相关图像数据收集，将人工智能带入生活
使用最先进的图像数据收集服务将计算机视觉应用程序、人工智能设置、自动驾驶实体等训练到完美
立即消除图像数据管道中的瓶颈。
特色客户
为什么计算机视觉需要图像训练数据集？
独特的人工智能系统和机器学习模型需要经过全面培训才能被认为是独一无二的。 虽然音频和文本数据集是智能训练 NLP 模型所必需的，但以计算机视觉为核心功能的应用程序必须提供图像训练数据集。
智能机器学习模型和设置的任务是识别对象和模式作为其功能的一部分，需要进行广泛的培训。 从跟踪交互到人类情感，智能系统首先必须具备识别实体的基础。 自定义图像数据收集解决方案提供了识别的能力。
计算机视觉系统的图像数据收集具有以下优点：
- 独特的图像特定存储库
- 能够根据要求标记图像
- 访问大量历史数据
专业图像训练数据集
任何科目。 任何场景。
需要面部和手势标记的应用程序不能从表面上获取信息。 相反，机器学习模型的图像数据收集必须符合最新标准。 在 Shaip，我们专注于提供对全面图像训练数据集的访问，并为可扩展性提供专家级支持。
Shaip 的专业图像训练数据集专注于包罗万象的解决方案，包括实体跟踪、笔迹分析、对象识别和模式识别。 不是这个！ Shaip 提供的图像数据收集服务还包括：
- 远程和现场数据馈送
- 扩展解决方案的能力——持续的数据集采购
- 准备好挖掘的高质量和分段数据
- 支持图像到文本的转录 OCR 训练有素的模型
- 对特定于人类的分析的广泛支持
- 安全的数据处理和管理
我们的专长
主题和场景之前的图像集合
在 Shaip，我们拥有一整套图像数据收集类型，算法与特定用例同义。 通过为各种用例收集大量图像数据集（医学图像数据集、发票图像数据集、面部数据集或任何自定义数据集），将计算机视觉添加到您的机器学习功能中。 在 Shaip，我们拥有一整套图像数据收集类型，算法与特定用例同义。 我们提供的各种类型的图像数据集：
图像数据集
选择 Shaip 作为您值得信赖的 AI 图像训练数据合作伙伴的理由
同事与员工
专门和训练有素的团队：
- 30,000 多名数据创建、标签和 QA 协作者
- 有资质的项目管理团队
- 经验丰富的产品开发团队
- 人才库采购和入职团队
工艺
通过以下方式确保最高的流程效率：
- 稳健的 6 Sigma Stage-Gate 工艺
- 一个由 6 Sigma 黑带组成的专门团队——关键流程负责人和质量合规
- 持续改进和反馈循环
应用平台
获得专利的平台具有以下优势：
- 基于网络的端到端平台
- 无可挑剔的品质
- 更快的 TAT
- 无缝交付
同事与员工
专门和训练有素的团队：
- 30,000 多名数据创建、标签和 QA 协作者
- 有资质的项目管理团队
- 经验丰富的产品开发团队
- 人才库采购和入职团队
工艺
通过以下方式确保最高的流程效率：
- 稳健的 6 Sigma Stage-Gate 工艺
- 一个由 6 Sigma 黑带组成的专门团队——关键流程负责人和质量合规
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应用平台
获得专利的平台具有以下优势：
- 基于网络的端到端平台
- 无可挑剔的品质
- 更快的 TAT
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计算机视觉就是理解视觉世界以训练计算机视觉应用程序。 它的成功完全归结为我们所说的图像注释——技术背后的基本过程，使机器做出智能决策，这正是我们将要讨论和探索的。
解决方案
计算机视觉服务和解决方案
计算机视觉是人工智能技术的一个领域t 训练机器以人类的方式观察、理解和解释视觉世界。 它有助于开发机器学习模型，以更大的规模和速度准确理解、识别和分类图像或视频中的对象。
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自从计算机开始观察物体并解释它们以来，世界就不一样了。 从可以像 Snapchat 过滤器一样简单的娱乐元素，在你的脸上产生有趣的胡须，到复杂的系统，从扫描报告中自动检测微小肿瘤的存在，计算机视觉在人类进化中发挥着重要作用。
想要构建自己的图像数据集存储库？
鸟瞰图像训练数据集，为自己的计算机视觉模型建立一个存储库。
常见问题
AI/ML 的图像数据收集涉及以图片或图形的形式收集视觉数据。 这些数据可作为训练、测试和验证人工智能和机器学习模型的输入，特别是那些旨在处理和理解视觉信息的模型。
图像数据收集首先定义项目的具体要求和目标。 之后，图像来自数据库，使用相机捕获，或使用计算机图形生成。 确保高质量和多样化的图像至关重要。 收集后，这些图像通常会被标记或注释，提供上下文或分类以协助机器学习模型的训练阶段。
图像数据收集是任何处理视觉信息的机器学习项目的基础。 高质量和多样化的图像数据集可以实现更准确、更稳健的模型训练，从而在实际应用中带来更好的性能。 这确保了人工智能系统能够有效地识别、解释和响应视觉线索。
根据项目的目标，可以收集多种类型的图像数据。 这包括但不限于：照片、卫星图像、X 射线或 MRI 等医学图像、手写文档、扫描文档、面部照片、热图像，甚至增强现实 (AR) 和虚拟现实 (VR) 捕获。 来源的图像数据类型应符合相关 AI/ML 项目的具体要求。