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Unity Computer Vision

¿No tienes suficientes datos de entrenamiento? ¿Tienes casos extremos difíciles de imitar? Acelera el entrenamiento de los modelos con una plataforma inteligente para la generación de datos de visión computarizada.

Una solución revolucionaria para el entrenamiento utilizado en la visión computarizada

Las soluciones de Unity Computer Vision te ayudan a superar las barreras de la generación de datos reales mediante la creación de datos sintéticos etiquetados a gran escala. Estos datos pueden utilizarse para entrenar a los modelos de visión computarizada a fin de detectar objetos, segmentar imágenes y clasificar los datos en los sectores de venta minorista, fabricación, seguridad, agricultura y atención médica.

Casos de uso

Venta minorista

Tomar y salir: Detectar artículos en los estantes o el carrito

Inventario: Auditar los estantes y garantizar la seguridad

Búsqueda visual: Implementar el reconocimiento de imágenes de cámara inteligente

Encontrar amenazas: Identificar actividad anormal en la tienda
 

Seguridad

Análisis de multitudes: Registrar el movimiento de la multitud y los cambios en el patrón

Vigilancia de riesgos: Detectar intrusiones o amenazas a la seguridad pública 

Fabricación

Administración de inventario: Supervisar los niveles de inventario del almacén

Reducción de defectos: Identificar las anormalidades y emitir alertas

Clasificación: Reducir los problemas de categorización en la línea de ensamblado

Agricultura

Detección de la salud de las plantas: Determinar el momento de la cosecha y analizar el rendimiento del cultivo 

Administración del ganado: Contar, reconocer y supervisar las cabezas de ganado

Silvicultura: Supervisar la salud de los árboles y los peligros de incendio

 

Depósito robotizado

Principales ventajas

  • Etiquetado automático: No requiere anotación humana 
  • Privacidad: Cumplimiento de los estándares de privacidad
  • Seguridad: Permite recrear escenarios de casos extremos
  • Iteración: Permite generar variaciones en los conjuntos de datos con simples cambios en el código
  • Variabilidad y escalabilidad: Permite producir datos de entrenamiento que capturan la complejidad del mundo real
  • Asequibilidad y accesibilidad: Pequeños equipos de ML pueden generar conjuntos de datos masivos dentro del presupuesto asignado

 

Cómo funciona Unity Perception

Canal de entrenamiento de modelos de objetos con datos sintéticos

Hay tres etapas distintas en el canal de entrenamiento con datos sintéticos: 

  1. Creación de contenido
  2. Generación y análisis de datos sintéticos
  3. Entrenamiento de modelos
Creación de contenido

Hay varias maneras de crear contenido. Puedes explorar la Asset Store, escanear tus assets y subirlos a Unity o comunicarte con nuestro equipo para que te ayude con la creación de assets en Unity.

Generación de datos sintéticos

Unity te ofrece herramientas para generar conjuntos de datos sintéticos que puedes utilizar en tareas de visión computarizada basadas en la percepción, tales como detección de objetos, segmentación semántica y mucho más. No necesitas experiencia previa con Unity ni C# para comenzar.

Entrenamiento de modelos

Puedes usar tu canal de ML existente o implementar nuestra solución sugerida, Google AI Platform. 

Genera conjuntos de datos sintéticos a gran escala a fin de acelerar el entrenamiento para visión computarizada

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