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Unity Computer Vision

更快地构建准确、可用于生产的模型。

使用我们扩展的开源工具套件更快地构建高质量合成数据。 查看免费工具

用于生成合成数据的免费工具和内容

查看我们新开源的、供学术研究使用的工具、数据集和数据集生成器,用于创建用于计算机视觉模型训练的合成数据。

工具和内容
Unity Perspective 1.0 featuring grocery products

Unity Perception 1.0

Perception 包提供了一个工具包,可用于生成用于计算机视觉训练和验证的大规模数据集。Unity Perception 1.0 是一个新的、更完整的版本,包括新的标注、随机器、样本和渲染能力。

使用开源工具
Data analysis and visualization in Unity engine

Python 中的数据分析和可视化

PySOLO 工具是一个新的开源 Python 包,它提供的实用程序可用于分析和可视化新 SOLO 格式的数据。

使用开源工具
SynthHomes demo

合成家居环境(Synthetic Homes)数据集

Unity SynthHomes 现在作为开源版本提供,它是一个包含 100,000 张图像的合成家居室内装饰数据集和一个相关的数据集生成器二进制文件。

使用开源内容
Synthetic Humans

Synthetic Humans

Unity Synthetic Humans 现在仅供学术使用,它是一个 3D 人体生成器,专为以人为中心的计算机视觉而全新构建。

在学术许可下使用内容
Jack Hsu, Senior Manager, Boeing Vancouver

”只要需要数据来驱动机器学习,合成数据就有用武之地。在虚拟世界中创建合成数据集意味着您可以非常快速地创建数百万张图像,而不必去现场拍照。”

Jack Hsu, Senior Manager, Boeing Vancouver
Dogan Demir, CEO, Ouva

“在 Ouva,我们的患者监测平台使用 Unity Computer Vision 生成合成数据,并将我们为期一个月的实时数据采集周期缩短至一周,而我们的数据集增长了 10 倍,模型精度提高了 5% 到 10%。”

Dogan Demir, CEO, Ouva

案例分析

Ouva

借助强大的合成数据,Ouva 的模拟医疗保健数据平台将模型性能提高了 10% 以上,将标注成本降低了多达 40,000 美元,可在数小时而不是数周内创建平衡数据集,并将迭代周期从数周缩短到数天。

Boeing

在这次访谈中,了解波音公司如何与 Unity 合作,生成超过 10 万张合成图像,以更好地训练其增强现实 (AR) 驱动的飞机检查应用程序的机器学习算法。

Passio

深入了解 Passio 如何将 Unity 的合成数据与真实世界数据相结合,以扩展其数据集并加快 AI 和增强现实 (AR) 应用程序的 AI 训练。

Neural Pocket

了解 AI 初创公司 Neural Pocket 如何利用 Unity Computer Vision 大幅减少计算机视觉模型的开发成本和部署时间(从 24 周缩短到 1 周)。

加速计算机视觉训练

正在寻求合成数据生成和计算机视觉方面的帮助?从我们的专家团队获得专家咨询和专业服务。

常见问题

合成数据看起来不像真实数据。它真的有效吗?

查看我们的文章,了解使用合成数据和真实数据训练的模型如何优于仅使用真实数据训练的模型:

可以使用合成数据训练哪些类型的计算机视觉应用程序?

我们的客户使用 Unity 为各种计算机视觉应用生成合成数据,包括人体检测、物体检测、制造缺陷检测、家庭消费电子应用等。

哪些时候可以使用合成训练数据?

在以下情况下,您可以使用合成训练数据:  

  1. 您只有很小的现实世界数据样本集。在这种情况下,您可以使用 Unity 计算机视觉解决方案生成的大量合成数据扩充现实世界数据并提高模型性能。  
  2. 您无法为项目收集到正确的现实世界数据。在这种情况下,您可以使用 Unity Computer Vision 生成高质量的已标注合成图像,并使用纯合成数据来引导您的模型。

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