ПРОДУКТЫ

Компьютерное зрение Unity

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

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.

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.

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).

Case Study

Smarter, safer manufacturing with synthetic data

Learn how SecureAmerica Institute and Amentum are bringing together digital twins, simulation, synthetic data and machine learning in a sensor fusion project to enhance manufacturing.

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:  

  1. У вас есть лишь небольшой массив 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 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