製品

Unity コンピュータービジョン

よりスマートなコンピュータービジョンモデルをトレーニングするために完全にラベル付けされた、手頃な価格で入手できる偏りのない多様な合成データ。

合成トレーニングデータを使用する利点

完全なラベル付け

合成画像には事前にラベルとアノテーションが付けられているため、ヒューマンエラーが入り込む余地が少なくなります。

無制限のデータの多様性

エッジケースシナリオ、what-if 状況、環境変動などをキャプチャするトレーニングデータを生成します。

最大で 80% のコストを削減

実際にデータを収集するのにかかるコストの数分の 1 で、予算を超過することなく大規模なデータセットを生成します。

最大 30 倍高速なモデル開発

トレーニングのイテレーションサイクルを短縮し、コンピュータービジョンモデルの展開をスピードアップします。

最大で 30% 高い精度で検出

純粋な合成画像でトレーニングしたり、少数の実際の画像のサンプルで補強したりすると、モデルのパフォーマンスが大幅に向上します。

カスタマイズ可能なアノテーション

単純なバウンディングボックスから、手動のラベル付けでは取得できない複雑なセマンティックアノテーションまで、アプリケーションで必要とされるラベル付けの方法をカスタマイズします。

ランダム化可能なパラメーター

ライティング、背景のオブジェクト、カメラの仕様、オクルージョンなど、シーンのあらゆる側面を変化させ、実際の条件下で高いパフォーマンスを発揮する堅牢なトレーニングデータセットを構築します。

ケーススタディ

Neural Pocket がコンピュータービジョンモデルのパフォーマンスを大幅にアップ

AI スタートアップ企業の Neural Pocket が Unity コンピュータービジョンをどのように活用して、コンピュータービジョンモデルの開発コストを大幅に削減(150,000 ドルから 6,750 ドル)し、展開までの時間を大幅に短縮(24 週間から 1 週間)したかをご覧ください。

Romain Angénieux, Head of Simulation, Neural Pocket

「Unity のコンピュータービジョンツールのおかげで、より短時間かつ費用対効果の高い方法で作業を進めることができます。その結果、通常かかる時間とコストの何分の 1 かで、コンピュータービジョンモデルのトレーニングと展開を行うことができます。」

Romain Angénieux, Head of Simulation, Neural Pocket

大規模な合成データセットを生成し、コンピュータービジョンのトレーニングにかかる時間を短縮

よくあるご質問

当社には Unity の開発者がいません。それでも Unity コンピュータービジョンを使用できるのでしょうか?

Unity には、皆さんのプロジェクトのために合成データセットを生成できる、コンピュータービジョンと Unity のエキスパートが揃っています。価格については、Unity にお問い合わせください。

価格を教えてください。

Unity では段階的な価格設定を用意しています。必要な合成画像の数が多いほど、画像の単価は低くなります。価格については、Unity にお問い合わせください。

合成トレーニングデータはどのような場合に使用できますか?

合成トレーニングデータは、次の場合に使用できます。  

  1. 実世界のデータのサンプルが足りない。この場合、Unity コンピュータービジョンによって生成された大量の合成データで実際のデータを補強し、モデルのパフォーマンスを高めることができます
  2. プロジェクトに適した実際のデータを収集できない。この場合、Unity コンピュータービジョンを使用して、高品質のラベル付き合成画像を生成し、純粋な合成データでモデルを強化できます。
私は Unity の開発者です。使用を開始するにはどうすればよいでしょうか?

Unity の専門知識がある方は、Unity のツールを使用して独自のデータセットを構築できます。ツールは無料で使用できます。

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