Augstas kvalitātes datoru redzes datu kopas progresīvai AI izstrādei
Attēlu un video datu kopas, kas pielāgotas īpašiem lietošanas gadījumiem veselības aprūpē, e-komercijā, robotikā, autonomā braukšanā un citur
Valodas un teksta datu kopas
Šajās datu kopās ir ietverti daudzvalodu teksta un rokraksta paraugi tādās valodās kā arābu, ķīniešu, angļu, japāņu un citās valodās. Tie galvenokārt ir paredzēti dabiskās valodas apstrādei, teksta atpazīšanai un daudzvalodu lietojumprogrammām, kas atbalsta tādus uzdevumus kā OCR (optiskā rakstzīmju atpazīšana), teksta klasifikācija un tulkošanas modeļi.
Dokumentu un finanšu datu kopas
Šajās datu kopās galvenā uzmanība ir pievērsta finanšu dokumentiem, tostarp bankas izrakstiem, algas čekiem un e-komercijas produktu sarakstiem, ko parasti izmanto dokumentu AI lietojumprogrammām. Tie palīdz apmācīt modeļus dokumentu parsēšanai, informācijas ieguvei, automatizētai grāmatvedībai un finanšu analīzei.
Sejas un ķermeņa daļu segmentācijas un atpazīšanas datu kopas
Šie datu kopumi ietver sejas vaibstus un noteiktas ķermeņa daļas, un tos var izmantot sejas atpazīšanā, izteiksmju noteikšanā un ķermeņa daļu segmentēšanā. Tie palīdz izstrādāt sejas un ķermeņa noteikšanas, izsekošanas un atpazīšanas modeļus, kas ir noderīgi tādās lietojumprogrammās kā biometrija, drošība un sejas izteiksmju analīze.
Cilvēku un dzīvnieku segmentācijas datu kopas
Šajā kategorijā ir ietvertas segmentācijas datu kopas gan cilvēkiem, gan dzīvniekiem, koncentrējoties uz ķermeņa daļām, piederumiem un vairāku objektu ainām. Tas ļauj apmācīt personas un dzīvnieku noteikšanu, uzvedības analīzi un segmentācijas lietojumprogrammas, atbalstot tādas jomas kā robotika, animācija un paplašinātā realitāte.
Apģērbu un modes datu kopas
Apģērbu un modes datu kopas nodrošina segmentācijas, klasifikācijas un galveno punktu datus, kas raksturīgi apģērba vienībām. Šīs datu kopas atbalsta modes ieteikumu programmas, virtuālos izmēģinājumus un mazumtirdzniecības krājumu pārvaldību, analizējot dažādus apģērba aspektus, piemēram, veidus, modeļus un aksesuārus.
Žestu, pozu un aktivitāšu datu kopas
Šajās datu kopās ir ietverti ar žestiem un pozām saistīti dati cilvēka darbības atpazīšanai. Tie koncentrējas uz ķermeņa galvenajiem punktiem, kas balstīti uz skeletu, roku žestiem un cilvēka pozu, atbalstot tādas lietojumprogrammas kā AR/VR, žestu atpazīšanu, spēlēšanu un cilvēka un datora mijiedarbību.
Vides un ainas segmentācijas datu kopas
Vides un ainu segmentācijas datu kopas aptver dažādas ainas gan iekštelpās, gan ārā, tostarp satiksmi, ceļus un objektus pilsētas un lauku vidē. Tie palīdz apmācīt autonomu braukšanu, viedās pilsētas novērošanu un navigācijas lietojumprogrammas, nodrošinot ainas izpratni un semantiskās segmentācijas datus.
Konkrētu objektu un kontūru segmentācijas datu kopas
Šīs datu kopas nodrošina detalizētu konkrētu objektu un kontūru segmentāciju, piemēram, pārtiku, ēkas un iekārtas. Tie ir noderīgi apmācības modeļos, lai atpazītu un segmentētu noteiktas formas, objektus un robežas, atbalstot izmantošanas gadījumus robotikā, kvalitātes kontrolē un automatizētās pārbaudēs.
Mašīnu un rūpniecības datu kopas
Šīs kategorijas datu kopas ir vērstas uz rūpnieciskiem lietojumiem, tostarp mašīnu daļu attēliem, bojātu aprīkojumu un svītrkodiem. Šīs datu kopas palīdz nodrošināt kvalitāti, automatizētu iekārtu pārbaudi, defektu noteikšanu un rūpniecisko procesu uzraudzību, kas ir ideāli piemērotas ražošanas un noliktavas automatizācijai.
Tālvadības un gaisa datu kopas
Šīs datu kopas piedāvā gaisa un satelīta attēlus, ko izmanto attālajā izpētē, ietverot datus par zemes izmaiņām, ēku nospiedumiem un citām ģeogrāfiskām iezīmēm. Tie ir noderīgi pilsētplānošanai, lauksaimniecībai, vides uzraudzībai un aizsardzības lietojumiem.
