ကွန်ပျူတာအမြင် ၀ န်ဆောင်မှုများနှင့်ဖြေရှင်းနည်းများ

သင်၏ ML ခရီးကိုအရှိန်မြှင့်ရန်ဗီဒီယိုများနှင့်ရုပ်ပုံများမှအချိန်နှင့်တပြေးညီအချက်အလက်များထုတ်ယူခြင်းဖြင့်ကွန်ပျူတာအမြင်အာရုံကိုမှန်ကန်သောနည်းလမ်းဖြင့်အကောင်အထည်ဖော်ရန်ကမ္ဘာ့အဆင့်ကျွမ်းကျင်သူများထံမှပရီမီယံအထောက်အပံ့ကိုရယူပါ။

ကွန်ပျူတာအမြင် ဝန်ဆောင်မှုများ & ဖြေရှင်းချက်များ

Featured Clients များ

အဖွဲ့များကိုကမ္ဘာ့ ဦး ဆောင်သော AI ထုတ်ကုန်များတည်ဆောက်ရန်အားပေးခြင်း။

အမေဇုံ
Google
Microsoft က
ကော့နစ်

Computer Vision Application များကို လေ့ကျင့်ရန် Visual World ကို အာရုံခံစားပါ။

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-

- ပုံရှိအရာဝတ္ထုများသည်အဘယ်အရာနှင့်၎င်းတို့တည်ရှိသည်ကိုအလိုအလျောက်နားလည်သည်။

- ဤအရာဝတ္ထုများကိုအမျိုးအစား ခွဲ၍ ၎င်းတို့ကြားဆက်ဆံရေးကိုနားလည်ပါ။

- အခင်းဖြစ်ပွားရာ၏ အကြောင်းအရာကို နားလည်ပါ။

ကွန်ပျူတာ Vision ၏

  • အရာဝတ္ထုခွဲခြားခြင်း: အရာဝတ္ထုအမျိုးအစားဘယ်အမျိုးအစားရှိသလဲ။
  • အရာဝတ္ထုခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်း ပေးထားသောအရာဝတ္ထုသည်မည်သည့်အမျိုးအစားဖြစ်သနည်း။
  • အရာဝတ္ထုအတည်ပြုခြင်း ဓာတ်ပုံထဲကအရာဝတ္ထုကဘာလဲ။
  • အရာဝတ္ထုထောက်လှမ်းခြင်း ဓာတ်ပုံထဲကအရာဝတ္ထုတွေကဘယ်မှာလဲ။
  • Object မှတ်တိုင်ထောက်လှမ်းခြင်း ဓာတ်ပုံထဲကအရာဝတ္ထုအတွက်အဓိကအချက်တွေကဘာတွေလဲ။
  • အရာဝတ္ထုခွဲခြင်း ပုံတွင်ပါသောအရာသည်မည်သည့် pixels နှင့်သက်ဆိုင်သနည်း။
  • အရာဝတ္ထုအသိအမှတ်ပြုခြင်း ဒီဓာတ်ပုံထဲမှာဘယ်အရာဝတ္ထုတွေပါလဲ၊ အဲဒါတွေဘယ်မှာလဲ။

 

ဒေတာစုဆောင်းခြင်း-၀ န်ဆောင်မှုများ

ဒေတာစုဆောင်းခြင်းန်ဆောင်မှုများ

အမြင်အာရုံလောကအားအဓိပ္ပာယ်ကောက်ယူနားလည်နိုင်ရန်လေ့ကျင့်သင်ကြားပေးသော ML ပုံစံများကိုတိကျစွာတံဆိပ်တပ်ထားသောပုံနှင့်ဗီဒီယိုအချက်အလက်များစွာလိုအပ်သည်။ 

  • နေရာ ၆၀ ကျော်မှပုံရိပ်/ဗွီဒီယိုဒေတာရင်းမြစ်
  • ဓာတ်ရောင်ခြည်ဗေဒကဲ့သို့ဆေးဝါးမျိုးစုံအထူးကုများတွင် 2M+ ပုံများ
  • 60k+ Food & Document ပုံများ၊ setting၊ illumination၊ indoor v/s outdoor၊ ကင်မရာနှင့်အကွာအဝေးတို့နှင့် ပတ်သက်၍ မူကွဲ ၅၀ ကျော်ပါ ၀ င်သည်။

ဒေတာများကို Annotation န်ဆောင်မှုများ

အကွက်များ၊ semantic segmentation, polygons, polylines မှ keypoint annotation အထိမည်သည့်ပုံ/ဗွီဒီယိုမှတ်စုနည်းပညာကိုမဆိုကျွန်ုပ်တို့ကူညီနိုင်သည်။

