제품

Unity Computer Vision

정확하고 프로덕션에 바로 사용할 수 있는 컴퓨터 비전 모델을 더 빠르게 구축하세요.

Jack Hsu, Senior Manager, Boeing Vancouver

"머신러닝을 추진하기 위해 데이터가 필요한 경우 합성 데이터가 그 역할을 수행합니다. 가상 환경에서 합성 데이터 세트를 생성하면 현장에 나가 사진을 찍는 방법과 비교했을 때 더 많은 이미지를 더 빠르게 생성할 수 있습니다."

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

"Ouva에서는 Unity Computer Vision을 사용한 환자 모니터링 플랫폼으로 합성 데이터를 생성하고 한 달이 걸렸던 라이브 데이터 캡처 주기를 1주로 단축하였으며 데이터 세트는 10배 성장하고 모델 정확도가 5~10% 향상되었습니다."

Dogan Demir, CEO, Ouva

활용 사례

Ouva

Ouva의 의료 데이터 시뮬레이션 플랫폼은 합성 데이터를 활용하여 모델 성능을 10% 이상 개선하고, 레이블링 비용을 최대 40,000달러까지 절감하고, 균형 잡힌 데이터 세트를 몇 주가 아닌 몇 시간 만에 생성하고 반복 주기를 몇 주에서 며칠로 단축해 줍니다.

Boeing

이 인터뷰에서 Boeing이 증강 현실(AR) 지원 항공기 점검 애플리케이션의 머신러닝 알고리즘 교육을 개선하기 위해 유니티와 협력해 어떻게 10만 개가 넘는 합성 이미지를 생성했는지 알아보세요.

Passio

Passio가 어떻게 유니티의 합성 데이터를 실제 데이터와 결합하여 데이터 세트를 확장하고 AI 및 증강 현실(AR) 애플리케이션을 위한 AI 교육 속도를 높이는지 알아보세요.

Neural Pocket

AI 스타트업 Neural Pocket에서 Unity Computer Vision을 사용하여 컴퓨터 비전 모델 개발 비용과 배포 시간(24주에서 1주로)을 대폭 줄일 수 있었던 사례를 살펴보세요.

합성 훈련 데이터 사용이 주는 장점

사전에 레이블 지정

합성 이미지는 사전에 레이블이 지정되고 주석이 첨부된 상태로 제공되어 인적 오류 발생 가능성을 줄여 줍니다.

위험 감소

실제 데이터 컬렉션에 관한 제한 사항은 머신 생성 합성 이미지에 적용되지 않습니다.

무한한 데이터 다양성

에지 케이스 시나리오, 가상의 상황, 환경 변수 등을 담은 훈련 데이터를 생성합니다.

최대 80%의 비용 절감 효과

예산을 초과하지 않고도 경제적으로 실시간 데이터 컬렉션을 이용하여 방대한 데이터 세트를 생성합니다.

최대 30배 빠른 모델 개발

훈련 반복 주기를 단축하고 컴퓨터 비전 모델의 배포를 가속화합니다.

최대 30% 향상된 감지 정확도

순수 합성 이미지를 사용하여 훈련하거나 소량의 실제 이미지 샘플로 보강하여 모델 성능을 대폭 향상합니다.

커스터마이징 가능한 주석

단순한 박스 바인딩에서 수동 레이블 지정으로는 얻을 수 없는 복잡한 의미 주석까지 애플리케이션에 필요한 레이블 지정 방식을 커스터마이즈할 수 있습니다.

무작위 추출 가능한 파라미터

조명, 배경 오브젝트, 카메라 사양, 오클루전 등의 실제 조건에서 유용하고 강력한 훈련 데이터 세트를 빌드하는 데 필요한 요소를 비롯하여 씬의 모든 요소를 다양화할 수 있습니다.

컴퓨터 비전 훈련 가속화

사전에 레이블이 지정된 다양한 교육 데이터를 온디맨드로 생성하여 컴퓨터 비전 모델 교육에 대한 데이터 문제를 극복할 수 있습니다.

자주 묻는 질문

합성 데이터는 실제 데이터처럼 생기지 않았습니다. 작동할 수 있을까요?

유니티 백서를 읽고 합성 데이터와 실제 데이터로 훈련된 모델이 실제 데이터만 사용하여 훈련된 모델보다 더 나은 결과를 창출할 수 있는지 확인하세요.

합성 데이터로 어떤 컴퓨터 비전 애플리케이션 유형을 훈련할 수 있나요?

유니티 고객은 Unity를 사용하여 인간 탐지, 오브젝트 탐지, 제조 결함 탐지, 가정 내 소비자 가전 제품 애플리케이션 등 다양한 컴퓨터 비전 애플리케이션을 위해 합성 데이터를 생성합니다.

어떤 경우에 합성 훈련 데이터를 사용할 수 있나요?

다음과 같은 경우에 합성 훈련 데이터를 사용할 수 있습니다.  

  1. 소량의 실제 데이터 세트 샘플만 보유하고 있습니다. 이 경우, 실제 데이터를 Unity Computer Vision에서 생성한 대량의 합성 데이터로 보강하여 모델 성능을 향상할 수 있습니다.  
  2. 프로젝트에 맞는 올바른 실제 데이터를 수집할 수 없습니다. 이 경우, Unity Computer Vision을 사용하여 레이블이 지정된 고품질 합성 이미지를 생성하고 모델을 순수 합성 데이터와 부트스트랩할 수 있습니다.

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