ПРОДУКТЫ

Unity Computer Vision

Быстро создавайте точные модели компьютерного зрения.

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

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).

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.

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

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