PRODUCTOS

Unity Computer Vision

Datos sintéticos diversos, asequibles e imparciales, perfectamente etiquetados para entrenar a modelos de visión computarizada más inteligentes.

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.

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.

Caso de estudio

Neural Pocket aumenta el rendimiento del modelo de visión computarizada

Descubre cómo la startup de AI (inteligencia artificial) Neural Pocket utilizó Unity Computer Vision para reducir significativamente los costos de desarrollo del modelo de visión computarizada (de USD 150,000 a USD 6,750) y el tiempo de implementación (de 24 semanas a solo una).

Romain Angénieux, Head of Simulation, Neural Pocket

«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».

Romain Angénieux, Head of Simulation, Neural Pocket

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.

¿Cuándo puedo utilizar datos de entrenamiento sintéticos?

Puedes utilizar datos de entrenamiento sintéticos en las siguientes situaciones:  

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

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