्रदान करता है।
समस्या : संपूर्ण वर्गीकरण में परिधानों को एट्रिब्यूट-टैग करना, और 99% सटीकता के साथ समान दिखने वाली वस्तुओं को अलग करना।
समाधान : प्रति परिधान 6+ विशेषता परतें, प्रत्येक परिधान के लिए सटीक सीमाएँ, दो-स्तरीय QA गेट
परिणाम : उत्पादन के लिए तैयार डेटासेट जो विज़ुअल सर्च, अनुशंसा, ट्राई-ऑन और इन्वेंट्री एआई को शक्ति प्रदान करता है।
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।
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।
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।
विश्व-अग्रणी एआई उत्पाद बनाने के लिए टीमों को सशक्त बनाना।
डेटा संग्रह से लेकर एनोटेशन, लाइसेंसिंग और सत्यापन तक — हम आपको विश्वसनीय डेटा के साथ तेजी से बाजार में पहुंचने में मदद करेंगे।
संपर्क करेंकंप्यूटर विज़न सेवाएं एआई टीमों को छवियों, वीडियो और सेंसर-आधारित दृश्य डेटा की व्याख्या करने के लिए मॉडल प्रशिक्षित करने में मदद करती हैं। इन सेवाओं में आम तौर पर इमेज एनोटेशन, वीडियो एनोटेशन, ऑब्जेक्ट डिटेक्शन, सिमेंटिक सेगमेंटेशन, 3डी पॉइंट क्लाउड लेबलिंग, डेटासेट संग्रह और गुणवत्ता-प्रबंधित एनोटेशन वर्कफ़्लो शामिल होते हैं। Shaip उद्यमों को उत्पादन एआई मॉडल के लिए उच्च-गुणवत्ता वाले प्रशिक्षण डेटासेट बनाने में मदद करने के लिए कंप्यूटर विज़न सेवाएं प्रदान करता है।
कंप्यूटर विज़न कृत्रिम बुद्धिमत्ता की एक शाखा है जो मशीनों को छवियों, वीडियो, मेडिकल स्कैन, उपग्रह इमेजरी, खुदरा दुकानों की तस्वीरों या स्वचालित ड्राइविंग फुटेज जैसे दृश्य डेटा को समझने और विश्लेषण करने में सक्षम बनाती है। यह एआई मॉडल को वस्तुओं का पता लगाने, दृश्यों को वर्गीकृत करने, पैटर्न को पहचानने, गति को ट्रैक करने और दृश्य इनपुट के आधार पर निर्णय लेने की अनुमति देता है।
कंप्यूटर विज़न, लेबल किए गए विज़ुअल डेटासेट पर मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग मॉडल को प्रशिक्षित करके काम करता है। मानव एनोटेटर छवियों और वीडियो में वस्तुओं, क्षेत्रों, विशेषताओं, प्रमुख बिंदुओं या पिक्सेल को लेबल करते हैं ताकि मॉडल विज़ुअल पैटर्न सीख सके। एक बार प्रशिक्षित होने के बाद, मॉडल नए विज़ुअल डेटा में वस्तुओं की पहचान, वर्गीकरण, विभाजन या ट्रैकिंग कर सकता है।
Shaip इमेज एनोटेशन सेवाएं प्रदान करता है जिनमें बाउंडिंग बॉक्स, पॉलीगॉन, पॉलीलाइन, कीपॉइंट, सिमेंटिक सेगमेंटेशन, इंस्टेंस सेगमेंटेशन, पैनोप्टिक सेगमेंटेशन, 3D क्यूबॉइड, इमेज क्लासिफिकेशन और 3D पॉइंट क्लाउड एनोटेशन शामिल हैं। ये एनोटेशन प्रकार ऑब्जेक्ट डिटेक्शन, फेशियल लैंडमार्क एनोटेशन, ऑटोनॉमस ड्राइविंग, मेडिकल इमेजिंग, रिटेल विजुअल सर्च और रोबोटिक्स AI जैसे उपयोगों में सहायक होते हैं।
सामान्य कंप्यूटर विज़न एनोटेशन तकनीकों में ऑब्जेक्ट डिटेक्शन के लिए बाउंडिंग बॉक्स, अनियमित ऑब्जेक्ट सीमाओं के लिए पॉलीगॉन, पिक्सेल-स्तर लेबलिंग के लिए सिमेंटिक सेगमेंटेशन, व्यक्तिगत वस्तुओं को अलग करने के लिए इंस्टेंस सेगमेंटेशन, पोज़ या लैंडमार्क डिटेक्शन के लिए कीपॉइंट्स, स्थानिक ऑब्जेक्ट लेबलिंग के लिए 3डी क्यूबॉइड और लेन, सड़कों, पटरियों या सीमाओं के लिए पॉलीलाइन शामिल हैं।
जी हां। Shaip परियोजना की आवश्यकताओं के आधार पर कंप्यूटर विज़न डेटासेट को अनुकूलित कर सकता है, जैसे कि भूगोल, वातावरण, कैमरा कोण, प्रकाश की स्थिति, वस्तु वर्ग, जनसांख्यिकीय मिश्रण, एनोटेशन वर्गीकरण, छवि प्रारूप, वीडियो फ्रेम दर, मेटाडेटा फ़ील्ड और वितरण योजना। अनुकूलित डेटासेट डिज़ाइन मॉडल की प्रासंगिकता, सटीकता और वास्तविक दुनिया के प्रदर्शन को बेहतर बनाने में मदद करता है।
