ПРОДУКТЫ

Компьютерное зрение Unity

Недостаточно данных для обучения? Сложно смоделировать граничные случаи? Ускорьте обучение моделей с помощью интеллектуальной платформы синтеза данных компьютерного зрения.

Революция в обучении моделей компьютерного зрения

Решения Unity в области компьютерного зрения помогут вам преодолеть барьеры синтеза данных реального мира, предоставляя вам промаркированные синтетические данные в нужном объеме. Эти данные можно использовать для обучения моделей компьютерного зрения обнаружению объектов, сегментированию и классификации изображений в торговле, производстве, безопасности, сельском хозяйстве и здравоохранении.

Примеры использования

Торговля

Покупка: обнаружение товаров в корзине или на полке

Инвентаризация: проверка полок и обеспечение безопасности

Визуальный поиск: внедрение интеллектуальных алгоритмов распознавания кадров с камер

Поиск угроз: выявление нетипичного поведения в магазине
 

Безопасность

Анализ больших групп: отслеживание движений толпы и изменений поведения

Отслеживание опасности: обнаружение вторжений или угроз общественной безопасности 

Производство

Контроль ресурсов: отслеживание остатков на складе

Снижение количества дефектов: выявление аномалий и отправка предупреждений

Сортировка: сокращение проблем категоризации сборочных линий

Сельское хозяйство

Отслеживание жизнедеятельности растений: определение времени уборки урожая и анализ урожайности 

Управление поголовьем: подсчет, распознавание и отслеживание скота

Лесоводство: контроль здоровья деревьев и пожарной опасности

 

Робототехнический склад

Ключевые преимущества

  • Автоматическая маркировка: вмешательство человека не требуется 
  • Конфиденциальность: соответствие стандартам охраны данных
  • Безопасность: воссоздание граничных случаев
  • Итеративность: синтез вариаций в наборах данных простым изменением кода
  • Вариативность и масштабируемость: синтез данных обучения, отражающих сложность реального мира
  • Адекватная цена и доступность: небольшие команды разработчиков могут создавать объемные наборы данных, не выбиваясь из бюджета

 

Руководство Unity Perception

Процесс обучения объектной модели на синтетических данных

Процесс синтеза данных для обучения можно разделить на три четко определенных этапа: 

  1. разработка контента;
  2. синтез данных и аналитика;
  3. обучение модели.
Разработка контента

Разрабатывать контент можно несколькими способами. Загляните в Asset Store, отсканируйте ассеты в Unity или свяжитесь с нашими разработчиками для помощи в создании ассетов в Unity.

Синтез данных

Unity предлагает инструменты для синтеза наборов данных обучения моделей компьютерного зрения на основе восприятия, например, обнаружение объектов, семантическое сегментирование и многое другое. Опыт работы в Unity или программирования на C# не требуется.

Обучение модели

Используйте собственный процесс машинного обучения или последуйте нашей рекомендации ­— выберите Google AI Platform. 

Генерируйте большие массивы синтетических данных для ускорения обучения алгоритмов компьютерного зрения

Мы используем cookie-файлы, чтобы вам было удобнее работать с нашим веб-сайтом. Подробнее об этом можно узнать на странице, посвященной политике использования cookie-файлов.

Согласен