Dados de treinamento de alta qualidade para visão computacional — coleta, curadoria, anotação e rotulagem de dados que ajudam você a construir modelos de visão computacional precisos e prontos para produção em grande escala.
Treinar um modelo de visão computacional para interpretar o mundo visual exige grandes volumes de dados de imagem e vídeo rotulados com precisão. A Shaip fornece dados de treinamento de visão computacional de ponta a ponta — desde a obtenção e curadoria de dados até a anotação, rotulagem e garantia de qualidade — para que seus modelos aprendam com exemplos diversos, representativos e livres de vieses, e tenham um desempenho confiável no mundo real.
Um sistema completo e gerenciado para dados de treinamento em visão computacional — incluindo software e equipe.
O treinamento de modelos de ML para interpretar e compreender o mundo visual requer grandes volumes de dados de imagem e vídeo rotulados com precisão.
Desde caixas delimitadoras, segmentação semântica, polígonos, polilinhas até anotação de ponto-chave, podemos ajudá-lo com qualquer técnica de anotação de imagem/vídeo.
Os modelos de visão computacional sofrem desvios ao serem confrontados com dados do mundo real. Shaip valida o desempenho do modelo comparando-o com dados reais verificados por humanos para garantir sua precisão em produção.
Desde a anotação de dados de imagem até a anotação de dados de vídeo, nossos especialistas aplicam a técnica adequada para a tarefa do seu modelo — detecção de objetos, segmentação, classificação, rastreamento e muito mais.
Licencie conjuntos de dados de visão computacional de alta qualidade e prontos para uso para acelerar seu projeto — ou solicite à Shaip a criação de um conjunto de dados personalizado de acordo com sua geografia, dados demográficos e requisitos de anotação.
450 mil imagens de rostos de motoristas com carros em diferentes poses e variações, abrangendo 20,000 mil participantes únicos de mais de 10 etnias.
Caso de uso: Modelo ADAS integrado ao veículo
Formato: Imagens
Volume: mais de 455,000
Anotação: Não
Mais de 80 mil imagens de pontos turísticos de mais de 40 países, coletadas com base em requisitos personalizados.
Caso de uso: Detecção de pontos de referência
Formato: Imagens
Volume: mais de 80,000
Anotação: Não
84.5 mil vídeos de drones de campi universitários e escolares, fábricas, parques infantis, ruas e mercados de hortaliças, com detalhes de GPS.
Caso de uso: Rastreamento de pedestres
Formato: Vídeos
Volume: mais de 84,500
Anotação: Sim
55 mil imagens anotadas com mais de 50 variações em diferentes tipos de alimentos, iluminação, ambientes internos e externos, planos de fundo e distâncias da câmera.
Caso de uso: Reconhecimento de alimentos
Formato: Imagens
Volume: mais de 55,000
Anotação: Sim
Dados de treinamento diversos e representativos expõem seu modelo à variação do mundo real que ele enfrentará, melhorando a generalização e a confiabilidade.
Conjuntos de dados equilibrados e selecionados minimizam o viés associado a grupos ou condições específicas, promovendo previsões mais justas e precisas.
Casos extremos e variações de iluminação, fundos e orientações tornam seu modelo resiliente na produção, não apenas no laboratório.
Uma força de trabalho com mais de 500 mil pessoas e uma plataforma patenteada permitem a entrega de grandes volumes rapidamente, sem sacrificar a qualidade.
Anotação de radiografias, tomografias computadorizadas, ressonâncias magnéticas, ultrassonografias, lâminas histopatológicas e imagens odontológicas — com fluxos de trabalho controlados pela HIPAA e revisão conduzida por médicos.
Dados de reconhecimento facial, detecção de armas e ameaças, análise de multidões e conjuntos de dados de placas de veículos com consentimento documentado e revisão ética.
Anotação de imagens de satélite, aéreas e de drones — uso da terra, infraestrutura, monitoramento agrícola e resposta a desastres.
Dados egocêntricos de vídeo, interação mão-objeto, manipulação e percepção em armazéns/fábricas para modelos de base de VLA e robótica.
Várias câmeras capturam vídeos de um ângulo diferente para identificar os limites de semáforos, estradas, carros, objetos e pedestres próximos para treinar os carros autônomos para dirigir o veículo automaticamente e evitar bater em obstáculos enquanto dirige o passageiro com segurança.
Etiquetagem de atributos de produtos, detecção de prateleiras, busca visual e imagens de experimentação para personalização e automação de estoque.
