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
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
Процесс обучения объектной модели на синтетических данных
Процесс синтеза данных для обучения можно разделить на три четко определенных этапа:
- разработка контента;
- синтез данных и аналитика;
- 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.
Статьи и видео
Сумеете найти Уолли с помощью синтетических данных?
Узнайте о развертывании пакета Unity Perception для разработки рисунков в стиле Уолли для обучения нейросети, которая затем была обучена с помощью библиотеки fastai.
Создание синтетических изображений для глубокого обучения
Изучив это руководство, вы научитесь настраивать Unity и пакет Unity Perception для создания синтетических изображений для обучения нейросетей методом глубокого обучения, алгоритмов ИИ и компьютерного зрения.
Миллиарды примеров использования, ставшие возможными благодаря синтетическим данным
Узнайте, чем синтетические данные помогают организациям в получении маркированных данных для машинного обучения, и познакомьтесь с вариантами использования этих данных.
Гибкая система генерации и анализа синтетических данных
Узнайте о том, как инструменты от Unity помогают генерировать и анализировать наборы синтетических данных на примере системы обнаружения объектов.
Обучение модели обнаружения объектов на основе синтетических данных
Узнайте о том, как сгенерировать огромный массив синтетических данных для машинного обучения.
Разработка алгоритмов компьютерного зрения с помощью синтетических данных
Узнайте о том, как компания Standard Cognition воспользовалась Unity для снижения финансовых затрат и ускорения разработки алгоритмов сбора и маркировки данных в системе цифровых касс.