![Hero background image](/_next/image?url=https%3A%2F%2Fcdn.sanity.io%2Fimages%2Ffuvbjjlp%2Fproduction%2F36ec2a14c00dc92a2d5048cf9e3665407f5692be-1920x1000.jpg&w=3840&q=100)
Бесплатные инструменты и контент для генерирования синтетических данных
Ознакомьтесь с нашими теперь открытыми инструментами для академического применения, массивами данных и генераторами таких массивов, которые позволяют создавать синтетические данные для обучения моделей компьютерного зрения.
![Unity Perspective 1.0 с гастрономическими продуктами](/_next/image?url=https%3A%2F%2Fcdn.sanity.io%2Fimages%2Ffuvbjjlp%2Fproduction%2Fa3bcb6c267939b3eb630266a2fd49c25da127adc-1020x574.jpg&w=3840&q=75)
Пакет Perception предоставляет набор инструментов, с помощью которых можно создавать большие массивы данных для обучения и проверки системы компьютерного зрения. Unity Perception 1.0 — это новый улучшенный выпуск, который включает дополнительные метки, рандомизаторы, примеры и возможности рендеринга.
![Анализ и визуализация данных в движке Unity](/_next/image?url=https%3A%2F%2Fcdn.sanity.io%2Fimages%2Ffuvbjjlp%2Fproduction%2Fd0b722bc1c0cedd33c606b6970bb7b1de02947e2-1193x764.jpg&w=3840&q=75)
Инструменты PySOLO — это новый пакет для Python с открытым исходным кодом, которые предоставляет инструменты для анализа и визуализации данных в новом формате SOLO.
![Демонстрация SynthHomes](/_next/image?url=https%3A%2F%2Fcdn.sanity.io%2Fimages%2Ffuvbjjlp%2Fproduction%2F15feb4594666f6d4ca44bb362f8c791139369f9c-1600x1200.jpg&w=3840&q=75)
Unity SynthHomes — это массив данных, насчитывающий 100 000 изображений интерьеров синтетических домов, и связанный двоичный файл генератора массива данных. Это решение теперь доступно с открытым кодом.
![Synthetic Humans](/_next/image?url=https%3A%2F%2Fcdn.sanity.io%2Fimages%2Ffuvbjjlp%2Fproduction%2F22b31da7f4401d6e776b703029e5f570ce489e9d-1020x574.jpg&w=3840&q=75)
Unity Synthetic Humans — это генератор трехмерных людей, созданный с нуля для применения в области компьютерного зрения, ориентированного на человека. Это решение доступно только для применения в академических целях.
![Ouva](/_next/image?url=https%3A%2F%2Fcdn.sanity.io%2Fimages%2Ffuvbjjlp%2Fproduction%2F6ba1a80d00cdd293a4df0fb73ede036868bd2936-600x337.jpg&w=3840&q=100)
Платформа моделирования данных здравоохранения Ouva использует возможности синтетических данных для повышения эффективности моделей более чем на 10%, экономии до 40 000 $ на маркировке, создания сбалансированных массивов за несколько часов, а не недель, и для ускорения итеративных циклов с недель до дней.
![Дело компании Boeing](/_next/image?url=https%3A%2F%2Fcdn.sanity.io%2Fimages%2Ffuvbjjlp%2Fproduction%2Fca943a1c45f0595fc7cdc00a8fddb7982230e4e0-600x337.jpg&w=3840&q=100)
Из этого интервью вы узнаете о том, как Boeing и Unity получили более 100 000 синтетических изображений для обучения ИИ в разработке приложения для осмотра самолетов в AR
![Passio](/_next/image?url=https%3A%2F%2Fcdn.sanity.io%2Fimages%2Ffuvbjjlp%2Fproduction%2Fe89cbaf5c78d92f730288d8737e1f730253ff17d-600x337.jpg&w=3840&q=100)
Узнайте, как сочетание синтетической информации из Unity и реальных данных позволяет Passio расширить массивы данных и ускорить обучение ИИ для приложений дополненной реальности.
![Neural Pocket](/_next/image?url=https%3A%2F%2Fcdn.sanity.io%2Fimages%2Ffuvbjjlp%2Fproduction%2Ff23bae816e3fb1a5a819ec55b747da2699469292-600x337.jpg&w=3840&q=100)
Узнайте, как ИИ-стартап Neural Pocket воспользовался услугами Unity Computer Vision в целях существенного сокращения затрат на разработку модели компьютерного зрения и ускорения ее развертывания (1 неделя вместо 24 недель).
![ИИ, распознающий собак](/_next/image?url=https%3A%2F%2Fcdn.sanity.io%2Fimages%2Ffuvbjjlp%2Fproduction%2F02bfe1acf199389f371642b48dca80febdb3bb77-1020x574.jpg&w=3840&q=100)
Узнайте о Unity Computer Vision, об использовании примеров данных и получении собственных массивов в готовых окружениях.
![Компьютерное зрение для дома](/_next/image?url=https%3A%2F%2Fcdn.sanity.io%2Fimages%2Ffuvbjjlp%2Fproduction%2Ffc36aa58ff39c56396a1a835c3d436a208a52e16-2923x1645.jpg&w=3840&q=100)
Узнайте, как наши инструменты и сервисы позволяют разрабатывать более эффективные приложения компьютерного зрения для дома, обходя существующие ограничения и проблемы.
![3D-контент для синтетических данных](/_next/image?url=https%3A%2F%2Fcdn.sanity.io%2Fimages%2Ffuvbjjlp%2Fproduction%2F1e05af44ac1b195680162512666bc46de00519e7-1920x1080.png&w=3840&q=100)
Синтетические данные создаются на основе вашей библиотеки 3D-ресурсов. Узнайте больше об источниках и методах получения 3D-контента для решения типовых задач компьютерного зрения.
