Вопросы и ответы

Мы создаём синтетические датасеты для компьютерного зрения на основе 3D-моделирования и визуализации. Это изображения, которые генерируются из виртуальных сцен и сразу получают точную разметку. Дополнительно мы автоматизируем бизнес-процессы и разрабатываем сайты. Компания работает в Москве, слоган у нас простой: датасеты для всех.

Для компаний и команд, которые обучают модели распознавания изображений, но упираются в нехватку данных или стоимость разметки: производство, ритейл, склады, сельское хозяйство, безопасность, транспорт, робототехника, электронная коммерция. Перечень отраслей с примерами задач собран на странице Отрасли. Если вашей сферы там нет, это не означает, что подход не подойдёт.

Не обязательно, но желательно. Мы передаём датасет в стандартных форматах, и дальше его должен кто-то обучать. Если своих специалистов нет, мы можем подключить ML-инженеров для проверочного обучения и подготовки рекомендаций. Для первичной оценки вам достаточно описать задачу.

Детекция объектов, семантическая и инстанс-сегментация, оценка глубины, оценка позы и ключевые точки, подсчёт объектов, контроль комплектности, поиск аномалий. Классификацию изображений тоже можно решать синтетикой, хотя здесь выгода обычно меньше, чем в задачах с рамками и масками.

Нет. Офис находится в Москве, но проекты ведутся удалённо, потому что работа идёт с цифровыми данными. Встречи проходят онлайн или в офисе по договорённости, а материалы передаются через защищённые каналы.

Опишите задачу в нескольких предложениях, мы скажем честно, поможет ли синтетика, или лучше собрать реальные данные, либо сочетать оба подхода. Иногда мы советуем начать с небольшого реального набора и добавлять синтетику точечно. Нам важнее, чтобы ваша модель заработала, чем продать лишнее.

Это набор изображений, созданных не камерой, а рендером 3D-сцен, вместе с разметкой, которая вычисляется автоматически. Мы знаем, где в виртуальном мире находится каждый объект, и поэтому рамки, маски и глубина получаются точными. Основы описаны в статье Что такое синтетические данные и почему о них заговорили все.

Да, если датасет сделан грамотно. Ключевые факторы: реалистичные материалы и свет, достаточная рандомизация условий, подбор параметров под вашу камеру и обязательная проверка на реальных кадрах. Разрыв между рендером и реальностью существует, но его можно сократить, и во многих задачах он практически незаметен. Часто лучший результат даёт смесь синтетики и небольшой реальной выборки.

Зависит от задачи. Для простого детектора с несколькими классами хватает нескольких тысяч изображений, для сложных сцен и десятков классов нужны десятки тысяч. Универсального числа нет, и мы советуем наращивать объём итерациями, наблюдая за метриками. Обсуждение с примерами есть в статье Сколько изображений нужно для обучения детектора.

Да, это одно из главных преимуществ. Прототипы изделий, новая упаковка, гипотетические дефекты, объекты, которые ещё не вышли на рынок: если их можно смоделировать, их можно «сфотографировать». Так модель будет готова к моменту, когда появится реальный объект.

Она не лучше всегда, она лучше в определённых ситуациях: когда данных мало, когда нужны редкие случаи, когда разметка дорога, когда важна приватность или объект ещё не создан. Реальные данные остаются эталоном для проверки. Честное сравнение приведено в статье Синтетические и реальные данные: честное сравнение.

На нескольких уровнях: технические проверки целостности, статистический анализ распределений, визуальный просмотр выборки и проверочное обучение с оценкой на реальных кадрах. Последнее самое важное, потому что показывает, работает ли датасет на практике, а не просто хорошо выглядит.

Это разница между синтетическими и реальными изображениями, из-за которой модель, хорошо работающая на рендерах, хуже работает на настоящих фото. Мы сокращаем её физически корректным светом, реалистичными материалами, подстройкой под вашу камеру, сильной рандомизацией и дообучением на небольшом числе реальных кадров.

Нужно, если у вас есть реальные данные. Обычно лучше всего работает схема, где синтетика даёт объём и редкие случаи, а реальные кадры задают эталон условий. Пропорции подбираются экспериментально; ориентиры есть в наших материалах в блоге.

Да, тестовый датасет предоставляется по запросу. Он помогает оценить качество рендера и формат разметки до договора. Нужно помнить, что преимущества технологии наиболее заметны на больших объёмах, а тест показывает качество, но не масштабный эффект.

Баундинг-боксы (ограничивающие рамки), маски сегментации по классам и экземплярам, карты глубины, ключевые точки, а также дополнительные атрибуты: степень перекрытия, ориентация, идентификатор модели. Перечень услуг доступен на странице Разметка: маски и баундинг-боксы.

COCO, YOLO, Pascal VOC, а также JSON и CSV по согласованной схеме. Если у вас собственный формат, мы настроим выгрузку под него. Формат выбирается на этапе брифа, а изменить его позже можно без перерисовки изображений.

