Гибкие 데이터 증강 решения

Используйте многофункциональные 데이터 증강 инструменты, которые адаптируются под ваши нужды.

데이터 증강

  • ActiveLoop.ai - это платформа на основе ИИ для эффективного обучения и развертывания глубоких моделей машинного обучения.
    0
    0
    Что такое ActiveLoop.ai?
    ActiveLoop.ai разработан для упрощения процесса управления большими наборами данных для моделей глубокого обучения. Он предоставляет инструменты для бесшовной загрузки данных, трансформации и увеличения, облегчая более быстрые циклы обучения. Пользователи могут использовать платформу для создания и поддержания конвейеров данных, обеспечивающих стабильную производительность модели в различных средах.
  • Создавайте высококачественные синтетические наборы данных для AI-моделей с помощью Incribo.
    0
    0
    Что такое Aurora AI?
    Incribo - это платформа, которая упрощает создание высококачественных синтетических данных для обучения AI-моделей. Она позволяет пользователям генерировать 3D-модели, аудио и другие типы данных, которые необходимы в различных областях, таких как дополненная реальность, игры, архитектура и проектирование продуктов. Синтезируя данные с реальными вариациями в характеристиках, движениях и выражениях, она улучшает обучение AI и снижает зависимость от дорогостоящих и времязатратных процессов сбора данных.
  • TorchVision упрощает задачи компьютерного зрения с помощью наборов данных, моделей и преобразований.
    0
    0
    Что такое PyTorch Vision (TorchVision)?
    TorchVision — это пакет в PyTorch, созданный для упрощения процесса разработки приложений компьютерного зрения. Он предлагает коллекцию популярных наборов данных, таких как ImageNet и COCO, а также различные предобученные модели, которые можно легко интегрировать в проекты. Также включены преобразования для предварительной обработки и увеличения изображений, что упрощает подготовку данных для обучения моделей глубокого обучения. Предоставляя эти ресурсы, TorchVision позволяет разработчикам сосредоточиться на архитектуре модели и обучении, без необходимости создавать каждый компонент с нуля.
Рекомендуемые