သင်၏ ML ခရီးကိုအရှိန်မြှင့်ရန်ဗီဒီယိုများနှင့်ရုပ်ပုံများမှအချိန်နှင့်တပြေးညီအချက်အလက်များထုတ်ယူခြင်းဖြင့်ကွန်ပျူတာအမြင်အာရုံကိုမှန်ကန်သောနည်းလမ်းဖြင့်အကောင်အထည်ဖော်ရန်ကမ္ဘာ့အဆင့်ကျွမ်းကျင်သူများထံမှပရီမီယံအထောက်အပံ့ကိုရယူပါ။
အဖွဲ့များကိုကမ္ဘာ့ ဦး ဆောင်သော AI ထုတ်ကုန်များတည်ဆောက်ရန်အားပေးခြင်း။
ကွန်ပျူတာအမြင်သည် Artificial Intelligence နည်းပညာနယ်ပယ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ စက်များသည်လူသားများပြုလုပ်သည့်အမြင်အာရုံကမ္ဘာကိုကြည့်ရှုရန်၊ နားလည်ရန်နှင့်အနက်ဖွင့်ရန်စက်များကိုလေ့ကျင့်ပေးသည်။ ၎င်းသည်စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များကိုတီထွင်ရာတွင်အထောက်အကူဖြစ်စေသည့်အရာများ၊ ပုံရိပ်တစ်ခုသို့မဟုတ်ဗွီဒီယိုတစ်ခုအတွင်းရှိအရာဝတ္ထုများကိုတိကျမှန်ကန်စွာနားလည်ရန်၊ ခွဲခြားရန်နှင့်ခွဲခြားရန်ဖြစ်သည်။
Computer Vision နည်းပညာများတွင် မကြာသေးမီက တိုးတက်မှုများသည် မတူညီသောစနစ်များမှ ယနေ့ထုတ်လုပ်လိုက်သော များပြားလှသော ဒေတာပမာဏများမှ အရာဝတ္ထုများကို တိကျစွာသိရှိနိုင်ပြီး တံဆိပ်တပ်ခြင်းတွင် လူသားတို့ရင်ဆိုင်နေရသော ကန့်သတ်ချက်အချို့ကို ကျော်လွှားနိုင်ခဲ့သည်။ ကွန်ပြူတာသည် ဤတာဝန် 3 ခုကို ထိထိရောက်ရောက် ဖြေရှင်းပေးသည်-
အမြင်အာရုံလောကအားအဓိပ္ပာယ်ကောက်ယူနားလည်နိုင်ရန်လေ့ကျင့်သင်ကြားပေးသော ML ပုံစံများကိုတိကျစွာတံဆိပ်တပ်ထားသောပုံနှင့်ဗီဒီယိုအချက်အလက်များစွာလိုအပ်သည်။
အကွက်များ၊ semantic segmentation, polygons, polylines မှ keypoint annotation အထိမည်သည့်ပုံ/ဗွီဒီယိုမှတ်စုနည်းပညာကိုမဆိုကျွန်ုပ်တို့ကူညီနိုင်သည်။
ငါတို့လိုချင်တဲ့ညီညွတ်မှုနဲ့အရည်အသွေးကိုထိန်းသိမ်းရင်းမင်းကြိုက်တဲ့ tools တွေကိုသုံးပြီးမင်းရဲ့အဖွဲ့ရဲ့ extension တစ်ခုဖြစ်လာအောင်ကျွမ်းကျင်တဲ့အရင်းအမြစ်တစ်ခုကိုလည်းငါတို့ကမ်းလှမ်းတယ်။ ကျွန်ုပ်တို့၏ကျွမ်းကျင်ပြီးအတွေ့အကြုံရှိသောလုပ်သားသည်ကွန်ပျူတာအမြင်ဖြေရှင်းနည်းများအတွက်ကမ္ဘာ့အဆင့်ဒေတာတံဆိပ်တပ်ရန်သန်းပေါင်းများစွာသောပုံများနှင့်ဗွီဒီယိုများကိုတံဆိပ်ကပ်ခြင်းဖြင့်သင်ယူထားသောအကောင်းဆုံးအလေ့အကျင့်များကိုအသုံးချသည်။