As empresas escolhem a Shaip como sua parceira de dados de visão computacional devido à sua comprovada escalabilidade, rigoroso controle de qualidade e experiência em diversos setores — as qualidades que diferenciam os melhores fornecedores e empresas de dados de visão computacional dos demais.
Especialistas treinados anotam e revisam cada imagem e vídeo.
Dados de treinamento para modelos de visão computacional independentes e modelos de linguagem virtual — imagem, vídeo, áudio e texto.
Saúde, indústria automotiva, varejo, robótica, seu domínio, seus dados.
Plataforma patenteada baseada na web para prazos de entrega mais rápidos e sem problemas.
Mais de 500 mil colaboradores da comunidade e mais de 10,000 mil especialistas internos em mais de 60 regiões geográficas.
Controle de qualidade em várias etapas, em conformidade com o GDPR e o HIPAA, com entrega totalmente transparente.
Detecta fraudes biométricas com um conjunto de dados anti-falsificação de 25,000 vídeos.
Problema : Obter 25,000 vídeos equilibrados de ataques reais e replays, abrangendo 5 etnias diferentes, com resolução superior a 720p e taxa de quadros superior a 26 FPS.
Solução : 12,500 participantes, dois vídeos cada, 4 lotes em fases, 12 atributos de metadados + controle de qualidade.
Resultado : Modelos que distinguem com segurança vídeos biométricos reais de vídeos falsificados, reduzindo o risco de fraude.
Potencializa a busca visual e a experimentação virtual com a etiquetagem de moda de múltiplos atributos.
Problema : Identificar peças de vestuário com etiquetas de atributos em toda a taxonomia, distinguindo itens semelhantes com 99% de precisão.
Solução : 6+ camadas de atributos por peça de roupa, caixas delimitadoras rigorosas por peça, controle de qualidade em duas etapas.
Resultado : Conjunto de dados pronto para produção que impulsiona busca visual, recomendação, experimentação virtual e IA de inventário.
Visão computacional tem tudo a ver com dar sentido ao mundo visual para treinar aplicativos de visão computacional. Seu sucesso se resume ao que chamamos de anotação de imagem - o processo fundamental por trás da tecnologia que faz as máquinas tomarem decisões inteligentes e é exatamente isso que vamos discutir e explorar.
Hoje, estamos no início do mecanismo da próxima geração, onde nossos rostos são nossos códigos de acesso. Por meio do reconhecimento de características faciais exclusivas, as máquinas podem detectar se a pessoa que está tentando acessar um dispositivo está autorizada, combinar imagens de CCTV com imagens reais para rastrear criminosos e inadimplentes, reduzir o crime em lojas de varejo e muito mais.
Os seres humanos têm a capacidade inata de distinguir e identificar com precisão objetos, pessoas, animais e lugares a partir de fotografias. No entanto, os computadores não vêm com a capacidade de classificar imagens. No entanto, eles podem ser treinados para interpretar informações visuais usando aplicativos de visão computacional e tecnologia de reconhecimento de imagem.
Capacitando equipes para construir produtos de IA líderes mundiais.
Da coleta de dados à anotação, licenciamento e validação — nós o ajudaremos a chegar ao mercado mais rapidamente, com dados em que você pode confiar.
ContatoOs serviços de visão computacional ajudam equipes de IA a treinar modelos para interpretar imagens, vídeos e dados visuais baseados em sensores. Esses serviços normalmente incluem anotação de imagens, anotação de vídeos, detecção de objetos, segmentação semântica, rotulagem de nuvens de pontos 3D, coleta de conjuntos de dados e fluxos de trabalho de anotação com gerenciamento de qualidade. A Shaip fornece serviços de visão computacional para ajudar empresas a criar conjuntos de dados de treinamento de alta qualidade para modelos de IA em produção.
A visão computacional é um ramo da inteligência artificial que permite às máquinas compreender e analisar dados visuais, como imagens, vídeos, exames médicos, imagens de satélite, fotos de lojas ou filmagens de veículos autônomos. Ela permite que os modelos de IA detectem objetos, classifiquem cenas, reconheçam padrões, rastreiem movimentos e tomem decisões com base em informações visuais.
A visão computacional funciona treinando modelos de aprendizado de máquina e aprendizado profundo em conjuntos de dados visuais rotulados. Anotadores humanos rotulam objetos, regiões, atributos, pontos-chave ou pixels em imagens e vídeos para que o modelo possa aprender padrões visuais. Uma vez treinado, o modelo pode identificar, classificar, segmentar ou rastrear objetos em novos dados visuais.