Для синтетических данных она точна с точностью до пикселя, потому что вычисляется из геометрии сцены, а не рисуется человеком. Вопросы возникают не к точности, а к определению: считать ли рамкой только видимую часть или объект целиком. Такие правила мы согласуем заранее.

Да, при необходимости. Для реальных снимков разметка выполняется специалистами с несколькими проверками, но это существенно дороже автоматической. Часто мы советуем разметить небольшую реальную выборку для валидации, а основной объём получить синтетически.

По правилам, которые мы фиксируем в брифе. Можно размечать только видимую часть, можно полный объём объекта, можно хранить оба варианта. Для каждого объекта мы дополнительно сохраняем долю перекрытия, чтобы вы могли фильтровать слишком сильно закрытые экземпляры.

Для синтетики нет, но нужны определения классов: что считать отдельным объектом, как различать похожие. Для ручной разметки реальных кадров мы вместе с вами пишем подробную инструкцию с примерами.

Лучше всего подходят чертежи или CAD-файлы. Если их нет, достаточно качественных фотографий с разных сторон, размеров и сведений о материалах. Для упаковки полезен макет с рисунком. Для реальных предметов иногда проще применить фотограмметрию.

Да. Мы проверим их, при необходимости упростим геометрию и настроим материалы для рендера. Готовые модели ускоряют проект и снижают стоимость, но нужно, чтобы они были в разумном масштабе и без грубых дефектов.

Условия определяются договором. Возможны варианты: передача прав на модели вместе с проектом или лицензия на использование в рамках датасета. Мы обсуждаем это на этапе согласования и фиксируем письменно.

Мы используем физически корректный рендер с PBR-материалами и реалистичным светом, поэтому результат близок к фотографии. Но фотореализм не самоцель: для обучения важнее разнообразие и правильный масштаб признаков, чем идеальная картинка. Уровень реализма мы подбираем под задачу.

Да. Готовые 3D-модели применяются в каталогах, презентациях, рекламных визуализациях, AR-приложениях. Подробнее об услуге рассказано на странице 3D-моделирование и визуализация.

От двух-трёх недель для небольшого датасета с простыми объектами до нескольких месяцев для крупных проектов с большим числом классов. Основное время уходит на подготовку 3D-моделей и согласование пилота, а сам рендер масштабируется параллельно. Точный график называем после брифа.

Обычно от нескольких дней до двух недель, в зависимости от сложности объектов и наличия материалов. Если у вас уже есть качественные CAD-модели, срок сокращается.

Цена зависит от объёма, числа классов, сложности материалов и типов разметки. Ориентиры даются в рублях за изображение: чем больше датасет, тем дешевле каждый кадр. Таблицы с порядками цен вы найдёте на странице Цены, а точную смету мы составляем после брифа.

Обычно поэтапно: аванс при старте, платёж после согласования пилота, остаток после приёмки. Для небольших проектов возможна оплата по факту сдачи. Условия фиксируются в договоре.

Для этого есть этап доработок: мы анализируем, чем именно результат не устроил, и исправляем параметры, а затем догенерируем данные. Критерии приёмки согласуются заранее, поэтому спорных ситуаций стараемся избегать. Объём доработок в рамках стоимости указывается в договоре.

Да. Параметры генерации сохраняются, поэтому добавить новые классы, ракурсы или условия можно быстро, без пересоздания всего проекта. Для регулярных задач возможно соглашение о сопровождении.

Подписываем соглашение о неразглашении, ограничиваем доступ внутри команды, не используем ваши материалы в других проектах и не называем вас клиентом без разрешения. Описание принципов есть на странице Как мы работаем.

Конвейеры сбора и обработки данных, интеграция моделей машинного обучения в рабочие процессы, автоматическая отчётность, скрипты и боты для рутины. Начинаем с разбора процесса и предлагаем минимально достаточное решение, без лишних систем.

Хорошие кандидаты: повторяющиеся действия по чёткому правилу, много ручного копирования между системами, регулярные отчёты, высокая цена ошибки. Если процесс постоянно меняется или решения принимаются «по ощущениям», сначала стоит навести в нём порядок.

Да, мы настраиваем интеграции: от получения изображений с камер до отправки результатов в вашу учётную систему или хранилище. Предварительно выясняем требования к скорости, надёжности и месту запуска, в том числе на периферийных устройствах.

Корпоративные сайты, лендинги, B2B-порталы с каталогами и личными кабинетами. В работу входят дизайн, адаптивная вёрстка, настройка скорости и базовая SEO-подготовка. Подробнее на странице Разработка сайтов.

Да. Обновление контента, исправление ошибок, мониторинг, развитие функциональности и защита от сбоев. Формат и стоимость поддержки обсуждаются отдельно и зависят от объёма работ.

Конечно. Направления независимы: многие клиенты приходят только за сайтом или только за скриптом, не интересуясь датасетами. Порядок работы такой же: заявка, бриф, согласование, производство, приёмка, поддержка.