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Unity Computer Vision

Crie modelos de visão computacional precisos e prontos para produção mais rapidamente.

Inscreva-se para participar do nosso webinar que acontecerá no dia 7 de julho: Como resolver desafios complexos de visão computacional centrados no ser humano. Inscreva-se agora

Impulsione seu treinamento

Incorpore conjuntos de dados sintéticos em seu pipeline de treinamento de visão computacional para acelerar a iteração e o desenvolvimento. Confira nossas ofertas gratuitas ou empresariais para começar.

Clique abaixo para ver mais detalhes.

Compare offerings

Benefícios do uso de dados de treinamento sintéticos

Pré-rotulação

As imagens sintéticas vêm pré-rotuladas e anotadas, reduzindo o potencial de erro humano.

Risco reduzido

As restrições associadas à coleta de dados reais não se aplicam a imagens sintéticas geradas por máquina.

Diversidade de dados ilimitada

Gere dados de treinamento capturando cenários de situações extremas e hipotéticas, bem como variações ambientais e muito mais.

Economia de custo de até 80%

Gere conjuntos de dados enormes, sem estourar seu orçamento, por uma fração do custo da coleta de dados reais.

Desenvolvimento de modelos até 30x mais rápido

Reduza os ciclos de iteração de treinamento e acelere a implantação de modelos de visão computacional.

Detecções até 30% mais precisas

Treinar com imagens puramente sintéticas ou aumentar com uma pequena amostra de imagens reais melhora muito o desempenho do seu modelo.

Anotações personalizáveis

Personalize o método de rotulagem necessário ao seu aplicativo, desde simples caixas delimitadoras a complexas anotações semânticas impossíveis de se obter por meio de rotulagem manual.

Parâmetros randomizáveis

Varie todos os aspectos de sua cena, incluindo iluminação, objetos de fundo, especificações de câmera, oclusões e muito mais, para criar um conjunto de dados de treinamento robusto e que seja eficiente em condições reais.

Estudos de caso

Ouva

A plataforma de dados médicos simulados da Ouva utiliza o poder dos dados sintéticos para melhorar o desempenho de modelos em mais de 10%, reduzir os custos de etiquetagem em até US$ 40 mil, criar conjuntos de dados equilibrados em horas em vez de semanas e reduzir os ciclos de iteração de semanas para dias.

Boeing

Nesta entrevista, descubra como a Boeing trabalhou com a Unity para gerar mais de 100 mil imagens sintéticas com o intuito de melhorar o treinamento de algoritmos de aprendizado de máquina de seu aplicativo de inspeção de aeronaves com realidade aumentada (AR).

Passio

Descubra como a Passio combina os dados sintéticos do Unity com dados reais para ampliar seus conjuntos de dados e acelerar o treinamento da IA para aplicações de IA e realidade aumentada (AR).

Neural Pocket

Descubra como a startup de IA Neural Pocket usou o Unity Computer Vision para reduzir consideravelmente os custos de desenvolvimento de modelos de visão computacional e o tempo de implantação (de 24 semanas para 1 semana).

Jack Hsu, Senior Manager, Boeing Vancouver

“Sempre que for necessário impulsionar o aprendizado de máquina com dados, haverá lugar para dados sintéticos. Criar conjuntos de dados sintéticos em um mundo virtual significa a possibilidade de criação de milhões de imagens muito mais rapidamente do que sair e tirar as próprias fotos.”

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

“Na Ouva, nossa plataforma de monitoramento de pacientes usou o Unity Computer Vision para gerar dados sintéticos e reduziu nossos ciclos de captura de dados que duravam meses para uma semana, enquanto nosso conjunto de dados cresceu 10x e as precisões dos modelos aumentaram entre 5% e 10%.”

Dogan Demir, CEO, Ouva

Acelere o treinamento de visão computacional

Supere os desafios de dados no treinamento de modelos de visão computacional com a geração de dados de treinamento diversificados e pré-rotulados sob demanda.

Perguntas frequentes

Não temos desenvolvedores que usam o Unity. Podemos usar o Unity Computer Vision?

Temos especialistas em visão computacional e no Unity que podem gerar conjuntos de dados sintéticos para os seus projetos. Entre em contato conosco para começar a usar.

Os dados sintéticos não se parecem com os dados reais. Eles realmente funcionam?

Confira nossos artigos para ver como os modelos treinados com dados sintéticos e reais superam modelos treinados somente com dados reais:

Quais tipos de aplicações de visão computacional podem ser treinadas com dados sintéticos?

Nossos clientes usam o Unity para gerar dados sintéticos para diversas aplicações de visão computacional, incluindo detecção de humanos, detecção de objetos, detecção de defeitos de fabricação, aplicações eletrônicas domésticas e muito mais.

Quando posso usar dados de treinamento sintéticos?

Você pode usar dados de treinamento sintéticos quando:  

  1. Você tem apenas um pequeno conjunto de amostra de dados reais. Neste caso, você pode aprimorar seus dados reais com uma grande quantidade de dados sintéticos gerados pelo Unity Computer Vision e aumentar o desempenho do seu modelo.
     
  2. Você não consegue coletar os dados reais apropriados para o seu projeto. Nesse caso, você pode usar o Unity Computer Vision para gerar imagens sintéticas rotuladas de alta qualidade e inicializar seus modelos com dados puramente sintéticos.

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