  • ဆော့ဝဲများနှင့်လုပ်သားအင်အားများပါ ၀ င်သောအပြည့်အဝစီမံထားသော၊ အဆုံးမှအဆုံးအချက်အလက်မှတ်ချက်များ ၀ န်ဆောင်မှုများကြောင့်အသုံးပြုသူအတွေ့အကြုံကိုရိုးရှင်းစေသည်။
  • လုပ်ဖော်ကိုင်ဖက် ၇၀၀၀ ကျော်ပါဝင်သောအတွေ့အကြုံရှိသောလုပ်သားတစ် ဦး သည် CV အသုံးပြုမှုအခြေအနေများအတွက်ပုံများနှင့်ဗွီဒီယိုများကိုတံဆိပ်တပ်ရာတွင်ကူညီသည်။
Data-Annotation-Services များ
စီမံခန့်ခွဲမှုလုပ်သားအင်အား

စီမံခန့်ခွဲမှုလုပ်သားအင်အား

ငါတို့လိုချင်တဲ့ညီညွတ်မှုနဲ့အရည်အသွေးကိုထိန်းသိမ်းရင်းမင်းကြိုက်တဲ့ tools တွေကိုသုံးပြီးမင်းရဲ့အဖွဲ့ရဲ့ extension တစ်ခုဖြစ်လာအောင်ကျွမ်းကျင်တဲ့အရင်းအမြစ်တစ်ခုကိုလည်းငါတို့ကမ်းလှမ်းတယ်။ ကျွန်ုပ်တို့၏ကျွမ်းကျင်ပြီးအတွေ့အကြုံရှိသောလုပ်သားသည်ကွန်ပျူတာအမြင်ဖြေရှင်းနည်းများအတွက်ကမ္ဘာ့အဆင့်ဒေတာတံဆိပ်တပ်ရန်သန်းပေါင်းများစွာသောပုံများနှင့်ဗွီဒီယိုများကိုတံဆိပ်ကပ်ခြင်းဖြင့်သင်ယူထားသောအကောင်းဆုံးအလေ့အကျင့်များကိုအသုံးချသည်။

AI ကွန်ပျူတာအမြင်အာရုံကျွမ်းကျင်ခြင်း

ပုံ/ဗွီဒီယိုစုဆောင်းမှုနှင့်မှတ်စုစွမ်းရည်များ 

ရုပ်ပုံ/ဗွီဒီယိုစုဆောင်းခြင်းမှမှတ်သားထားသောအရာဝတ္ထုအသိအမှတ်ပြုခြင်းနှင့်ခြေရာခံခြင်းသို့ semantic segmentation နှင့် 3-D point cloud မှတ်ချက်များ၊ ကျွန်ုပ်တို့သည်သင်၏ကွန်ပျူတာအမြင်ပုံစံများကိုတိုးတက်စေရန်အသေးစိတ်တိကျစွာတံဆိပ်တပ်ထားသောပုံများနှင့်ဗွီဒီယိုများကိုပိုမိုနားလည်စေသည်။

Computer Vision Datasets

ရုပ်ပုံဒေတာအစုံရှိ မော်တော်ကားမောင်းသူ

လူမျိုးစု 450+ မှ တစ်မူထူးခြားသော ပါဝင်သူ 20,000 ကို လွှမ်းခြုံထားသည့် မတူညီသော ကိုယ်ဟန်အမူအရာ အမျိုးမျိုးဖြင့် ကားတပ်ဆင်မှုနှင့်အတူ ယာဉ်မောင်းမျက်နှာ 10k ပုံများ

Focus Image Dataset တွင် ကားမောင်းသူ

  • အသုံးပြုမှုအမှု ကားအတွင်း ADAS မော်ဒယ်
  • စီစဉ်ဖွဲ့စည်းမှုပုံစံ: images ကို
  • Volume ကို: 455,000 +
  • မှတ်ချက် - အဘယ်သူမျှမ

အထင်ကရ ပုံဒေတာအတွဲ

စိတ်ကြိုက်လိုအပ်ချက်အပေါ်အခြေခံ၍ စုဆောင်းထားသော နိုင်ငံပေါင်း 80 ကျော်မှ အထင်ကရရုပ်ပုံ 40k+ ပုံများ။

အထင်ကရ ပုံဒေတာအတွဲ

  • အသုံးပြုမှုအမှု အထင်ကရ ထောက်လှမ်းခြင်း။
  • စီစဉ်ဖွဲ့စည်းမှုပုံစံ: images ကို
  • Volume ကို: 80,000 +
  • မှတ်ချက် - အဘယ်သူမျှမ

