PRODUITS

Unity Computer Vision

Des données synthétiques variées, abordables et impartiales, parfaitement étiquetées pour former des modèles de vision par ordinateur plus intelligents.

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Avantages de l'utilisation de données de formation synthétiques

Parfaitement étiquetées

Les images synthétiques sont pré-étiquetées et annotées, ce qui réduit le risque d'erreur humaine.

Diversité illimitée de données

Générez des données de formation en capturant des scénarios extrêmes, des situations hypothétiques, des variations environnementales et plus encore.

Reduced risk

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

Jusqu'à 80 % d'économies

Générez des jeux de données massifs sans casser votre budget, pour une fraction du coût de la collecte de données dans le monde réel.

Développement de modèles jusqu'à 30 fois plus rapide

Raccourcissez les cycles d'itération de la formation et accélérez le déploiement des modèles de vision par ordinateur.

Détections jusqu'à 30 % plus précises

La formation avec des images purement synthétiques ou l'augmentation avec un petit échantillon d'images réelles améliore considérablement les performances de votre modèle.

Annotations personnalisables

Personnalisez la méthode d'étiquetage requise par votre application, des simples cadres de délimitation aux annotations sémantiques complexes impossibles à obtenir grâce à l'étiquetage manuel.

Paramètres aléatoires

Variez tous les aspects de votre scène, y compris l'éclairage, les objets d'arrière-plan, les spécifications de la caméra, les occlusions, etc. pour créer un ensemble de données d'entraînement robuste et performant dans des conditions réelles.

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

Étude de cas

Neural Pocket améliore les performances des modèles de vision par ordinateur

Découvrez comment la start-up AI Neural Pocket a utilisé Unity Computer Vision pour réduire considérablement les coûts de développement du modèle de vision par ordinateur (de 150 000 $ à 6 750 $) et le temps de déploiement (de 24 semaines à 1 semaine).

Une fabrication plus intelligente et plus sûre grâce aux données synthétiques

Découvrez comment SecureAmerica Institute et Amentum rassemblent les jumeaux numériques, la simulation, les données synthétiques et l'apprentissage automatique dans un projet de fusion de capteurs pour améliorer la fabrication dans le secteur de la défense américaine.

Romain Angénieux, Head of Simulation, Neural Pocket

« Les outils de vision par ordinateur de Unity nous permettent de travailler plus rapidement et à moindre coût. En conséquence, nous pouvons former et déployer nos modèles de vision par ordinateur pour une fraction du temps et du coût habituels. »

Romain Angénieux, Head of Simulation, Neural Pocket

Génération de jeux de données synthétiques à grande échelle pour l'accélération de la formation de vision par ordinateur

Questions les plus fréquentes

Nous n'avons pas de développeurs Unity. Pouvons-nous utiliser Unity Computer Vision ?

Nous avons des experts en vision par ordinateur et Unity qui peuvent générer des ensembles de données synthétiques pour vos projets. Veuillez nous contacter pour connaître les prix.

Combien ça coûte ?

Nous offrons des prix échelonnés ; plus vous avez besoin d'images synthétiques, moins vous payez par image. Veuillez nous contacter pour connaître les prix.

Quand utiliser des données de formation synthétiques ?

Vous pouvez bénéficier des données synthétiques lorsque :  

  • Vous ne disposez que d'un petit échantillon de données réelles. Dans ce cas, vous pouvez utiliser Unity Computer Vision pour générer une grande quantité de données synthétiques afin de compléter vos données du monde réel et d'améliorer les performances de votre modèle.
  • Vous n'êtes pas en mesure de collecter les bonnes données réelles pour votre projet. Dans ce cas, vous pouvez utiliser Unity Computer Vision pour générer des images synthétiques étiquetées de haute qualité et amorcer vos modèles avec des données purement synthétiques.
Je suis développeur Unity. Comment démarrer ?

Si vous avez une expertise Unity, vous pouvez créer vos propres ensembles de données avec nos outils gratuitement.

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