产品

Unity 计算机视觉

利用多样化、经济实惠、无偏差并已完美标注的合成数据,训练出更智能的计算机视觉模型。

使用合成训练数据的好处

已完美标注

合成图像已预先标记和注释,降低了出现人为错误的可能性。

无限的数据多样性

生成覆盖边缘场景、假设情景、环境变化等的培训数据。

节省高达 80% 的成本

在不超预算的情况下生成海量数据集,成本仅为在现实世界采集数据时的一小部分。

模型开发速度提高多达 30 倍

缩短训练迭代周期,加快计算机视觉模型部署。

检测准确率提高多达 30%

使用纯合成图像进行训练,或使用少量的真实图像样本进行增强,都能大幅改善模型性能。

可自定义的注释

自定义应用程序所需的标记方法 - 从简单的包围盒到无法通过手动标记获得的复杂语义注释。

可随机化的参数

改变场景的各个方面(包括光照、背景对象、摄像机规格、遮挡等),以构建在实际条件下表现出色的强大训练数据集。

案例分析

Neural Pocket 提高计算机视觉模型的性能

了解 AI 初创公司 Neural Pocket 如何利用 Unity 计算机视觉解决方案大幅降低计算机视觉模型的开发成本(从 15 万美元降低到 6,750 美元)和部署时间(从 24 周减少到 1 周)。

Case Study

Smarter, safer manufacturing with synthetic data

Learn how SecureAmerica Institute and Amentum are bringing together digital twins, simulation, synthetic data and machine learning in a sensor fusion project to enhance manufacturing.

Romain Angénieux, Head of Simulation, Neural Pocket

“Unity 的计算机视觉工具让我们可以更快、更经济高效地工作。结果,我们在训练和部署计算机视觉模型上只花了很少的时间和成本。”

Romain Angénieux, Head of Simulation, Neural Pocket

生成大规模合成数据集以加快计算机视觉训练的速度

常见问题解答

我们没有 Unity 开发者。我们可以使用 Unity 计算机视觉解决方案吗?

我们拥有计算机视觉和 Unity 专家,他们可以为你的项目生成合成数据集。请联系我们获取价格。

该解决方案要多少钱?

我们提供分级定价;你需要的合成图像越多,为每张图像支付的价格就越低。请联系我们获取价格。

哪些时候可以使用合成训练数据?

在以下情况下,你可以使用合成训练数据:

  1. 你只有很小的现实世界数据样本集。在这种情况下,你可以使用 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. 你无法为项目收集到正确的现实世界数据。在这种情况下,你可以使用 Unity 计算机视觉解决方案生成高质量的已标记合成图像,并使用纯合成数据来引导你的模型。
我是一名 Unity 开发者。我该如何开始?

如果你具有 Unity 专业知识,可以使用我们的工具构建自己的数据集(免费)。

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