Kostenlose Tools und Inhalte für das Generieren von synthetische Daten
Sehen Sie sich unsere neuen, als Open-Source und akademische Version veröffentlichten Tools, Datensätze und Datengeneratoren für die Erstellung von synthetischen Daten für das Training Ihrer Computer Vision-Modelle an.
Das Perception-Paket bietet ein Toolkit zum Generieren umfangreicher Datensätze für das Training und die Validierung von Computer Vision. Unity Perception 1.0 ist eine neue, vollständigere Version, die neue Labels, Randomizer, Samples und Rendering-Funktionen enthält.
PySOLO Tools ist ein neues Open-Source-Paket für Python, das Hilfsprogramme zur Verfügung stellt, um Daten im neuen SOLO-Format zu analysieren und zu visualisieren.
Unity SynthHomes, ein Datensatz mit 100.000 Bildern von synthetischen Hausinnenbereichen und eine assoziierte Datensatzgenerator-Binärdatei, ist jetzt als Open-Source-Version erhältlich.
Unity Synthetic Humans ist ein 3D-Personengenerator, der von Grund auf für menschenorientierte Computer Vision entwickelt wurde und jetzt ausschließlich für akademische Zwecke verfügbar ist.
Die Plattform für simulierte Gesundheitsdaten von Ouva nutzt die Leistungsfähigkeit synthetischer Daten, um die Modellleistung um mehr als 10 % zu verbessern, die Kosten für die Kennzeichnung um bis zu 40.000 US-Dollar zu senken, ausgewogene Datensätze innerhalb von Stunden statt Wochen zu erstellen und die Iterationszyklen von Wochen auf Tage zu reduzieren.
In diesem Interview erfahren Sie, wie Boeing mit Unity zusammengearbeitet hat, um über 100.000 synthetische Bilder zu generieren und so die Machine-Learning-Algorithmen seiner Augmented Reality (AR)-gestützten Flugzeuginspektionsanwendung besser zu trainieren.
Erfahren Sie, wie Passio die synthetischen Daten von Unity mit realen Daten kombiniert, um seine Datensätze zu erweitern und das KI-Training für KI- und Augmented Reality (AR)-Anwendungen zu beschleunigen.
Erfahren Sie, wie das KI-Startup Neural Pocket mit Unity Computer Vision in erheblichem Maße die Kosten für die Entwicklung von Bildverarbeitungsmodellen und die Zeit bis zur Bereitstellung (von 24 Wochen auf 1 Woche) reduzieren konnte.
Erfahren Sie mehr über Unity Computer Vision, wie Sie unsere Beispieldatensätze erkunden und Ihre eigenen Beispieldatensätze mit unseren vorgefertigten Umgebungen erstellen können.
Erfahren Sie, wie mit unseren Tools und Dienstleistungen die leistungsfähigere Bildverarbeitungsanwendungen für Zuhause entwickelt und gleichzeitig Hindernisse und Herausforderungen aus dem Weg geräumt werden.
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.
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.
Informieren Sie sich über die wichtigsten Begriffe aus den Bereichen maschinelles Lernen, Computer Vision, synthetische Daten und mehr.
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.
Erfahren Sie, wie Sie einen riesigen synthetischen Datensatz erzeugen können, um Ihre Modelle für maschinelles Lernen zu trainieren.
Erfahren Sie anhand eines anschaulichen Beispiels zur Objekterkennung, wie Sie mit den Tools von Unity synthetische Datensätze generieren und analysieren können.
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.
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.
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.
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.
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Synthetische Daten sehen nicht wie reale Daten aus. Funktioniert das wirklich?
+Welche Arten von Computer-Vision-Anwendungen können mit synthetischen Daten trainiert werden?
+Wozu kann ich synthetische Trainingsdaten einsetzen?
+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
Erstellen Sie mithilfe Ihrer Unity-Kenntnisse Ihren eigenen Datensatz.
Das ist inbegriffen:
- Frühzeitiger Zugriff auf das Unity Perception Prerelease-Paket für erweiterte Funktionen wie benutzerdefinierte Sensoren und verbesserte Etikettierer
- Eine umfangreiche Inhaltsbibliothek mit vollständig parametrisierten synthetischen Menschen und prozeduralen Heimumgebungen
- Optionaler Erwerb von Services zur Unterstützung der Asset-Erstellung