PRODUCTOS

Unity Computer Vision

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

Don’t miss our webinar on December 9: Using synthetic data for computer vision model training. Register now

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.

Reduced risk

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

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

Boeing: Synthetic data at scale

In this Q&A 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.

Audere: State-of-the-art medical testing

Gain insight into how Audere, a digital health nonprofit, is using Unity for synthetic data generation to confront COVID-19 testing challenges.

Collage of Audere testing devices

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).

Fabricación más inteligente y segura con datos sintéticos

Conoce la manera en que SecureAmerica Institute y Amentum combinan gemelos digitales, simulación, datos sintéticos y aprendizaje automático en un proyecto de fusión de sensores para mejorar la fabricación.

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.

When should I use synthetic training data?

You can benefit from synthetic data when:  

  • You have only a small sample set of real-world data. In this case you can use Unity Computer Vision to generate a large amount of synthetic data to augment your real-world data and boost your model performance.
  • You are not able to collect the right real-world data for your project. In this case you can use Unity Computer Vision to generate high-quality labeled synthetic images and bootstrap your models with purely synthetic data.
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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