ဒရုန်းအခြေပြု ဗီဒီယိုဒေတာအတွဲ

ကောလိပ်/ကျောင်း ပရိဝုဏ်၊ စက်ရုံနေရာ၊ ကစားကွင်း၊ လမ်း၊ ဟင်းသီးဟင်းရွက်ဈေး အစရှိသည့် နေရာများ၏ 84.5k ဒရုန်းဗီဒီယိုများ။

ဒရုန်းအခြေခံ ဗီဒီယိုဒေတာအတွဲ

  • အသုံးပြုမှုအမှု လူကူးခြေရာခံခြင်း
  • စီစဉ်ဖွဲ့စည်းမှုပုံစံ: ဗီဒီယိုများ
  • Volume ကို: 84,500 +
  • မှတ်ချက် - Yes

အစားအသောက်ပုံဒေတာအတွဲ

55+ မျိုးကွဲများ (wrt အစားအစာအမျိုးအစား၊ အလင်းရောင်၊ အတွင်းပိုင်းနှင့် အပြင်ဘက်၊ နောက်ခံ၊ ကင်မရာအကွာအဝေး စသည်) တွင် 50k ပုံများ

Semantic အပိုင်းခွဲခြင်းဖြင့် အစားအသောက်/စာရွက်စာတမ်း ရုပ်ပုံဒေတာအတွဲ

  • အသုံးပြုမှုအမှု အစားအသောက် အသိ
  • စီစဉ်ဖွဲ့စည်းမှုပုံစံ: images ကို
  • Volume ကို: 55,000 +
  • မှတ်ချက် - Yes

မှုများကိုသုံးပါ

Iot နှင့်ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု Ai

ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု AI

အရေပြားပုံများတွင်ကင်ဆာမှဲ့များကိုရှာဖွေခြင်းသို့မဟုတ် MRI scan ဖတ်ခြင်း (သို့) လူနာ၏ဓာတ်မှန်ရိုက်ခြင်းတို့တွင်ရောဂါလက္ခဏာများကိုရှာဖွေရန်လေ့ကျင့်ပါ။

facial အသိအမှတ်ပြု

facial အသိအမှတ်ပြု

မျက်နှာအသွင်သဏ္ဌာန်များပေါ် မူတည်၍ လူများ၏ပုံများကိုခွဲခြားသတ်မှတ်ရန် ML ပုံစံများကိုလေ့ကျင့်ပါ၊ လူများကိုရှာဖွေပြီး tag လုပ်ရန်မျက်နှာပရိုဖိုင်းဒေတာဘေ့စ်တစ်ခုနှင့်နှိုင်းယှဉ်ပါ။

Geospatial ဒေတာ & amp; ပုံရိပ်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း

Geospatial အသုံးချမှုများ

Geoprocessing အတွက်ဒေတာအချက်အလက်များပြင်ဆင်ရန်ဂြိုလ်တုရုပ်ပုံများနှင့် UAV ဓာတ်ပုံရိုက်ကူးခြင်းမှတ်စု၊ Geo.AI အတွက် 3D point cloud ကိုမှတ်စုရေးပါ။

Ar / Vr

လုပ်ခဲ့ပြီး Reality

AR နားကြပ်ဖြင့် virtual world အရာများအား virtual အရာများထားပါ။ ၎င်းသည်နံရံများ၊ တက်ဘလက်များနှင့်ကြမ်းပြင်များကဲ့သို့လေယာဉ်မျက်နှာပြင်များကိုထောက်လှမ်းနိုင်သည်၊ ၎င်းသည်အတိမ်အနက်နှင့်အတိုင်းအတာများသတ်မှတ်ခြင်းနှင့်ရုပ်ဝတ္ထုကမ္ဘာတွင် virtual အရာများနေရာချရာတွင်အလွန်အရေးကြီးသောအစိတ်အပိုင်းဖြစ်သည်။

ကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့်ရမောင်းနှင်မှု

ကိုယ်ပိုင်ကားမောင်းခြင်း

ယာဉ်များကိုအလိုအလျောက်မောင်းနှင်ရန်နှင့်ယာဉ်ကိုဘေးကင်းစွာမောင်းနှင်ရန်လေ့ကျင့်ပေးရန်နှင့်အနီးအနားရှိလမ်းသွားလမ်းလာများကိုခွဲခြားရန်ကင်မရာများစွာသည်ကွဲပြားသောထောင့်များမှဗီဒီယိုများကိုဖမ်းယူသည်။

လက်လီ

လက်လီ / e-Commerce

လက်လီအရောင်းဆိုင်တွင်ကွန်ပျူတာအမြင်ရှိခြင်းဖြင့် application များသည် ၀ ယ်ယူသူများပုံစံများကို အခြေခံ၍ စင်ပေါ်စီမံခန့်ခွဲမှု၊ ငွေပေးချေမှုများကဲ့သို့လုပ်ငန်းလည်ပတ်မှုများကိုအရှိန်မြှင့်နိုင်သည်။

အဘယ်ကြောင့် Shaip?

