ПРОДУКТЫ

Компьютерное зрение Unity

Разнообразные, доступные синтетические данные, исключающие фактор предвзятости, превосходно промаркированные для улучшенного обучения моделей компьютерного зрения.

Don’t miss our webinar on December 9: Using synthetic data for computer vision model training. Зарегистрируйтесь

Преимущества использования синтетических данных

Идеальная маркировка

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

Неограниченное разнообразие данных

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

Reduced risk

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

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

Boeing: Synthetic data at scale

In this Q&A 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.

Audere: State-of-the-art medical testing

Gain insight into how Audere, a digital health nonprofit, is using Unity for synthetic data generation to confront COVID-19 testing challenges.

Collage of Audere testing devices

Пример использования

Neural Pocket повышает производительность модели компьютерного зрения

Узнайте о том, как ИИ-стартап Neural Pocket воспользовался услугами Unity Computer Vision в целях существенного сокращения затрат на разработку модели компьютерного зрения (6750 $ вместо 150 000 $) и ускорения ее развертывания (1 неделя вместо 24 недель).

Проработка и повышение безопасности с помощью синтетических данных

Узнайте, как институт SecureAmerica и Amentum используют системы цифровых двойников, симуляторов, синтетических данных и алгоритмов машинного обучения в проекте слияния сенсоров для улучшения производства.

Romain Angénieux, Head of Simulation, Neural Pocket

«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».

Romain Angénieux, Head of Simulation, Neural Pocket

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.

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.
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.

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