आवश्यक लेबल किए गए डेटा की मात्रा मॉडल के प्रकार, उपयोग के मामले, ऑब्जेक्ट की जटिलता, क्लासों की संख्या और प्रदर्शन लक्ष्य पर निर्भर करती है। एक बेसलाइन मॉडल प्रति क्लास हजारों लेबल की गई छवियों से शुरू हो सकता है, जबकि प्रोडक्शन-ग्रेड कंप्यूटर विज़न मॉडल को अक्सर अलग-अलग प्रकाश, कोणों, पृष्ठभूमि और एज केस में दसियों हजार या उससे अधिक उदाहरणों की आवश्यकता होती है।
Shaip स्वास्थ्य सेवा और मेडिकल इमेजिंग, स्वायत्त वाहन और ADAS, रोबोटिक्स और फिजिकल AI, रिटेल और ई-कॉमर्स, जियोस्पेशियल और UAV इमेजिंग, कृषि, सुरक्षा और निगरानी, बीमा, स्मार्ट सिटी और औद्योगिक AI सहित विभिन्न क्षेत्रों में कंप्यूटर विज़न परियोजनाओं को सहयोग प्रदान करता है। प्रत्येक उद्योग के लिए डोमेन-विशिष्ट एनोटेशन दिशानिर्देश, QA वर्कफ़्लो और विशेषज्ञ समीक्षा की आवश्यकता होती है।
कंप्यूटर विज़न का उपयोग स्वायत्त वाहनों में बाधाओं का पता लगाने के लिए, स्वास्थ्य सेवा में चिकित्सा छवि विश्लेषण के लिए, खुदरा क्षेत्र में दृश्य खोज और उत्पाद टैगिंग के लिए, विनिर्माण में दोषों का पता लगाने के लिए, कृषि में फसल की निगरानी के लिए, सुरक्षा में निगरानी विश्लेषण के लिए, बीमा में क्षति मूल्यांकन के लिए और रोबोटिक्स में वस्तु पहचान, नेविगेशन और कार्य निष्पादन के लिए किया जाता है।
शैप, एनोटेशन की सटीकता बनाए रखने के लिए संरचित गुणवत्ता कार्यप्रवाह, समीक्षक अंशांकन, परियोजना-विशिष्ट दिशानिर्देश, गुणवत्ता जांच और मानव-सहभागी समीक्षा का उपयोग करता है। परियोजनाएं आमतौर पर पूर्ण उत्पादन एनोटेशन में विस्तार करने से पहले वर्गीकरण, विशिष्ट नियमों, स्वीकृति मानदंडों और समीक्षक संरेखण को मान्य करने के लिए एक पायलट बैच से शुरू होती हैं।
Shaip गोपनीयता, अनुपालन और पहुंच नियंत्रण कार्यप्रवाहों के माध्यम से संवेदनशील डेटा के सुरक्षित प्रबंधन में सहायता प्रदान करता है। विनियमित परियोजनाओं के लिए, Shaip पहचान छिपाने, NDA से बाध्य टीमों, नियंत्रित पहुंच, लेखापरीक्षा योग्यता, सुरक्षित क्लाउड डिलीवरी और HIPAA, GDPR, ISO 27001, ISO 9001 और SOC 2 जैसे मानकों के अनुरूप प्रक्रियाओं में सहायता प्रदान कर सकता है।
कंप्यूटर विज़न प्रोजेक्ट की समयसीमा डेटा की मात्रा, एनोटेशन की जटिलता, ऑब्जेक्ट क्लास की संख्या, QA की गहराई, टूल सेटअप और समीक्षा चक्रों पर निर्भर करती है। पायलट बैच अक्सर पूर्ण उत्पादन से पहले थ्रूपुट और गुणवत्ता मानकों को परिभाषित करने में मदद करते हैं। बड़े उद्यम प्रोजेक्ट आमतौर पर चरणबद्ध बैचों में वितरित किए जाते हैं, जिनमें निरंतर प्रतिक्रिया और गुणवत्ता रिपोर्टिंग शामिल होती है।
कंप्यूटर विज़न सेवाओं की लागत डेटा प्रकार, एनोटेशन विधि, प्रोजेक्ट की मात्रा, ऑब्जेक्ट की जटिलता, कक्षाओं की संख्या, QA आवश्यकताओं, डोमेन विशेषज्ञता, सुरक्षा आवश्यकताओं और टर्नअराउंड समय पर निर्भर करती है। Shaip आवश्यक वर्कफ़्लो, पायलट परिणामों, डिलीवरी प्रारूप और उत्पादन पैमाने के आधार पर मूल्य निर्धारण करता है।
शैप, स्केलेबल डेटा संग्रह, इमेज और वीडियो एनोटेशन, 3डी एनोटेशन, मानव हस्तक्षेप वाली गुणवत्ता समीक्षा और अनुपालन-केंद्रित डिलीवरी के माध्यम से उद्यमों को उत्पादन के लिए तैयार कंप्यूटर विज़न डेटासेट बनाने में मदद करते हैं। स्वास्थ्य सेवा, स्वायत्त प्रणालियों, खुदरा, रोबोटिक्स और अन्य एआई उपयोग मामलों में अनुभव के साथ, शैप पायलट चरण से लेकर उत्पादन चरण तक जटिल विज़ुअल एआई परियोजनाओं में सहयोग प्रदान करते हैं।
