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Unity Computer Vision

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

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Potencia tu entrenamiento

Incorpora los conjuntos de datos sintéticos a tu canalización de entrenamiento de visión computarizada para obtener una iteración veloz y una implementación más rápida. Consulta nuestras ofertas gratis o para empresas para comenzar el proceso.

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Compare offerings

Ventajas de usar datos sintéticos de entrenamiento

Preetiquetadas

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

Riesgo reducido

Las restricciones en torno a la recopilación de datos del mundo real no se aplican a las imágenes sintéticas generadas por máquinas.

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 al modelo con imágenes puramente sintéticas o aumentar el conjunto con una pequeña muestra de imágenes reales mejora mucho 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.

Casos de estudio

Ouva

La plataforma simulada de datos sanitarios de Ouva potencia los datos sintéticos para mejorar el rendimiento del modelo en más de un 10 %; ahorrar hasta USD 40 000 en costos de etiquetado; crear conjuntos de datos equilibrados en cuestión de horas, en lugar de semanas, y hacer que los ciclos de iteración duren tan solo unos días en vez de semanas.

Boeing

En esta entrevista, descubre cómo Boeing trabajó con Unity para generar más de 100 000 imágenes sintéticas a fin de entrenar mejor los algoritmos de aprendizaje automático de su aplicación de inspección de aeronaves impulsada por realidad aumentada (AR).

Passio

Descubre cómo Passio combina los datos sintéticos de Unity con los datos del mundo real para ampliar sus conjuntos de datos y acelerar el entrenamiento de la inteligencia artificial (IA) para aplicaciones de IA y realidad aumentada (AR).

Neural Pocket

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

Jack Hsu, Senior Manager, Boeing Vancouver

«Dondequiera que hagan falta datos para impulsar el aprendizaje automático, los datos sintéticos tienen una función. La creación de conjuntos de datos sintéticos en un mundo virtual significa que puedes crear millones de imágenes muy rápidamente, en comparación con lo que tarda salir y tomar fotografías».

Jack Hsu, Senior Manager, Boeing Vancouver
Dogan Demir, CEO, Ouva

«En Ouva, usamos Unity Computer Vision para nuestra plataforma de supervisión de pacientes a fin de generar datos sintéticos. De esa manera, redujimos a una semana los ciclos de captura de datos en tiempo real, que duraban un mes. Además, nuestro conjunto de datos aumentó en más de un 10 % y la precisión del modelo mejoró de un 5 % a un 10 %».

Dogan Demir, CEO, Ouva

Acelera el entrenamiento para visión computarizada

Genera datos de entrenamiento preetiquetados y diversos bajo demanda para superar las barreras que imponen los datos a la hora de entrenar modelos de visión computarizada.

Preguntas frecuentes

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

Contamos con expertos en visión computarizada y Unity que pueden generar conjuntos de datos sintéticos para tus proyectos. Comunícate con nosotros para empezar a trabajar.

Los datos sintéticos no se parecen a los reales. ¿Funcionan de verdad?

Consulta nuestros documentos y artículos para comprender cómo los modelos entrenados con datos sintéticos y reales superan a los modelos entrenados solo con datos reales:

¿Qué tipos de aplicaciones de visión computarizada pueden entrenarse con datos sintéticos?

Nuestros clientes usan Unity a fin de generar datos sintéticos para varias aplicaciones de visión computarizada, como la detección de humanos, objetos y defectos de producción, para aplicaciones de productos electrónicos de consumo en el hogar y más.

¿Cuándo puedo utilizar datos sintéticos de entrenamiento?

Puedes utilizar datos sintéticos de entrenamiento 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 que genera Unity Computer Vision y, así, 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.

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