![Фабрика будущего](/_next/image?url=https%3A%2F%2Fcdn.sanity.io%2Fimages%2Ffuvbjjlp%2Fproduction%2Ffc11b2e9ae0f4865c7c968e89732ec54159f11fe-740x416.jpg&w=3840&q=100)
Загрузите наш отчет о жизненно важной роли компьютерного зрения, робототехнических симуляторов и технологий RT3D для производственной отрасли будущего.
![ИИ и машинное обучение в подробностях](/_next/image?url=https%3A%2F%2Fcdn.sanity.io%2Fimages%2Ffuvbjjlp%2Fproduction%2F2d5d0c114fb4f97507ad6d78cf8b2094195dcde9-740x416.jpg&w=3840&q=100)
Освойте ключевые понятия машинного обучения, компьютерного зрения, синтеза данных и многое другое.
![Обучение систем зрения роботов с Unity](/_next/image?url=https%3A%2F%2Fcdn.sanity.io%2Fimages%2Ffuvbjjlp%2Fproduction%2F85e248ad3a5f9c3b305d78713b5ee369006c5c8e-1280x720.jpg&w=3840&q=100)
Вооружите своих роботов функцией точного взятия объекта без информации о его расположении. Познакомьтесь с методами сбора синтетических данных и глубинного обучения модели для предсказания положения заданного объекта.
![Обучение системы обнаружения объектов](/_next/image?url=https%3A%2F%2Fcdn.sanity.io%2Fimages%2Ffuvbjjlp%2Fproduction%2Fcb019212e67cf358e41852e43cfa8649282f7a50-810x455.jpg&w=3840&q=100)
Узнайте о том, как сгенерировать огромный массив синтетических данных для машинного обучения.
![Генерируйте и анализируйте синтетические данные](/_next/image?url=https%3A%2F%2Fcdn.sanity.io%2Fimages%2Ffuvbjjlp%2Fproduction%2Fe337e47baf257c15d57d959bb6d87cc9449e1825-810x455.jpg&w=3840&q=100)
Узнайте о том, как инструменты от Unity помогают генерировать и анализировать наборы синтетических данных на примере системы обнаружения объектов.
![Миллиарды примеров использования, ставшие возможными благодаря синтетическим данным](/_next/image?url=https%3A%2F%2Fcdn.sanity.io%2Fimages%2Ffuvbjjlp%2Fproduction%2Fa7f107fa36ec192d48861c4367ae072bc39d4a6b-810x455.jpg&w=3840&q=100)
Синтетические данные помогают организациям в получении маркированных данных для машинного обучения. Узнайте о возможностях применения таких данных.
![Сумеете найти Уолли с помощью синтетических данных?](/_next/image?url=https%3A%2F%2Fcdn.sanity.io%2Fimages%2Ffuvbjjlp%2Fproduction%2F0bd5f833b5fb70d8ea61b460d87e3da7da03b783-1000x563.jpg&w=3840&q=100)
Узнайте о развертывании пакета Unity Perception для разработки рисунков в стиле Уолли для обучения нейросети, которая затем была обучена с помощью библиотеки fastai.
![Создание синтетических изображений для глубокого обучения](/_next/image?url=https%3A%2F%2Fcdn.sanity.io%2Fimages%2Ffuvbjjlp%2Fproduction%2Fe6d4620ef33a7fee9c5e882f360c43e830c52fe2-1000x563.jpg&w=3840&q=100)
Изучив это руководство, вы научитесь настраивать Unity и пакет Unity Perception для создания синтетических изображений для обучения нейросетей методом глубокого обучения, алгоритмов ИИ и компьютерного зрения.
![Стандартное познание, единство](/_next/image?url=https%3A%2F%2Fcdn.sanity.io%2Fimages%2Ffuvbjjlp%2Fproduction%2Fdaef2d611a2c6aeb67c41fbde87e5e125444b460-810x455.jpg&w=3840&q=100)
Узнайте о том, как компания Standard Cognition воспользовалась Unity для снижения финансовых затрат и ускорения разработки алгоритмов сбора и маркировки данных в системе цифровых касс.
![Ускорьте обучение моделей компьютерного зрения](/_next/image?url=https%3A%2F%2Fcdn.sanity.io%2Fimages%2Ffuvbjjlp%2Fproduction%2F780c88e4505ef43b237ea5ccdeeca432ada927f4-1230x600.jpg&w=3840&q=75)
Нужна помощь в области генерации синтетических данных и компьютерного зрения? Воспользуйтесь консультационными и профессиональными услугами, которые предоставляет наша команда экспертов.
Синтетические данные непохожи на реальные. Действительно ли они эффективны?
+В каких сферах можно обучать компьютерное зрение с помощью синтетических данных?
+Когда стоит использовать синтетические данные?
+Эксперты Unity в области компьютерного зрения соберут для вас массив данных.
Что включено в предложение:
- Предварительная консультация по требованиям к массиву данных
- Система тарифов для доступности крупных массивов
- Услуги наших специалистов по обеспечению соответствия массива требованиям
Используйте навыки работы в Unity для разработки собственного массива данных.
Что включено в предложение:
- Ранний доступ к предварительной версии пакета Unity Perception с продвинутыми функциями, такими как настраиваемые датчики и усовершенствованные инструменты маркировки
- Обширная библиотека контента с полностью параметризованными синтетическими моделями людей и процедурных домашних сред
- Доступ к платным услугам для помощи в создании ассетов