အပြိုင်အဆိုင်စျေးနှုန်း

လေ့ကျင့်ရေးနှင့်စီမံခန့်ခွဲရေးအဖွဲ့များမှကျွမ်းကျင်သူများအနေဖြင့်ကျွန်ုပ်တို့သည်စီမံကိန်းများအားသတ်မှတ်ထားသောဘတ်ဂျက်အတွင်းသို့ပို့ဆောင်ပေးသည်။

Cross- စက်မှုလုပ်ငန်းစွမ်းရည်

အဖွဲ့သည်အရင်းအမြစ်အမျိုးမျိုးမှအချက်အလက်များကိုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပြီးစက်မှုလုပ်ငန်းအားလုံး AI အလေ့အကျင့်ဆိုင်ရာအချက်အလက်များကိုထိထိရောက်ရောက်နှင့်ထုတ်လုပ်နိုင်စွမ်းရှိသည်။

ရှေ့ဆက်ယှဉ်ပြိုင်မှု၏နေပါ

ပုံရိပ်ဒေတာ၏ကျယ်ပြန့်မှုသည် AI ကိုပိုမိုမြန်ဆန်အောင်လေ့ကျင့်ရန်လိုအပ်သောသတင်းအချက်အလက်များစွာကိုပေးသည်။

ကျွမ်းကျင်လုပ်သားအင်အား

ရုပ်ပုံ/ဗွီဒီယိုမှတ်စုနှင့်တံဆိပ်ကပ်ခြင်း၌ကျွမ်းကျင်သောကျွန်ုပ်တို့၏ကျွမ်းကျင်ပညာရှင်များသည်တိကျ။ ထိထိရောက်ရောက်မှတ်ထားသောအချက်အလက်အစုံများကိုရယူနိုင်သည်။

ကြီးထွားမှုကိုအာရုံစိုက်ပါ

ကျွန်ုပ်တို့၏အဖွဲ့သည်အဖိုးတန်အချိန်နှင့်အရင်းအမြစ်များကိုချွေတာပြီး AI အင်ဂျင်များကိုလေ့ကျင့်ရန်ပုံ/ဗွီဒီယိုအချက်အလက်များပြင်ဆင်ရန်ကူညီသည်။

အပေါ်တွင်ကျွမ်းကျင်ပိုင်နိုင်မှု

ကျွန်ုပ်တို့၏ပူးပေါင်းအဖွဲ့သည်ဒေတာထုတ်လွှတ်မှု၏အရည်အသွေးကိုထိန်းသိမ်းထားစဉ်အပိုထပ်ဆောင်းထားရှိနိုင်သည်။

ကျွန်ုပ်တို့၏စွမ်းရည်

  လူပုဂၢဳိလ္မ်ား

လူပုဂၢဳိလ္မ်ား

အပ်နှံပြီးလေ့ကျင့်ထားသောအသင်းများ -

  • Data Creation, Labeling & QA အတွက် 30,000+ ပူးပေါင်းသူ
  • စီမံကိန်းစီမံခန့်ခွဲမှုအဖွဲ့
  • အတွေ့အကြုံရှိသောကုန်ပစ္စည်းဖွံ့ဖြိုးရေးအဖွဲ့
  • Talent ရေကူးကန် Sourcing & Onboarding အဖွဲ့

ဖြစ်စဉ်

ဖြစ်စဉ်

အမြင့်ဆုံးဖြစ်စဉ်ကိုထိရောက်မှုနှင့်အတူအာမခံသည်

  • ကြံ့ခိုင် 6 Sigma အဆင့် -Gate Process ကို
  • Sigma အနက်ရောင်ခါးပတ် ၆ ခုပါ ၀ င်သောအဖွဲ့ - အဓိကလုပ်ငန်းစဉ်ပိုင်ရှင်များနှင့်အရည်အသွေးလိုက်နာမှု
  • စဉ်ဆက်မပြတ်တိုးတက်မှု & တုံ့ပြန်ချက် Loop

