Outils et contenu gratuits pour la génération de données synthétiques
Découvrez nos nouveaux outils, jeux de données et générateurs de jeux de données, publiés en open source et académiquement, et dédiés à la création de données synthétiques pour la formation des modèles de vision par ordinateur.
Notre pack Perception vous propose un kit d'outils conçu pour générer des jeux de données dédiés à la formation de la vision par ordinateur et la validation. Unity Perception 1.0 est une nouvelle version plus complète qui inclut de nouvelles étiquettes, des randomizers, des exemples et des capacités de rendu.
Les outils PySOLO sont réunis dans un nouveau pack Python en open source qui vous propose divers services pour vos analyses et visualisations de données dans le nouveau format SOLO.
Unity SynthHomes est désormais disponible en version open source et représente un jeu de données de 100 000 images synthétiques d'intérieurs domestiques et un fichier binaire de générateur d'un jeu de données connexes.
Disponible désormais uniquement pour un usage académique, Unity Synthetic Humans est un générateur de personnes en 3D conçu de toutes pièces à partir de la vision par ordinateur centrée sur l'humain.
La plateforme de données de santé simulées d'Ouva exploite la puissance des données synthétiques pour améliorer les performances du modèle de plus de 10 %, réduire les coûts d'étiquetage jusqu'à 40 000 $, créer des ensembles de données équilibrés en quelques heures au lieu de plusieurs semaines et raccourcir les cycles d'itération de semaines en jours.
Dans cette interview, découvrez comment Boeing a collaboré avec Unity pour générer plus de 100 000 images synthétiques afin de mieux former les algorithmes d'apprentissage automatique de son application d'inspection d'avions, basée sur la réalité augmentée (RA).
Découvrez comment Passio combine les données synthétiques de Unity avec des données réelles pour étendre ses ensembles de données et accélérer la formation à l'IA pour les applications d'IA et de réalité augmentée (RA).
Découvrez comment la start-up Neural Pocket, spécialisée en IA, a utilisé Unity Computer Vision pour réduire considérablement les coûts de développement du modèle de vision par ordinateur et le temps de déploiement (de 24 semaines à 1 semaine).
En savoir plus sur Unity Computer Vision et sur la façon d'explorer nos exemples d'ensembles de données et de générer les vôtres avec nos environnements prédéfinis.
Découvrez comment nos outils et services permettent de développer des applications de vision par ordinateur plus performantes pour la maison tout en limitant les obstacles et les défis.
Les données synthétiques sont alimentées par votre bibliothèque de ressources 3D. Découvrez les sources et les techniques d'acquisition de contenu 3D pour les problèmes courants de vision par ordinateur.
Téléchargez notre rapport pour découvrir le rôle vital de la vision par ordinateur, de la simulation robotique et de la technologie 3D en temps réel pour l'avenir de la production industrielle.
Familiarisez-vous avec les termes clés de l'apprentissage automatique, de la vision par ordinateur, des données synthétiques, etc.
Donnez à vos robots la possibilité de ramasser précisément un objet sans savoir explicitement où il se trouve. Découvrez comment collecter des données synthétiques pour la formation complète d'un modèle d'apprentissage qui prédit l'emplacement d'un objet donné.
Découvrez comment vous pouvez générer un jeu conséquent de données synthétiques pour former vos modèles d'apprentissage automatique.
Découvrez comment utiliser des outils Unity afin de générer et d'analyser des jeux de données synthétiques grâce à un exemple significatif de détection d'objet.
Les données synthétiques aident de nombreuses entreprises à surmonter le défi de l'acquisition de données étiquetées pour former des modèles d'apprentissage automatique. Découvrez l'étendue des cas d'utilisation qu'il permet.
Découvrez la façon dont notre package Unity Perception a été déployé pour la création d'images de type « Où est Charlie ? » afin de former un réseau de neurones dont l'apprentissage se basait sur une bibliothèque fastai.
Regardez ce tutoriel afin d'apprendre à configurer Unity et le package Unity Perception pour la création d'images synthétiques qui formeront des réseaux de neurones grâce à un apprentissage complet, l'IA et la vision par ordinateur.
Découvrez comment Standard Cognition s'est appuyé sur Unity afin de réduire les coûts et le temps passé sur le développement d'algorithmes pour la collecte et l'étiquetage de données dans leur système de vérification numérique.
Vous avez besoin d'aide en génération de données synthétiques et vision par ordinateur ? Obtenez des conseils d'experts et des services professionnels de la part de notre équipe de spécialistes.
Les données synthétiques ne ressemblent pas aux données réelles. Est-ce que cela fonctionne vraiment ?
+Quels types d'applications de vision par ordinateur peuvent être entraînés avec des données synthétiques ?
+Quand utiliser des données de formation synthétiques ?
+Les experts en vision par ordinateur de Unity créeront un jeu de données pour vous.
Ce que vous obtenez :
- Consultation préalable pour la génération d'ensemble de données sur mesure
- Tarification échelonnée qui rend abordables de larges ensembles de données
- Itérations avec notre équipe d'ingénierie pour garantir l'intégrité des ensembles de données
Utilisez vos compétences Unity pour créer votre propre ensemble de données.
Ce que vous obtenez :
- Accès en avant-première au package de pré-lancement Unity Perception pour des fonctionnalités avancées telles que des capteurs personnalisés et des étiqueteuses améliorées
- Une vaste bibliothèque de contenu d'humains synthétiques entièrement paramétrés et d'environnements domestiques procéduraux
- Possibilité d'acheter des services pour aider à la création de ressources