PRODUKTE

Unity Computer Vision

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

Don’t miss our webinar on December 9: Using synthetic data for computer vision model training. Register now

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.

Reduced risk

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

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

Boeing: Synthetic data at scale

In this Q&A 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.

Audere: State-of-the-art medical testing

Gain insight into how Audere, a digital health nonprofit, is using Unity for synthetic data generation to confront COVID-19 testing challenges.

Collage of Audere testing devices

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.

Intelligentere, sicherere Fertigung dank synthetischer Daten

Erfahren Sie, wie das SecureAmerica Institute und Amentum durch die Kombination von digitalen Zwillingen, Simulationen, synthetischen Daten und maschinellem Lernen in einem Sensorfusionsprojekt die Fertigung verbessern.

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.

When should I use synthetic training data?

You can benefit from synthetic data when:  

  • You have only a small sample set of real-world data. In this case you can use Unity Computer Vision to generate a large amount of synthetic data to augment your real-world data and boost your model performance.
  • You are not able to collect the right real-world data for your project. In this case you can use Unity Computer Vision to generate high-quality labeled synthetic images and bootstrap your models with purely synthetic data.
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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