Что такое Synthesis AI?
Synthesis AI предлагает революционные решения по синтетическим данным, специально разработанные для приложений компьютерного зрения и восприятия. С ростом спроса на высококачественные аннотированные данные традиционные методы сбора данных больше не удовлетворяют потребностям. Synthesis AI предоставляет упрощенный способ генерации комплементарных данных, без предвзятости, позволяя компаниям эффективно обучать свои модели, обеспечивая при этом соблюдение норм о защите данных.
Какие особенности у Synthesis AI?
- Данные о людях, соответствующие стандартам конфиденциальности: Synthesis AI генерирует синтетические данные о людях, соответствующие нормам конфиденциальности, исключая риски, связанные с чувствительной личной информацией.
- Наборы данных без предвзятости: Платформа обеспечивает создание разнообразных наборов данных, устраняя предвзятости, часто встречающиеся в реальных данных, тем самым способствуя справедливым результатам в приложениях машинного обучения.
- Быстрее в производстве: Ускорьте циклы разработки и внедрения с помощью синтетических данных, позволяя компаниям быстро выводить свои продукты на рынок без задержек, связанных с традиционными методами сбора данных.
- Идеально аннотированные 3D-данные: Пользователи получают комплексные многомодальные данные, что позволяет создавать аннотации с идеальной точностью для глубины, нормалей поверхности и многое другое.
- Безлимитная генерация данных: Synthesis AI позволяет генерировать неограниченные синтетические данные для построения сложных пространственных приложений, необходимых для окружения AR/VR/XR.
- Симуляция редких случаев: Фиксируйте редкие события и крайние ситуации с помощью симуляции, обеспечивая надежную производительность и безопасность в таких приложениях, как автономное вождение и системы безопасности.
Какие характеристики у Synthesis AI?
- Разнообразные применения: Платформа обслуживает различные сектора, включая автомобильную промышленность, биометрию, безопасность и потребительские устройства.
- Высококачественные 3D-модели: Synthesis AI предлагает богатые наборы данных, упрощая разработчикам моделирование различных сценариев, что улучшает процесс обучения AI-систем.
- Комплексная симуляция сценариев: Возможность симулировать сложные окружения помогает в понимании и улучшении отклика системы на реальные сценарии.
Какие случаи использования Synthesis AI?
- Биометрия и безопасность: Улучшите процессы проверки удостоверений личности, используя миллионы синтетически сгенерированных изображений. Это помогает обучать системы распознавания лиц, не ущемляя личную жизнь.
- Мониторинг водителей: Симулируйте различные поведения водителей и пассажиров, фиксируемые с помощью многомодальных камер, улучшая разработку систем мониторинга водителей.
- Распознавание действий: Создавайте сценарии с несколькими участниками в различных окружениях для эффективного распознавания действий и обнаружения угроз в системах безопасности.
- Потребительские устройства и приложения: Используйте возможности AR/VR/XR для разработки моделей, ориентированных на человека, что необходимо для гарнитур и других потребительских электронных устройств.
- Виртуальная примерка: Миллионы синтетических идентичностей и вариантов одежды позволяют модным брендам создавать надежные модели для виртуальной примерки, предоставляя клиентам интерактивную платформу для покупок.
- Обнаружение пешеходов: Регулярная симуляция сценариев с несколькими участниками в сложных городских условиях помогает компаниям улучшать свои модели обнаружения пешеходов, необходимые для автономных транспортных средств.
Как использовать Synthesis AI?
- Определите свои потребности: Поймите свои специфические приложения и требования к данным, будь то биометрия, автомобильные приложения или потребительские устройства.
- Выберите подходящий набор данных: Выберите из доступных синтетических наборов данных, адаптированных под ваши потребности проекта.
- Имплементируйте в вашу рабочую среду: Интегрируйте синтетические наборы данных в ваш процесс обучения моделей машинного обучения.
- Тестируйте и итерайте: Используйте синтетические данные для обучения ваших моделей, тестируя надежность через различные симулированные сценарии.