A Shaip oferece serviços de anotação de imagens, incluindo caixas delimitadoras, polígonos, polilinhas, pontos-chave, segmentação semântica, segmentação de instâncias, segmentação panóptica, cuboides 3D, classificação de imagens e anotação de nuvens de pontos 3D. Esses tipos de anotação são úteis em casos como detecção de objetos, anotação de pontos de referência faciais, direção autônoma, imagens médicas, busca visual no varejo e IA para robótica.
As técnicas comuns de anotação em visão computacional incluem caixas delimitadoras para detecção de objetos, polígonos para limites irregulares de objetos, segmentação semântica para rotulagem em nível de pixel, segmentação de instâncias para separar objetos individuais, pontos-chave para detecção de pose ou pontos de referência, cuboides 3D para rotulagem espacial de objetos e polilinhas para faixas, estradas, trilhas ou limites.
Sim. A Shaip pode personalizar conjuntos de dados de visão computacional com base nos requisitos do projeto, como geografia, ambiente, ângulo da câmera, condições de iluminação, classe do objeto, composição demográfica, taxonomia de anotações, formato da imagem, taxa de quadros do vídeo, campos de metadados e esquema de entrega. O design personalizado do conjunto de dados ajuda a melhorar a relevância, a precisão e o desempenho do modelo em situações reais.
A quantidade de dados rotulados necessária depende do tipo de modelo, caso de uso, complexidade do objeto, número de classes e meta de desempenho. Um modelo básico pode começar com milhares de imagens rotuladas por classe, enquanto modelos de visão computacional de nível de produção geralmente exigem dezenas de milhares ou mais exemplos em diversas condições de iluminação, ângulos, planos de fundo e casos extremos.
A Shaip apoia projetos de visão computacional em diversas áreas, como saúde e imagens médicas, veículos autônomos e ADAS, robótica e IA física, varejo e comércio eletrônico, imagens geoespaciais e de drones, agricultura, segurança e vigilância, seguros, cidades inteligentes e IA industrial. Cada setor exige diretrizes de anotação específicas, fluxos de trabalho de controle de qualidade e revisão especializada.
A visão computacional é utilizada em veículos autônomos para detecção de obstáculos, na área da saúde para análise de imagens médicas, no varejo para busca visual e etiquetagem de produtos, na indústria para detecção de defeitos, na agricultura para monitoramento de plantações, na segurança para análises de vigilância, em seguros para avaliação de danos e na robótica para reconhecimento de objetos, navegação e execução de tarefas.
A Shaip utiliza fluxos de trabalho estruturados de qualidade, calibração de revisores, diretrizes específicas para cada projeto, verificações de qualidade e revisão com intervenção humana para manter a precisão das anotações. Os projetos geralmente começam com um lote piloto para validar a taxonomia, as regras para casos extremos, os critérios de aceitação e o alinhamento dos revisores antes de serem implementados em larga escala para a anotação completa em produção.
A Shaip oferece suporte ao manuseio seguro de dados sensíveis por meio de fluxos de trabalho de privacidade, conformidade e controle de acesso. Para projetos regulamentados, a Shaip pode oferecer suporte à desidentificação, equipes vinculadas por acordos de confidencialidade, acesso controlado, auditabilidade, entrega segura na nuvem e processos alinhados à conformidade com padrões como HIPAA, GDPR, ISO 27001, ISO 9001 e SOC 2.
Os cronogramas de projetos de visão computacional dependem do volume de dados, da complexidade das anotações, do número de classes de objetos, da profundidade do controle de qualidade, da configuração das ferramentas e dos ciclos de revisão. Lotes piloto geralmente ajudam a definir os parâmetros de desempenho e qualidade antes da produção em larga escala. Grandes projetos corporativos são normalmente entregues em fases, com feedback contínuo e relatórios de qualidade.
O custo dos serviços de visão computacional depende do tipo de dados, método de anotação, volume do projeto, complexidade dos objetos, número de classes, requisitos de controle de qualidade, conhecimento da área, necessidades de segurança e prazo de entrega. A Shaip define os preços com base no fluxo de trabalho necessário, resultados do projeto piloto, formato de entrega e escala de produção.
A Shaip ajuda empresas a construir conjuntos de dados de visão computacional prontos para produção por meio de coleta de dados escalável, anotação de imagens e vídeos, anotação 3D, revisão de qualidade com intervenção humana e entrega focada em conformidade. Com experiência em saúde, sistemas autônomos, varejo, robótica e outros casos de uso de IA, a Shaip oferece suporte a projetos complexos de IA visual, desde a fase piloto até a produção.