ရုပ်ပုံ/ဗွီဒီယိုစုဆောင်းခြင်းမှမှတ်သားထားသောအရာဝတ္ထုအသိအမှတ်ပြုခြင်းနှင့်ခြေရာခံခြင်းသို့ semantic segmentation နှင့် 3-D point cloud မှတ်ချက်များ၊ ကျွန်ုပ်တို့သည်သင်၏ကွန်ပျူတာအမြင်ပုံစံများကိုတိုးတက်စေရန်အသေးစိတ်တိကျစွာတံဆိပ်တပ်ထားသောပုံများနှင့်ဗွီဒီယိုများကိုပိုမိုနားလည်စေသည်။
လူမျိုးစု 450+ မှ တစ်မူထူးခြားသော ပါဝင်သူ 20,000 ကို လွှမ်းခြုံထားသည့် မတူညီသော ကိုယ်ဟန်အမူအရာ အမျိုးမျိုးဖြင့် ကားတပ်ဆင်မှုနှင့်အတူ ယာဉ်မောင်းမျက်နှာ 10k ပုံများ
စိတ်ကြိုက်လိုအပ်ချက်အပေါ်အခြေခံ၍ စုဆောင်းထားသော နိုင်ငံပေါင်း 80 ကျော်မှ အထင်ကရရုပ်ပုံ 40k+ ပုံများ။
ကောလိပ်/ကျောင်း ပရိဝုဏ်၊ စက်ရုံနေရာ၊ ကစားကွင်း၊ လမ်း၊ ဟင်းသီးဟင်းရွက်ဈေး အစရှိသည့် နေရာများ၏ 84.5k ဒရုန်းဗီဒီယိုများ။
55+ မျိုးကွဲများ (wrt အစားအစာအမျိုးအစား၊ အလင်းရောင်၊ အတွင်းပိုင်းနှင့် အပြင်ဘက်၊ နောက်ခံ၊ ကင်မရာအကွာအဝေး စသည်) တွင် 50k ပုံများ
အရေပြားပုံများတွင်ကင်ဆာမှဲ့များကိုရှာဖွေခြင်းသို့မဟုတ် MRI scan ဖတ်ခြင်း (သို့) လူနာ၏ဓာတ်မှန်ရိုက်ခြင်းတို့တွင်ရောဂါလက္ခဏာများကိုရှာဖွေရန်လေ့ကျင့်ပါ။
မျက်နှာအသွင်သဏ္ဌာန်များပေါ် မူတည်၍ လူများ၏ပုံများကိုခွဲခြားသတ်မှတ်ရန် ML ပုံစံများကိုလေ့ကျင့်ပါ၊ လူများကိုရှာဖွေပြီး tag လုပ်ရန်မျက်နှာပရိုဖိုင်းဒေတာဘေ့စ်တစ်ခုနှင့်နှိုင်းယှဉ်ပါ။
Geoprocessing အတွက်ဒေတာအချက်အလက်များပြင်ဆင်ရန်ဂြိုလ်တုရုပ်ပုံများနှင့် UAV ဓာတ်ပုံရိုက်ကူးခြင်းမှတ်စု၊ Geo.AI အတွက် 3D point cloud ကိုမှတ်စုရေးပါ။
AR နားကြပ်ဖြင့် virtual world အရာများအား virtual အရာများထားပါ။ ၎င်းသည်နံရံများ၊ တက်ဘလက်များနှင့်ကြမ်းပြင်များကဲ့သို့လေယာဉ်မျက်နှာပြင်များကိုထောက်လှမ်းနိုင်သည်၊ ၎င်းသည်အတိမ်အနက်နှင့်အတိုင်းအတာများသတ်မှတ်ခြင်းနှင့်ရုပ်ဝတ္ထုကမ္ဘာတွင် virtual အရာများနေရာချရာတွင်အလွန်အရေးကြီးသောအစိတ်အပိုင်းဖြစ်သည်။
ယာဉ်များကိုအလိုအလျောက်မောင်းနှင်ရန်နှင့်ယာဉ်ကိုဘေးကင်းစွာမောင်းနှင်ရန်လေ့ကျင့်ပေးရန်နှင့်အနီးအနားရှိလမ်းသွားလမ်းလာများကိုခွဲခြားရန်ကင်မရာများစွာသည်ကွဲပြားသောထောင့်များမှဗီဒီယိုများကိုဖမ်းယူသည်။
