製品

Unity コンピュータービジョン

プロダクション環境に対応した正確なコンピュータービジョンモデルを迅速に構築しましょう。

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。

Reduced risk

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

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。

Case studies

Ouva

Ouva’s simulated healthcare data platform harnesses the power of synthetic data to improve model performance by over 10%, reduce labeling costs by up to $40,000, create balanced datasets in hours instead of weeks, and reduce iteration cycles from weeks to days.

Boeing

In this 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.

Passio

Gain insight into how Passio combines Unity’s synthetic data with real-world data to expand its datasets and speed up AI training for AI and augmented reality (AR) applications.

Neural Pocket

Learn how AI startup Neural Pocket used Unity Computer Vision to significantly reduce computer vision model development costs and time to deployment (from 24 weeks to 1 week).

Jack Hsu, Senior Manager, Boeing Vancouver

「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。」

Jack Hsu, Senior Manager, Boeing Vancouver
Dogan Demir, CEO, Ouva

“At Ouva, our patient monitoring platform used Unity Computer Vision to generate synthetic data and reduced our month-long live data capture cycles to a week, while our dataset grew by 10X and model accuracies improved by 5 to 10%.”

Dogan Demir, CEO, Ouva

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。

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。

合成トレーニングデータはどのような場合に使用が推奨されますか?

合成データは、次のような場合に有用です。  

  • 実世界のデータのサンプルが足りない。この場合、Unity Computer Vision を使用して大量の合成データを生成することで実世界のデータを補強し、モデルのパフォーマンスを高めることができます。
  • プロジェクトに適した実世界のデータを収集できない。この場合、Unity Computer Vision 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。

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