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我们喜欢的模特

作者:Tgran Petrosyan,SuperAnnotate联合创始人兼首席执行官

我知道这个标题可能会误导…这篇帖子不是关于杂志上的模特的。我想谈谈模特,这些模特对许多人来说都可以说是更性感、更神奇的东西的关键部分,包括我的团队和我。

幸运的是,大自然给了我们人类两台迷人的生物相机。随着时间的推移,它们在记录、存储和分析所有视觉信息方面可能做得不是很好,但嘿,它们帮助我们看到物体,在太空中定位,对艺术着迷等等。如果我们有多只眼睛,可以放在我们想放的任何地方-可能是在建筑物、街道、汽车、无人机、机器人、卫星,几乎可以放在任何地方,会怎么样?想象一下,他们可以随时给我们提供任何我们需要的信息-也许汽车可以分析周围环境并自动驾驶,机器人可以克服障碍,区分和分类不同类型的废物,采摘水果和蔬菜,或者也许检查你的孩子在他们的房间里做得怎么样。我相信你可以想出无数个例子,这种具有视觉感知能力的“眼睛”是如何让我们的生活变得更轻松的。

早在2010年代中期,当我还是瑞士应用物理和生物医学成像专业的博士生时,我可以清楚地看到计算机视觉(CV)如何帮助放射科医生做出更快、更好的诊断,以拯救更多生命的几个使用案例。考虑到这一想法,我于2016年在美丽的卢泽恩小镇做了一次TEDx演讲,展示了人工智能和自动化如何带来积极的变革。在此期间,我弟弟在瑞典做博士研究,致力于研究称为超像素的尖端图像分割技术,以改进最先进的技术,并加快最耗时的图像注释工作。标注是任何基于CV的对象检测任务的主干,并且非常耗费人力。仅从一个角度来看,单个CV项目需要收集、标记和管理数万到数百万张图像。很快,我哥哥的成绩越来越好,在2018年年中的某个时候,很明显,他的算法不仅可以加速生物医学成像的CV,还可以加速无数其他应用程序的CV。这导致我和弟弟从博士学位退学,开始了我们的冒险之旅,我们称之为SuperAnnotate,用我们基于SuperPixel的工具提供图像注释服务。

当时,我甚至无法想象一个创新的超像素算法将如何成为一个更大的东西的开始。就在公司成立后,我们非常幸运地遇到了一些简历和ML领域最杰出的人物和远见卓识的人,包括Pieter Abbeel教授和Trevor Darrell教授,以及后来最大的开源CV库OpenCV的创始人加里·布拉德斯基(Gary Bradski)。他们最终加入了我们的顾问委员会,帮助我们看到了塑造我们长期使命和愿景的更大图景。早些时候,我们也非常幸运地与Point Nine Capital合作,作为我们这轮种子融资的主要投资者,他们会不断推动我们走得更远,总是考虑更大的价值。我们很快意识到,我们正在构建的平台有更多的价值,我们在种子期结束后不久就发布了这个平台。Pieter Abbeel Trevor Darrell

虽然相对较新,但计算机视觉应用程序正在不断地传播到每个行业,从自动驾驶汽车、机器人和安全到不太明显的行业,如医疗成像、零售、保险和农业,仅举几例。很快,每个行业都将构建具有视觉感知能力的系统。我们刚刚进入一个计算机视觉的新时代,从初创公司到不一定是ML First的大型企业,大量的公司都开始开发他们的第一个简历应用程序。要想取得成功,这些公司需要正确的工具和基础设施,使他们的简历应用程序开发变得更容易、更快。

数据准备和标签解决方案仅在2020年创造了38亿美元的市场,预计在未来4年内将翻一番。虽然计算机视觉的市场估计在数百亿量级,但我们可以看到,计算机视觉将如何在10年左右的时间内成为任何业务基础设施的关键层,类似于亚马逊网络服务(Amazon Web Services)或STRIPE。与未来相比,这只是我们现在看到的冰山一角。$3.8B market in 2020 market for computer vision

