PRODUITS

Unity Computer Vision

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

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.

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.

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).

Case Study

Smarter, safer manufacturing with synthetic data

Learn how SecureAmerica Institute and Amentum are bringing together digital twins, simulation, synthetic data and machine learning in a sensor fusion project to enhance manufacturing.

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 utiliser des données de formation synthétiques lorsque :  

  1. Vous ne disposez que d'un petit échantillon de données réelles. Dans ce cas, vous pouvez augmenter vos données réelles avec une grande quantité de données synthétiques générées par Unity Computer Vision et améliorer les performances de votre modèle.
  2. 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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