V7 Labs筹集了300万美元,用于帮助AI团队“自动化”训练数据工作流程

2020-12-18 17:20:41

V7 Labs平台由奇点大学校友Alberto Rizzoli和RSI的前研发负责人Simon Edwardsson(“看到”应用程序Aipoly背后的同一团队)于2018年成立,该平台有望将高质量培训数据的创建速度提高10- 100倍。它通过为用户提供构建自动图像和视频数据管道,组织和版本化复杂数据集以及训练和部署“最新”视觉AI模型的能力来做到这一点。

V7 Labs的Rizzoli解释说:“要使公司构建能够提供业务价值的计算机视觉解决方案,他们必须不断收集,标记和重新训练他们的模型。” “当我们在2015年构建Aipoly时,我们需要构建和维护自己的工具,同时跟上AI的快速发展,因为没有第三方SaaS产品可用。”

快进到今天,Rizzoli说,许多最佳的计算机视觉公司现在都在转向诸如V7之类的SaaS平台来解决此问题。 “建立AI初创公司时要考虑很多事情,‘我们如何有效地存储和查询100个不同的视频数据集’是您在尝试提供服务的过程中只会想到的事情。

“ V7汇集了行业最佳实践,用于组织数据,标记和启动针对实际问题的计算机视觉模型”。

该浏览器和基于云的平台声称能够“无滞后”地快速上传和渲染大型图像/视频数据集,并能够自动(在不同程度上)标记,而无需事先训练数据。 V7的设计还使其能够跟踪每个图像/视频的大量标签,从而支持每个图像数千个注释和每个数据集百万个图像。至关重要的是,Rizzoli告诉我可以“只需单击几下,而无需担心DevOps”,即可在平台内训练,部署和运行计算机视觉模型。

他补充说:“客户很快将能够审核那些模型及其相应的培训集,以调试,测试数据质量,发现故障案例并消除任何不希望的偏差,”他指出,这些都是AI中巨大的未解决的痛点行业。

为此,V7 Labs现有的约100个客户包括Tractable,GE Healthcare和Merck。它在医学成像领域的发展最快,部分原因是它提供了对DICOM注释和HIPAA合规性的支持,这两项都是医疗保健中必不可少的。

但是,根据平台上处理的数据量来衡量,Rizzoli告诉我,例行的“专家检查”是最受欢迎的任务。 他说:“这些公司包括数十家使用AI的公司来寻找汽车,石油钻机,电力线,管道或道路上的损坏或异常情况。”