လက်လီအရောင်းဆိုင်တွင်ကွန်ပျူတာအမြင်ရှိခြင်းဖြင့် application များသည် ၀ ယ်ယူသူများပုံစံများကို အခြေခံ၍ စင်ပေါ်စီမံခန့်ခွဲမှု၊ ငွေပေးချေမှုများကဲ့သို့လုပ်ငန်းလည်ပတ်မှုများကိုအရှိန်မြှင့်နိုင်သည်။
လေ့ကျင့်ရေးနှင့်စီမံခန့်ခွဲရေးအဖွဲ့များမှကျွမ်းကျင်သူများအနေဖြင့်ကျွန်ုပ်တို့သည်စီမံကိန်းများအားသတ်မှတ်ထားသောဘတ်ဂျက်အတွင်းသို့ပို့ဆောင်ပေးသည်။
အဖွဲ့သည်အရင်းအမြစ်အမျိုးမျိုးမှအချက်အလက်များကိုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပြီးစက်မှုလုပ်ငန်းအားလုံး AI အလေ့အကျင့်ဆိုင်ရာအချက်အလက်များကိုထိထိရောက်ရောက်နှင့်ထုတ်လုပ်နိုင်စွမ်းရှိသည်။
ပုံရိပ်ဒေတာ၏ကျယ်ပြန့်မှုသည် AI ကိုပိုမိုမြန်ဆန်အောင်လေ့ကျင့်ရန်လိုအပ်သောသတင်းအချက်အလက်များစွာကိုပေးသည်။
ရုပ်ပုံ/ဗွီဒီယိုမှတ်စုနှင့်တံဆိပ်ကပ်ခြင်း၌ကျွမ်းကျင်သောကျွန်ုပ်တို့၏ကျွမ်းကျင်ပညာရှင်များသည်တိကျ။ ထိထိရောက်ရောက်မှတ်ထားသောအချက်အလက်အစုံများကိုရယူနိုင်သည်။
ကျွန်ုပ်တို့၏အဖွဲ့သည်အဖိုးတန်အချိန်နှင့်အရင်းအမြစ်များကိုချွေတာပြီး AI အင်ဂျင်များကိုလေ့ကျင့်ရန်ပုံ/ဗွီဒီယိုအချက်အလက်များပြင်ဆင်ရန်ကူညီသည်။
ကျွန်ုပ်တို့၏ပူးပေါင်းအဖွဲ့သည်ဒေတာထုတ်လွှတ်မှု၏အရည်အသွေးကိုထိန်းသိမ်းထားစဉ်အပိုထပ်ဆောင်းထားရှိနိုင်သည်။
ယနေ့ ကျွန်ုပ်တို့သည် ကျွန်ုပ်တို့၏မျက်နှာများသည် ကျွန်ုပ်တို့၏ လျှို့ဝှက်ကုဒ်များရှိရာ မျိုးဆက်သစ်ယန္တရား၏ အရုဏ်ဦးတွင် ရောက်ရှိနေပါသည်။ တစ်မူထူးခြားသော မျက်နှာအသွင်အပြင်များကို အသိအမှတ်ပြုခြင်းဖြင့် စက်ပစ္စည်းတစ်ခုအား ဝင်ရောက်ရန် ကြိုးစားနေသူအား ခွင့်ပြုထားခြင်းရှိမရှိ၊ ရာဇ၀တ်သားများနှင့် လွဲမှားသူများကို ခြေရာခံရန်၊ လက်လီစတိုးဆိုင်များတွင် ရာဇဝတ်မှုများ လျှော့ချရန်နှင့် အခြားအရာများအတွက် CCTV မှတ်တမ်းရုပ်ပုံများနှင့် အခြားအရာများကို ယှဉ်တွဲကြည့်ရှုနိုင်သည်။
