PRODUCTOS

Unity Computer Vision

Crea modelos de visión computadorizada precisos y listos para la producción más rápido.

Ventajas de usar datos de entrenamiento sintéticos

Datos perfectamente etiquetados

Las imágenes sintéticas vienen preetiquetadas y anotadas, lo que reduce el potencial de error humano.

Reduced risk

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

Diversidad de datos ilimitada

Genera datos de entrenamiento que capturen escenarios de casos extremos, situaciones hipotéticas, variaciones ambientales y mucho más.

Hasta un 80 % de ahorro en los costos

Genera conjuntos de datos masivos sin exceder tu presupuesto, a una fracción de lo que cuesta recopilar datos del mundo real.

Desarrollo de modelos hasta 30 veces más rápido

Reduce los ciclos de iteración del entrenamiento y acelera la implementación de modelos de visión computarizada.

Hasta un 30 % más de precisión en las detecciones

Entrenar con imágenes puramente sintéticas o aumentar con una pequeña muestra de imágenes reales mejora enormemente el rendimiento de tu modelo.

Anotaciones personalizables

Personaliza el método de etiquetado que requiere tu aplicación, desde simples cuadros delimitadores hasta complejas anotaciones semánticas imposibles de obtener mediante el etiquetado manual.

Parámetros aleatorizables

Varía todos los aspectos de tu escena, incluida la iluminación, los objetos de fondo, las especificaciones de la cámara, las oclusiones y mucho más para crear un conjunto de datos de entrenamiento sólido que funcione en condiciones reales.

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

«Las herramientas de visión computarizada de Unity nos permiten trabajar de manera más rápida y rentable. Como resultado, podemos entrenar e implementar nuestros modelos de visión computarizada en mucho menos tiempo y a un costo mucho menor de lo habitual».

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

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

Preguntas frecuentes

No tenemos desarrolladores Unity. ¿Podemos usar Unity Computer Vision?

Contamos con expertos en Computer Vision y Unity que pueden generar conjuntos de datos sintéticos para tus proyectos. Contáctanos para conocer los precios.

¿Cuánto cuesta?

Ofrecemos precios escalonados; cuantas más imágenes sintéticas necesites, menor precio pagarás por imagen. Contáctanos para conocer los precios.

Soy desarrollador Unity. ¿Cómo puedo empezar a usarlo?

Si tienes experiencia con Unity, puedes crear tus propios conjuntos de datos utilizando nuestras herramientas de manera gratuita.

¿Cuándo debería utilizar datos de capacitación sintéticos?

Obtén los beneficios de usar datos sintéticos en las siguientes situaciones:  

  • Solo tienes un pequeño conjunto de muestra de datos del mundo real. En este caso, puedes usar Unity Computer Vision para generar una gran cantidad de datos sintéticos a fin de aumentar tus datos del mundo real y potenciar así el rendimiento de tu modelo.
  • No puedes recopilar los datos del mundo real adecuados para tu proyecto. En este caso, utiliza Unity Computer Vision para generar imágenes sintéticas etiquetadas de alta calidad e iniciar tus modelos con datos puramente sintéticos.

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