ПРОДУКТЫ

Компьютерное зрение Unity

Быстро создавайте точные модели компьютерного зрения.

Преимущества использования синтетических данных

Идеальная маркировка

Синтетические изображения снабжаются маркировкой и аннотациями, что снижает влияние человеческого фактора.

Reduced risk

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

Неограниченное разнообразие данных

Генерация данных с учетом крайних случаев, ситуаций «что, если», изменений окружающих условий и т. д.

Экономия до 80%

Генерация объемных массивов данных с соблюдением бюджета по значительно более низкой цене по сравнению со сбором данных реального мира.

30-кратная скорость разработки

Уменьшение длительности итеративных циклов обучения и ускорение развертывания моделей компьютерного зрения.

Точность обнаружения выше на 30%

Обучение исключительно на синтетических изображениях или с добавлением небольшой выборки реальных изображений резко увеличивает производительность модели.

Настраиваемые аннотации

Настройте метод маркировки в соответствии с требованиями области применения: от простых габаритных рамок до сложных семантических аннотаций, невозможных для ручной маркировки.

Рандомизируемые параметры

Настраивайте любые элементы сцены, включая освещение, объекты заднего плана, параметры камеры, затенение и другие параметры для создания надежного массива данных, который обеспечит производительность в реальных условиях.

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

«Инструменты компьютерного зрения Unity помогли нам работать эффективнее и экономнее. Это позволило нам обучать и развертывать модели компьютерного зрения в несколько раз быстрее и с минимальными затратами».

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

Генерируйте большие массивы синтетических данных для ускорения обучения алгоритмов компьютерного зрения

Часто задаваемые вопросы

В нашей компании нет Unity-разработчиков. Можем ли мы воспользоваться услугами Unity Computer Vision?

Наши эксперты в области компьютерного зрения и Unity подготовят массивы синтетических данных для ваших проектов. Свяжитесь с нами по вопросам стоимости.

Сколько это стоит?

Мы предлагаем гибкую систему тарифов: чем больше вам нужно изображений, тем ниже их стоимость. Свяжитесь с нами по вопросам стоимости.

Я использую Unity в разработке. С чего мне начать?

Если у вас есть опытные пользователи Unity, вы можете бесплатно создать собственные наборы данных с помощью наших инструментов.

Когда стоит использовать синтетические данные?

Синтетические данные будут полезны в следующих случаях:  

  • У вас есть лишь небольшой массив реальных данных. В этом случае можно использовать Unity Computer Vision для создания большого массива с синтетическими данными и дополнения реальных данных, чтобы повысить производительность вашей модели.
  • У вас нет возможности набрать массив реальных данных для проекта. Здесь Unity Computer Vision поможет вам создать качественный массив маркированных синтетических изображений и обучить ваши модели на базе полностью синтетических данных.

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