Синтез ИИ — синтетические данные для компьютерного зрения и восприятия это платформа, которая обеспечивает конфиденциальность, беспристрастные синтетические данные и моделирование для биометрии, безопасности, AR/VR/XR, мониторинга водителя, обнаружения пешеходов, виртуальной пробной версии и многого другого. Это позволяет быстро обучать и оценивать модели, генерируя миллионы меченых 3D-активов, сценариев и разнообразных человеческих данных, не полагаясь исключительно на сбор данных в реальном мире. Решение подчеркивает освещение редких событий, снижение предвзятости и быстрые в производстве синтетические рабочие процессы данных для систем компьютерного зрения и восприятия в потребительских, автомобильных и безопасности доменов.
Как это работает
- Генерируют синтетические сцены и человеческие объекты с пиксельными 3D-аннотациями (позой, глубиной, нормой, сегментацией и т. д.).
- Создавайте разнообразные, уменьшенные смещением наборы данных, охватывающие демографию, одежду, аксессуары, среду и точки зрения камеры.
- Используйте данные для обучения, проверки и бенчмарка моделей CV / ML для биометрии, безопасности, AR / VR / XR, мониторинга водителя, обнаружения пешеходов и многого другого.
- Интегрируйтесь в производственные конвейеры, чтобы ускорить разработку моделей, сохраняя при этом конфиденциальность и минимизируя сбор данных в реальном мире.
Случаи использования
- Проверка личности и идентификация лица: Непредвзятое обучение модели идентификации лица с миллионами идентичностей.
- Безопасность: Сценарии распознавания активности и обнаружения угроз от нескольких лиц и в различных средах.
- AR/VR/XR: ориентированные на человека модели ML для разработки аппаратного/программного обеспечения гарнитуры.
- Virtual Try-On: Контролируйте тип тела, позу и варианты одежды для создания надежных моделей одежды.
- Мониторинг водителя: поведение водителя / пассажира в демографии и интерьерах транспортных средств.
- Обнаружение пешеходов: имитировать сцены на открытом воздухе от нескольких человек с точными позами и этикетками сегментации.
Почему синтетические данные
- Конфиденциальность и этика: Беспристрастные, сохраняющие конфиденциальность наборы данных с разнообразной демографией.
- Edge Case Coverage — моделирование редких или опасных событий, которые трудно фиксировать в реальных данных.
- Pixel-Perfect Labels: подробные 3D-аннотации для глубины, норм, ориентиров и многого другого.
- Быстрое производство: быстрое производство данных и итерация моделей.
Безопасность, соблюдение и этика
- Предназначен для поддержки практики сохранения конфиденциальности данных и снижения предвзятости в обучающих наборах данных.
- Обеспечивает ответственное развитие биометрических систем и систем безопасности с синтетическими альтернативами реальному сбору данных.
Основные характеристики
- Масштабные синтетические данные и моделирование для обучения модели CV/ML
- Соответствующие конфиденциальности, непредвзятые лицевые / биометрические наборы данных
- Пиксельные 3D-метки: глубина, норма, 3D-знаки, сегментация и т.д.
- Всеобъемлющие варианты использования: проверка идентификатора, безопасность, AR/VR/XR, виртуальный Try-On, мониторинг водителя, обнаружение пешеходов
- Поколение сценариев крайних случаев и редких событий
- Мультимодальная генерация данных для различных типов камер и сред
- Готовые к использованию конвейеры данных для ускорения производства
- Документация и ресурсы для стратегий синтетических данных и передовой практики
