Бесплатные инструменты и контент для генерирования синтетических данных
Ознакомьтесь с нашими теперь открытыми инструментами для академического применения, массивами данных и генераторами таких массивов, которые позволяют создавать синтетические данные для обучения моделей компьютерного зрения.
Unity Perception 1.0
Пакет Perception предоставляет набор инструментов, с помощью которых можно создавать большие массивы данных для обучения и проверки системы компьютерного зрения. Unity Perception 1.0 — это новый улучшенный выпуск, который включает дополнительные метки, рандомизаторы, примеры и возможности рендеринга.
Анализ и визуализация данных в Python
Инструменты PySOLO — это новый пакет для Python с открытым исходным кодом, которые предоставляет инструменты для анализа и визуализации данных в новом формате SOLO.
Synthetic Homes
Unity SynthHomes — это массив данных, насчитывающий 100 000 изображений интерьеров синтетических домов, и связанный двоичный файл генератора массива данных. Это решение теперь доступно с открытым кодом.
Synthetic Humans
Unity Synthetic Humans — это генератор трехмерных людей, созданный с нуля для применения в области компьютерного зрения, ориентированного на человека. Это решение доступно только для применения в академических целях.
«Синтетическим данным всегда есть место, если вам нужны данные для машинного обучения. Создавая синтетические наборы данных в виртуальном мире, вы можете быстро получить миллионы изображений, не тратя время на фото- и видеосъемку».
«С помощью Unity Computer Vision мы синтезировали данные для платформы мониторинга пациентов Ouva и ускорили циклы регистрации данных с месяца до недели; наш массив данных увеличился в 10 раз, а точность моделей увеличилась с 5 до 10%».
Истории успеха
Ouva
Платформа моделирования данных здравоохранения Ouva использует возможности синтетических данных для повышения эффективности моделей более чем на 10%, экономии до 40 000 $ на маркировке, создания сбалансированных массивов за несколько часов, а не недель, и для ускорения итеративных циклов с недель до дней.
Boeing
Из этого интервью вы узнаете о том, как Boeing и Unity получили более 100 000 синтетических изображений для обучения ИИ в разработке приложения для осмотра самолетов в AR
Passio
Узнайте, как сочетание синтетической информации из Unity и реальных данных позволяет Passio расширить массивы данных и ускорить обучение ИИ для приложений дополненной реальности.
Neural Pocket
Узнайте, как ИИ-стартап Neural Pocket воспользовался услугами Unity Computer Vision в целях существенного сокращения затрат на разработку модели компьютерного зрения и ускорения ее развертывания (1 неделя вместо 24 недель).
Ресурсы
Ознакомьтесь с дополнительными ресурсами о компьютерном зрении: вебинарами, отчетами и бесплатными наборами данных.
Откройте разработку ИИ на основе данных
Узнайте о Unity Computer Vision, об использовании примеров данных и получении собственных массивов в готовых окружениях.
Повышение доступности интеллектуальных систем для бытового использования
Узнайте, как наши инструменты и сервисы позволяют разрабатывать более эффективные приложения компьютерного зрения для дома, обходя существующие ограничения и проблемы.
Начало работы с 3D-контентом для синтетических данных
Синтетические данные создаются на основе вашей библиотеки 3D-ресурсов. Узнайте больше об источниках и методах получения 3D-контента для решения типовых задач компьютерного зрения.
Фабрика будущего
Загрузите наш отчет о жизненно важной роли компьютерного зрения, робототехнических симуляторов и технологий RT3D для производственной отрасли будущего.
ИИ и машинное обучение в подробностях
Освойте ключевые понятия машинного обучения, компьютерного зрения, синтеза данных и многое другое.
Обучение систем зрения роботов с Unity
Вооружите своих роботов функцией точного взятия объекта без информации о его расположении. Познакомьтесь с методами сбора синтетических данных и глубинного обучения модели для предсказания положения заданного объекта.
Обучение модели обнаружения объектов на основе синтетических данных
Узнайте о том, как сгенерировать огромный массив синтетических данных для машинного обучения.
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.
Миллиарды примеров использования, ставшие возможными благодаря синтетическим данным
Синтетические данные помогают организациям в получении маркированных данных для машинного обучения. Узнайте о возможностях применения таких данных.
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.
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.
Ответы на часто задаваемые вопросы
Ознакомьтесь с нашей документацией, чтобы узнать, почему модели, обучаемые только на реальных данных, уступают тем, для обучения которых используются еще и синтетические.
С помощью Unity наши клиенты генерируют синтетические данные для разных сфер применения компьютерного зрения, в частности для обнаружения людей и объектов, выявления дефектов на производстве, работы бытовой электроники и не только.
Синтетические данные будут полезны в следующих случаях:
- Вы располагаете лишь небольшим набором реальных данных. В этом случае дополнение этого массива синтетическими данными от Unity Computer Vision поможет вам 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.