ПРОДУКТЫ

Unity Computer Vision

Быстро создавайте точные модели компьютерного зрения.

Зарегистрируйтесь на наш вебинар о том, как преодолеть трудности в использовании компьютерного зрения, ориентированного на человека. Вебинар пройдет 7 июля. Зарегистрироваться

Улучшите процесс обучения

Используйте синтетические данные в обучении систем компьютерного зрения для ускоренной итерации и развертывания. Для начала ознакомьтесь с нашими бесплатными и корпоративными предложениями.

Нажмите ниже, чтобы узнать больше информации.

Сравнить предложения

Преимущества использования синтетических данных

Предварительная маркировка

Синтетические изображения автоматически маркируются и аннотируются, что снижает влияние человеческого фактора.

Снижение риска

Компьютерный синтез изображений не стеснен ограничениями сбора данных из реального мира.

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, поглощение и другие параметры для создания надежного массива данных, который обеспечит производительность в реальных условиях.

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).

Jack Hsu, Senior Manager, Boeing Vancouver

«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».

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

«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%».

Dogan Demir, CEO, Ouva

Ускорьте обучение моделей компьютерного зрения

Устраните проблемы получения данных для обучения систем компьютерного зрения, создавая массивы маркированных и разнообразных данных для обучения, когда это необходимо.

Ответы на часто задаваемые вопросы

В нашей компании нет разработчиков в среде Unity. 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, чтобы начать работу.

Синтетические данные непохожи на реальные. Действительно ли они эффективны?

Ознакомьтесь с нашей документацией, чтобы узнать, почему модели, обучаемые только на реальных данных, уступают тем, для обучения которых используются еще и синтетические.

В каких сферах применения можно обучать компьютерное зрение с помощью синтетических данных?

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.

Когда стоит использовать синтетические данные?

Синтетические данные будут полезны в следующих случаях:  

  1. 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.
     
  2. 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