Laikapstākļu un apgaismojuma datu kopas
Šīs datu kopas tver attēlus un video dažādos laika un apgaismojuma apstākļos, piemēram, saulainā, mākoņainā un lietainā vidē. Tos galvenokārt izmanto datorredzēšanā, tie apmāca modeļus, lai tie precīzi darbotos dažādos vides apstākļos, atbalstot autonomu braukšanu, laikapstākļu noturīgu novērošanu un āra navigāciju.
Datu kopas pret viltošanu
Gatavas, licencējamas video datu kopas sejas dzīvīguma noteikšanai pret viltošanu, aptverot 3D maskas, grima, atkārtošanas un īsta/viltota attēla salīdzināšanas scenārijus. Neanotēti klipi ir piemēroti iepriekšējai apmācībai un novērtēšanai, ar papildu pielāgotu kolekciju, ekspertu iezīmēm un privātuma aizsardzības līdzekļiem saskaņā ar elastīgu licencēšanu.
Citi datu kopumi
Standarta, licencējamas video datu kopas mākslīgajam intelektam: YouTube Kids (80 500 stundas), īsfilmas un kāzas (500 stundas), vēsturiskas dokumentālās filmas (3,000 stundas), dokumentālo filmu veidotāju kolekcija (1,000 stundas astoņās valstīs) un cīņas mākslu cīņas (XNUMX stundas). Visas bez anotācijām; papildu kolekcija, anotācijas un anonimizācija.
Bieži uzdotie jautājumi (Bieži uzdotie jautājumi)
1. Kas ir datorredzes datu kopas?
Datorredzes datu kopas ir marķētu attēlu un videoklipu kolekcijas, ko izmanto, lai apmācītu mākslīgā intelekta/mašīnmācīšanās modeļus atpazīt, analizēt un interpretēt vizuālos datus no reālās pasaules.
2. Kāpēc datorredzes datu kopas ir svarīgas?
Šie datu kopumi ir būtiski, lai apmācītu mākslīgā intelekta sistēmas veikt tādus uzdevumus kā objektu noteikšana, attēlu klasificēšana, segmentēšana un aktivitāšu atpazīšana. Tie ļauj mākslīgā intelekta/mašīnu mācīšanās modeļiem precīzi saprast un apstrādāt vizuālo informāciju.
3. Kurās nozarēs tiek izmantoti datorredzes datu kopumi?
Tādas nozares kā veselības aprūpe, e-komercija, mazumtirdzniecība, autonomā braukšana un drošība izmanto šos datu kopumus tādām lietojumprogrammām kā pacientu diagnostika, produktu ieteikumu dzinēji, navigācija un kvalitātes kontrole.
4. Kā tiek apkopoti datorredzes datu kopumi?
Datu kopas tiek apkopotas no dažādām un kontrolētām vidēm, lai nodrošinātu pārstāvību dažādās demogrāfiskajās grupās, apgaismojuma apstākļos un scenārijos. Tiek ievērotas stingras vadlīnijas attiecībā uz izšķirtspēju, failu formātiem un kvalitāti.
5. Kā šie datu kopumi tiek anotēti?
Anotācija ietver attēlu un videoklipu marķēšanu ar metadatiem, ierobežojošiem lodziņiem, orientieriem, galvenajiem punktiem un segmentācijas maskām, lai sniegtu detalizētu un precīzu informāciju mākslīgā intelekta apmācībai.
6. Vai datu kopas atbilst privātuma prasībām?
Jā, visi datu kopumi atbilst globālajiem privātuma standartiem, piemēram, GDPR, nodrošinot ētisku datu iegūšanu, personas datu anonimizāciju un līdzstrādnieku piekrišanu.
7. Vai datu kopas var pielāgot?
Jā, datu kopas var pielāgot konkrētām projekta prasībām, piemēram, demogrāfiskajiem datiem, vides apstākļiem, objektu tipiem vai nozarei specifiskiem lietošanas gadījumiem.
8. Kā tiek nodrošināta datu kopu kvalitāte?
Kvalitāti nodrošina stingri validācijas procesi, ekspertu anotācijas un stingru attēlu skaidrības, izšķirtspējas un konsekvences vadlīniju ievērošana.
9. Kā šīs datu kopas var integrēt mākslīgā intelekta darbplūsmās?
Datu kopas tiek piegādātas standarta formātos, piemēram, JSON, CSV vai XML, ar detalizētiem metadatiem, kas atvieglo to integrēšanu AI/ML darbplūsmās apmācībai, testēšanai un validācijai.
10. Kādas licencēšanas iespējas ir pieejamas?
Tiek nodrošinātas elastīgas licencēšanas iespējas, tostarp standarta datu kopas vai pilnībā pielāgoti risinājumi, lai apmierinātu konkrētas projekta vajadzības.
11. Kādas ir datorredzes datu kopu izmaksas?
Cena mainās atkarībā no datu kopas lieluma, pielāgošanas līmeņa un licencēšanas prasībām. Sazinieties ar mums, lai saņemtu detalizētu cenu piedāvājumu.
12. Kādi ir piegādes termiņi?
Piegādes termiņi ir atkarīgi no projekta apjoma un sarežģītības, taču tie ir izstrādāti tā, lai efektīvi ievērotu termiņus.