ပလက်ဖောင်း

ပလက်ဖောင်း

မူပိုင်ခွင့်ထားသောပလက်ဖောင်းသည်အကျိုးကျေးဇူးများကိုပေးသည်။

  • Web-based အဆုံးမှအဆုံးသို့ပလက်ဖောင်း
  • ပြီးပြည့်စုံသောအရည်အသွေး
  • မြန် TAT
  • ချောမွေ့စွာဖြန့်ဝေ

ကွန်ပြူတာအမြင်ပရောဂျက်ကို စိတ်ထဲရှိပါသလား။ ချိတ်ဆက်ကြပါစို့

ဥာဏ်ရည်ထက်မြက်သောစက်များသည်အမြင်အာရုံလောကအားစကားပြန်၊ အရာများကိုပိုမိုကောင်းမွန်စွာမြင်နိုင်ရန်တိကျသည်။ Computer Vision သည်စက်များအတွက်သင်ယူမှုနှင့်လေ့ကျင့်ရေးပုံစံများကိုတီထွင်ရန်ရည်ရွယ်သောစက်ရုပ်များ (သို့) စက်များအားပုံများနှင့်ဗွီဒီယိုများကိုပိုမိုလက်ခံနိုင်စေပြီးစက်၏စွမ်းရည်များကိုဖော်ထုတ်ခြင်းနှင့်ပုံဖော်ခြင်းတို့ကိုတိုးတက်စေသည်။

ကွန်ပျူတာအမြင်အာရုံသည်သီးခြားနည်းပညာတစ်ခုအနေနှင့်အမြင်အာရုံကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့်၏ရှုထောင့်များစွာကိုထည့်သွင်းစဉ်းစားသည်။ ချဉ်းကပ်ပုံသည်လူ့ ဦး နှောက်နှင့်အမြင်အာရုံဆိုင်ရာအရာများအားအတုခိုးခြင်းနှင့်ဆင်တူသည်။ modus operandi တွင်ပုံခွဲခြားခြင်း၊ အရာဝတ္ထုခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်း၊ အတည်ပြုခြင်းနှင့်ရှာဖွေခြင်း၊ မှတ်တိုင်ရှာဖွေခြင်း၊ အရာဝတ္ထုအသိအမှတ်ပြုခြင်းနှင့်နောက်ဆုံးအရာဝတ္ထုခွဲခြင်းတို့အတွက်လေ့ကျင့်မှုပုံစံများပါ ၀ င်သည်။

ကွန်ပျူတာအမြင်အာရုံတွင်ထင်ရှားသောဥပမာများထဲတွင် Intruder Detection systems, Screen Readers, Defect Detection setups, Metrology identifiers, and Self-driving cars installed with multi-camera setup, LiDAR units, and other resources ။

ပုံအမှတ်အသားသည်အမြင်အာရုံကိုခွဲခြားသိမြင်နားလည်ရန် AI ပုံစံများကိုလေ့ကျင့်ရန်ရည်ရွယ်ထားသော Computer Vision တွင်ကြီးကြပ်လေ့လာသင်ယူမှုပုံစံတစ်ခုဖြစ်သည်။ အချက်အလက်တံဆိပ်ကပ်ခြင်းဟုခေါ်သည်၊ အတွဲကြီးများတွင်ပုံပါမှတ်စုများသည်ပုံစံအမျိုးမျိုးကိုအကျယ်တ ၀ င့်ဖော်ပြသည်၊ အနာဂတ်၌အနာဂတ်ကိုအဆုံးအဖြတ်ပေးနိုင်ရန်သူတို့၏စွမ်းရည်ကိုမြှင့်တင်ပေးသည်။

Computer Vision တွင်ပုံမှတ်ပုံတင်ပုံအားဗဟိုပြုဒေတာစုများထဲသို့တိကျမှန်ကန်စွာထည့်ရန်သက်ဆိုင်ရာကိရိယာများမှတဆင့်ကွဲပြားသောပုံများကိုခွဲခြားရန်ရည်ရွယ်သည်။ ပိုမိုရိုးရှင်းသောအသုံးအနှုန်းများတွင်ပုံမှတ်စုသည်စာသားများ (သို့) အခြားအမှတ်အသားများများမှတဆင့်ပုံများကိုအမှတ်အသားများနှင့်အမှတ်အသားများ ခွဲခြား၍ ရှာဖွေခြင်းကိုပိုမိုကောင်းမွန်စေရန်လေ့ကျင့်ပေးသည်။