PRODUKTE

Unity Computer Vision

Vielfältige, erschwingliche und unverzerrte synthetische Daten mit perfekten Labeln zum Trainieren intelligenterer Computer Vision-Modelle.

Vorteile von synthetischen Trainingsdaten

Perfekt gelabelt

Synthetische Bilder sind bereits gelabelt und annotiert. Dadurch wird menschlichen Fehlern kaum Spielraum gelassen.

Uneingeschränkte Datenvielfalt

Mit generierten Trainingsdaten können Extremszenarien, Was-wäre-wenn-Situationen, Veränderungen der Umgebung und vieles mehr erfasst werden.

Kosteneinsparungen von bis zu 80 %

Erstellung riesiger Datensätze, ohne das Budget zu sprengen – zu einem Bruchteil der Kosten einer realen Datenerfassung.

Bis zu 30 Mal schnellere Modellentwicklung

Kürzere Trainingsiterationszyklen und schnellerer Einsatz von Computer Vision-Modellen.

Bis zu 30 % präzisere Erkennung

Durch das Trainieren mit rein synthetischen Bildern oder das Augmentieren kleiner Stichproben realer Bilder wird die Leistung des Modells erheblich verbessert.

Individuell anpassbare Annotationen

Individuelles Anpassen der Labelmethode an die Anwendungsanforderungen – von einfachen Bounding Boxes bis hin zu komplexen semantischen Annotationen, die durch manuelles Labeln nicht möglich wären.

Randomisierbare Parameter

Variation der verschiedenen Szenenaspekte wie Beleuchtung, Hintergrundobjekte, Kameraspezifikationen oder Okklusionen zum Erstellen eines soliden Trainingsdatensatzes, der auch unter realen Bedingungen einsatzfähig ist.

Fallstudie

Neural Pocket steigert die Leistung von Computer Vision-Modellen

Erfahren Sie, wie das KI-Startup Neural Pocket mit Unity Computer Vision in erheblichem Maße die Kosten für die Entwicklung von Bildverarbeitungsmodellen (von 150.000 USD auf 6.750 USD) und die Zeit bis zur Bereitstellung (von 24 Wochen auf 1 Woche) reduzieren konnte.

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

„Mit den Computer Vision-Tools von Unity können wir schneller und kostengünstiger arbeiten. Dadurch können wir unsere Computer Vision-Modelle mit einem Bruchteil des üblichen Zeit- und Kostenaufwands trainieren und bereitstellen.“

Romain Angénieux, Head of Simulation, Neural Pocket

Generierung großer synthetischer Datensätze zur Beschleunigung des Computer Vision-Trainings

Häufig gestellte Fragen

Bei uns gibt es keine Unity-Entwickler. Können wir Unity Computer Vision trotzdem nutzen?

Unsere Experten für Computer Vision und Unity generieren synthetische Datensätze für Ihre Projekte. Kontaktieren Sie uns, um ein Preisangebot zu erhalten.

Was kostet das?

Unsere Preise sind gestaffelt: Je mehr synthetische Bilder Sie benötigen, desto niedriger ist der Preis pro Bild. Kontaktieren Sie uns, um ein Preisangebot zu erhalten.

Wozu kann ich synthetische Trainingsdaten einsetzen?

Synthetische Trainingsdaten können unter folgenden Umständen verwendet werden:  

  1. Wenn nur ein kleiner Beispieldatensatz an realen Daten vorliegt. In einem solchen Fall können Sie die realen Daten durch eine große Menge an synthetischen, mithilfe von Unity Computer Vision generierten Daten ergänzen und die Modellleistung steigern.
  2. Wenn für das Projekt keine richtigen realen Daten erfasst werden können. In einem solchen Fall können Sie mit Unity Computer Vision hochwertige, gelabelte, synthetische Bilder erzeugen und Ihre Modelle mit rein synthetischen Daten booten.
Ich bin Unity-Entwickler. Wie mache ich den Anfang?

Wenn Sie Erfahrung mit Unity haben, können Sie kostenlos Ihre eigenen Datensätze mit unseren Tools erstellen.

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