PRODUKTE

Unity Computer Vision

Erstellen Sie schneller genaue, produktionsreife Computer-Vision-Modelle.

Vorteile von synthetischen Trainingsdaten

Perfekt gelabelt

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

Reduced risk

Restrictions around real-world data collection do not apply to machine-generated synthetic images.

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.

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).

Jack Hsu, Senior Manager, Boeing Vancouver

„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.“

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

“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%.”

Dogan Demir, CEO, Ouva

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.

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.

Wozu sollte ich synthetische Trainingsdaten einsetzen?

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.

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