လူသားများသည် အရာဝတ္ထုများ၊ လူများ၊ တိရိစ္ဆာန်များနှင့် ဓာတ်ပုံများမှ နေရာများကို ပိုင်းခြား၍ တိကျစွာ ခွဲခြားနိုင်သော မွေးရာပါ စွမ်းရည်ရှိသည်။ သို့သော်လည်း ကွန်ပျူတာများသည် ပုံများကို အမျိုးအစားခွဲရန် စွမ်းဆောင်နိုင်ခြင်းမရှိပေ။ သို့တိုင်၊ ၎င်းတို့သည် ကွန်ပျူတာ အမြင်အာရုံဆိုင်ရာ အက်ပ်လီကေးရှင်းများနှင့် ရုပ်ပုံမှတ်သားမှုနည်းပညာကို အသုံးပြု၍ အမြင်အာရုံဆိုင်ရာ အချက်အလက်များကို အနက်ပြန်ဆိုရန် လေ့ကျင့်သင်ကြားနိုင်ပါသည်။
အပ်နှံပြီးလေ့ကျင့်ထားသောအသင်းများ -
အမြင့်ဆုံးဖြစ်စဉ်ကိုထိရောက်မှုနှင့်အတူအာမခံသည်
မူပိုင်ခွင့်ထားသောပလက်ဖောင်းသည်အကျိုးကျေးဇူးများကိုပေးသည်။
ကွန်ပြူတာအမြင်ပရောဂျက်ကို စိတ်ထဲရှိပါသလား။ ချိတ်ဆက်ကြပါစို့
Computer Vision သည် AI ၏ ဌာနခွဲတစ်ခုဖြစ်ပြီး လူသားများသည် ကမ္ဘာကြီးကို မြင်ပုံ၊ စီမံဆောင်ရွက်ပုံနှင့် ဆင်တူသော ရုပ်ပုံများနှင့် ဗီဒီယိုများကဲ့သို့သော ရုပ်ပုံများနှင့် ဗီဒီယိုများကဲ့သို့သော ရုပ်ပုံနှင့် ဗီဒီယိုများကဲ့သို့သော ရုပ်ပုံအချက်အလက်များကို နားလည်သဘောပေါက်ရန် လေ့ကျင့်ပေးသည့် စက်များဖြစ်သည်။
၎င်းသည် ရုပ်ပုံ/ဗီဒီယိုများတွင် အရာဝတ္ထုများကို အမျိုးအစားခွဲခြားရန်၊ ရှာဖွေဖော်ထုတ်ရန်နှင့် မှတ်မိရန် စက်သင်ယူမှု (ML) နှင့် နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုပုံစံများကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် လုပ်ဆောင်သည်။ အရာဝတ္တုများ၊ အထင်ကရနေရာများနှင့် ပုံစံများကို တိကျစွာခွဲခြားသိရှိနိုင်ရန် အမှတ်အသားပြုထားသော ဒေတာအတွဲများဖြင့် မော်ဒယ်များကို လေ့ကျင့်သင်ကြားပေးပါသည်။
Computer Vision ကို အတားအဆီးရှာဖွေခြင်း၊ ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုအတွက် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာပုံများကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန်၊ စိတ်ကြိုက်အကြံပြုချက်များအတွက် လက်လီရောင်းချခြင်း၊ မျက်နှာမှတ်မိခြင်း၊ ပထဝီဝင်ဆိုင်ရာမြေပုံထုတ်ခြင်းနှင့် ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာကမ္ဘာတွင် virtual အရာဝတ္ထုများထားရှိခြင်းအတွက် augmented reality အတွက် Computer Vision ကို အသုံးပြုပါသည်။