然而,至少可以说,建设计算机视觉管道并不是小菜一碟。根据多个消息来源,超过80%的计算机视觉项目失败,最终无法投入生产。这主要是因为在创建和管理这些数万至数百万高质量标签视觉数据方面存在巨大挑战,这仍然是一项主要是体力劳动的工作。更重要的是,如果没有合适的基础设施,监视、改进和版本化如此大量的数据集及其相应的ML模型性能将是一项巨大的痛苦。以前,这主要是相对较大的公司可以访问的,这些公司拥有庞大的内部敬业工程师团队,他们可以构建和维护这些深度集成的系统,这些系统是使生产级简历成为可能所必需的。sources

我们从一个注释平台开始,但现在我们正在用第一个端到端的应用程序开发平台来解决所有这些问题,以构建计算机视觉管道。

  • 首先,得益于我们先进的质量保证系统和数据管理基础设施,我们构建了一个图像和视频注释平台,简化了简历工程师、经理和标签团队之间的工作流程。
  • 其次,我们创建了一个服务提供商的托管市场,为我们的客户提供最好的项目注释团队,以确保高质量的注释。
  • 第三,我们通过我们的NoCode神经网络培训,使CV工程师能够创建自定义模型,不仅可以在路上测试模型,还可以使贴标签过程半自动进行。
  • 归根结底,多亏了我们的数据管理系统,我们通过允许我们的用户查询和查看数据子集、监控和改进模型性能以确保它已准备好投入生产,从而结束了这一循环。

通过这一点,我们希望让每一家公司,从学术研究人员和简历爱好者,到初创公司和企业,都能以3-5倍的速度构建、测试和推动他们的简历产品投入生产,并使它们获得成功。

由于我们专注于计算机视觉,因此我们确信,仅处理视觉数据使我们能够构建成功完成CV项目的所有必要组件,而成功在于在同一平台内将这些组件中的每一个无缝地链接在一起。对于那些想要更多了解这一点的人,我最近写了一篇关于成功构建和扩展计算机视觉管道的7个关键注意事项的综合概述。7 key considerations

我们现在正处于这个令人兴奋的时刻,我们刚刚在首轮融资中筹集了1450万美元,一些世界级的投资者以Base10 Partners为首。有趣的是,当我们刚刚成立公司时,我们第一次见到了Base10的管理合伙人TJ Nahigian,并在埃里温举行的HIVE Ventures峰会上展示了我们的SuperPixel解决方案,18个月后再次与TJ联系,并意识到我们在那之后取得了多么大的进步,这让我们感到非常兴奋。我坚信,TJ的热情和对我们的空间及其未来的透彻了解将是我们进一步发展和壮大的一大财富,我们非常高兴有他和整个Base10团队与我们一起踏上这段振奋人心的旅程。Base10 Partners TJ Nahigian HIVE Ventures Summit

这笔资金将使我们能够扩大我们在美国、欧洲和亚洲的团队,进一步推进我们的解决方案,并继续为我们的用户制造最先进的产品,以提高他们的计算机视觉。要创造更多的自动化、更多的集成、更先进的分析等,我们还有很多工作要做,以不断掌握简历的快速发展,并确保我们的用户创造出最先进的魔术。

关于SuperAnnotate

SuperAnnotate正在通过其端到端平台和管理注释服务团队的集成市场帮助公司构建下一代计算机视觉产品。SuperAnnotate提供全面的注释工具、强大的协作和质量管理系统、NoCode神经网络培训和自动化,以及数据审查和管理系统,以成功开发和扩展计算机视觉项目。从研究人员到初创企业再到世界各地的企业,每个人都信任SuperAnnotate能够在显著提高模型性能的同时,将构建更高质量的训练数据集的速度提高10倍。SuperAnnotate被CB Insights评为2021年全球100强AI公司之一。top 100 AI companies in 2021 by CB Insights

最初发表于2021年7月13日的https://blog.superannotate.com。https://blog.superannotate.com

原创文章,作者:fendouai,如若转载,请注明出处:https://panchuang.net/2021/07/14/%e6%88%91%e4%bb%ac%e5%96%9c%e6%ac%a2%e7%9a%84%e6%a8%a1%e7%89%b9/

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