PRODUKTE
Unity Computer Vision
Erstellen Sie schneller genaue, produktionsreife Computer-Vision-Modelle.
Spicken Sie Ihr Training mit synthetischen Daten
Nutzen Sie das Potenzial von Computer Vision-Modellen mit einem umfangreichen, benutzerdefinierten, vielfältigen Datensatz.
Generiert von Unity
Die Computer Vision-Experten von Unity stellen für Sie einen Datensatz zusammen.
Das ist inbegriffen:
- Vorabberatung für eine auf Sie zugeschnittene Datensatzerstellung
- Gestaffelte Preise, die große Datensätze erschwinglich machen
- Iterationen mit unserem Entwicklungsteam, damit der Datensatz auch sicher passt
Generiert von Ihnen
Erstellen Sie mithilfe Ihrer Unity-Kenntnisse Ihren eigenen Datensatz.
Das ist inbegriffen:
- Kostenloser Zugriff auf Unity Perception SDK und auf unsere Tutorials
- Erweiterbare Bibliothek mit Tools für Labeln und Randomisieren
- Optionaler Erwerb von Services zur Unterstützung der Asset-Erstellung
Applications of synthetic data
Bridge the training gap in human-centric AI models
Unity’s human-centric data generator generates highly parametric, simulation-ready 3D human assets. Build unbiased AI models for augmented and virtual reality applications, autonomous driving, human pose estimation, action recognition, tracking and more that involve people – without using real-world human data.
Fast-track smart home application development
Whether you are training a security application or an intelligent home gadget or robot, synthetic data can fast-track your development, training and deployment process. Unity Computer Vision offers an easy-to-use dataset generator that comes preloaded with home dataset templates.
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.
Case studies
Ouva
Ouva’s simulated healthcare data platform harnesses the power of synthetic data to improve model performance by over 10%, reduce labeling costs by up to $40,000, create balanced datasets in hours instead of weeks, and reduce iteration cycles from weeks to days.
Boeing
In this interview, learn how Boeing worked with Unity to generate over 100,000 synthetic images to better train the machine learning algorithms of its augmented reality (AR)-powered aircraft inspection application.
Passio
Gain insight into how Passio combines Unity’s synthetic data with real-world data to expand its datasets and speed up AI training for AI and augmented reality (AR) applications.
Neural Pocket
Learn how AI startup Neural Pocket used Unity Computer Vision to significantly reduce computer vision model development costs and time to deployment (from 24 weeks to 1 week).
„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.“
“At Ouva, our patient monitoring platform used Unity Computer Vision to generate synthetic data and reduced our month-long live data capture cycles to a week, while our dataset grew by 10X and model accuracies improved by 5 to 10%.”
Ressourcen
Datengesteuerte KI-Entwicklung freischalten
Erfahren Sie mehr über Unity Computer Vision Datensätze, wie Sie unsere Beispieldatensätze erkunden und Ihre eigenen Beispieldatensätze mit unseren vorgefertigten Umgebungen erstellen können.
Intelligente Lösungen für Zuhause
Erfahren Sie, wie mit unseren Tools und Dienstleistungen die leistungsfähigere Bildverarbeitungsanwendungen für Zuhause entwickelt und gleichzeitig Hindernisse und Herausforderungen aus dem Weg geräumt werden.
Erste Schritte mit 3D-Inhalten für synthetische Daten
Synthetische Daten werden durch die Bibliothek aus 3D-Assets unterstützt. Erfahren Sie mehr zu Quellen und Techniken für 3D-Inhalte in gängigen Computer-Vision-Anwendungen.
Die Fabrik der Zukunft
Laden Sie unseren Bericht herunter, um mehr über die entscheidende Rolle von Computer Vision, Robotersimulation und Echtzeit-3D-Technologie für die Zukunft der Fertigung zu erfahren.
Erklärte Präsentation über KI und maschinelles Lernen
Informieren Sie sich über die wichtigsten Begriffe aus den Bereichen maschinelles Lernen, Computer Vision, synthetische Daten und mehr.
Robotern mit Unity das Sehen beibringen
Verleihen Sie Ihren Robotern die Fähigkeit, ein Objekt präzise zu erfassen, ohne explizit dessen örtliche Position zu kennen. Sehen Sie sich an, wie synthetische Daten erfasst und Deep-Learning-Modelle trainiert werden können, um die Position eines bestimmten Objekts vorherzusagen.
Objekterkennungsmodell mit synthetischen Daten trainieren
Erfahren Sie, wie Sie einen riesigen synthetischen Datensatz erzeugen können, um Ihre Modelle für maschinelles Lernen zu trainieren.
Synthetische Daten in großem Umfang generieren und analysieren
Erfahren Sie anhand eines anschaulichen Beispiels zur Objekterkennung, wie Sie mit den Tools von Unity synthetische Datensätze generieren und analysieren können.
Zahllose Verwendungsmöglichkeiten für synthetische Daten
Viele Unternehmen nutzen synthetische Daten dazu, an gelabelte Daten zum Trainieren von Modellen für maschinelles Lernen zu kommen. Entdecken Sie die Bandbreite der möglichen Anwendungsbereiche.
Finden Sie Walter mit synthetischen Daten?
Lesen Sie, wie das Perception-Paket von Unity eingesetzt wurde, um Wimmelbilder à la „Wo ist Walter“ für das Training eines neuronalen Netzes zu erstellen, das dann mit der fastai-Bibliothek trainiert wurde.
Synthetische Bilder für Deep Learning erstellen
In diesem Tutorial erfahren Sie, wie Sie Unity und das Unity Perception-Paket einrichten, um synthetische Bilder zu erstellen, mit denen neuronale Netze in den Bereichen Deep Learning, KI und Computer Vision trainiert werden.
Synthetisch gestützte Entwicklung von Computer Vision-Algorithmen
Entdecken Sie, wie Standard Cognition mithilfe von Unity finanzielle Kosten und die Entwicklungszeit für Algorithmen zum Erfassen und Labeln von Daten im digitalen Kassensystem reduziert hat.
Erkundung unseres Ökosystems
Schauen Sie sich unter den KI-, Machine-Learning- und Simulationsprodukten von Unity um. Dabei können Sie erfahren, wie diese Ihnen bei der Lösung verschiedener Probleme helfen können. Sie können auch Tester in der Frühphase zukünftiger Produktversionen werden – melden Sie sich hier an.
Robotersimulation
Erstellen Sie für Ihre Roboter vor Einsatz in der realen Welt Prototypen, Tests und Trainings in realitätsgetreuen Simulationen.
Unity Simulation Pro
Dieser simulationsoptimierte Runtime-Build macht es einfacher, schneller und kostengünstiger, leistungsstarke Simulationen in großem Maßstab vor Ort oder in einer privaten Cloud zu testen und zu trainieren.
Unity Machine Learning Agents (ML-Agents)
Erstellen Sie intelligente und reagierende Charaktere mit einem Toolkit, das Deep-Learning-Technologie nutzt.
Häufig gestellte Fragen
Unsere Experten für Computer Vision und Unity generieren synthetische Datensätze für Ihre Projekte. Kontaktieren Sie uns, um ein Preisangebot zu erhalten.
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.
Wenn Sie Erfahrung mit Unity haben, können Sie kostenlos Ihre eigenen Datensätze mit unseren Tools erstellen.
Synthetische Trainingsdaten können unter folgenden Umständen genutzt werden:
- 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.
- 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.