ဟုတ်ပါသည်၊ Shaip သည် သတ်မှတ်ထားသော ပထဝီဝင်၊ လူဦးရေစာရင်း၊ အရာဝတ္ထုများနှင့် မှတ်ချက်ပုံစံများအပါအဝင် သင့်လိုအပ်ချက်များအပေါ် အခြေခံ၍ ဒေတာအတွဲများကို စိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်ပါသည်။
မှတ်ချက်ရေးနည်းများတွင် ပရောဂျက်၏လိုအပ်ချက်များအပေါ် မူတည်၍ ဘောင်ခတ်ထားသောသေတ္တာများ၊ ဗူဂံများ၊ အဓိပ္ပါယ်သတ်မှတ်ချက်များ၊ 3D cuboids၊ သော့ချက်များနှင့် စာကြောင်းမှတ်ချက်များ ပါဝင်သည်။
Shaip သည် တိကျသေချာသော အရည်အသွေးမြင့် ဒေတာအတွဲများကို သေချာစေရန်အတွက် ကျွမ်းကျင်သောမှတ်စုပေါင်း 30,000+ နှင့် 6 Sigma လုပ်ငန်းစဉ်ကို တိကျသေချာစွာ အရည်အသွေးပြည့်မီသော စစ်ဆေးမှုများဖြင့် လုပ်ဆောင်ပါသည်။
ဟုတ်ကဲ့၊ Shaip ၏ဝန်ဆောင်မှုများသည် လိုက်လျောညီထွေရှိပြီး အရည်အသွေးကို ထိန်းသိမ်းထားစဉ် မည်သည့်အရွယ်အစားရှိသော ပရောဂျက်များအတွက်မဆို အတိုင်းအတာတစ်ခုအထိ ဒီဇိုင်းထုတ်ထားပါသည်။
ဒေတာအားလုံးကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ထားပြီး GDPR နှင့် HIPAA ကဲ့သို့သော ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာစံနှုန်းများနှင့် ကိုက်ညီပြီး အရေးကြီးသောအချက်အလက်များကို လုံခြုံပြီး ကျင့်ဝတ်ဆိုင်ရာ ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းမှုကို သေချာစေပါသည်။
စျေးနှုန်းသည် ဒေတာအမျိုးအစား၊ ပမာဏ၊ စိတ်ကြိုက်ပြုလုပ်ခြင်းနှင့် ပေးပို့မှုအချိန်ဇယားများကဲ့သို့သော အချက်များအပေါ် မူတည်ပါသည်။ စိတ်ကြိုက်ကိုးကားမှုအတွက် ကျွန်ုပ်တို့ထံ ဆက်သွယ်ပါ။
Shaip သည် အရည်အသွေးမြင့်၊ စိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်နိုင်သော ဒေတာအတွဲများ၊ ယှဉ်ပြိုင်နိုင်သောစျေးနှုန်း၊ ကျွမ်းကျင်သောမှတ်ချက်ပေးသူများနှင့် အရွယ်အစားအလိုက် ဖြေရှင်းနိုင်သော ဖြေရှင်းချက်များကို ပေးဆောင်ထားပြီး ၎င်းကို Computer Vision ပရောဂျက်များအတွက် ယုံကြည်စိတ်ချရသော ပါတနာဖြစ်လာစေသည်။
ပို့ဆောင်မှုအချိန်ဇယားများသည် ပရောဂျက်အရွယ်အစားနှင့် ရှုပ်ထွေးမှုပေါ် မူတည်သော်လည်း အရည်အသွေးကို ထိခိုက်မှုမရှိဘဲ သဘောတူထားသည့် သတ်မှတ်ရက်များကို ပြည့်မီစေရန် ဒီဇိုင်းထုတ်လေ့ရှိသည်။
