PRODUKTE
Unity Computer Vision
Vielfältige, erschwingliche und unverzerrte synthetische Daten mit perfekten Labeln zum Trainieren intelligenterer 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
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.
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.
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.
„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.“
Ressourcen
Unlocking intelligent solutions in the home
Find out how our tools and services enable development of more capable computer vision applications for the home while mitigating roadblocks and challenges.
Getting started with 3D content for synthetic data
Synthetic data is powered by your library of 3D assets. Learn about sources and techniques for acquiring 3D content for common computer vision problems.
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
Sehen Sie sich unter den Produkten von Unity für KI und maschinelles Lernen 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
Nutzen Sie die Vorteile der Cloud, um mit Millionen von Simulationen Trainingsdaten für maschinelles Lernen, Tests und Prüfungen von KI-Algorithmen oder das Bewerten und Optimieren von modellierten Systemen zu generieren.
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.
Synthetische Trainingsdaten können unter folgenden Umständen verwendet 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.
Wenn Sie Erfahrung mit Unity haben, können Sie kostenlos Ihre eigenen Datensätze mit unseren Tools erstellen.