Video -aantekening vir intelligente AI's

Benoem en berei opleidingsdata voor met Video Annotation Services for Computer Vision

Video-aantekening

Ontdek geannoteerde videodatapyplyne sonder knelpunte.

Voorgestelde kliënte

Waarom is video -annotasiedienste nodig vir rekenaarvisie?

Het u al ooit besin oor hoe AI's, ML-opstellings en masjiene gebaseer op rekenaarvisie pro-aktief video-spesifieke entiteite kan identifiseer en daarvolgens kan optree? Dit is waar video -aantekeninge inkom, waardeur intelligente stelsels voorwerpe, patrone en meer kan herken en identifiseer, gebaseer op die gemerkte data wat daaraan gevoer word.

Nog onseker oor hoekom video-aantekeninge vir rekenaarvisie sin maak! Wel, as jy dit al ooit oorweeg het om 'n selfaangedrewe motor te besit, is dit heeltemal sinvol om te weet wat die fynheid van video-aantekeninge is. Of dit nou die opleiding van outonome voertuie is om padblokkades op te spoor, voetgangers, en hindernisse is goed om posisies en aktiwiteite te bepaal, video-etikettering speel 'n rol in die opleiding van byna elke waarnemende KI-model.

Beeldaantekening

As u nog steeds verward is oor hoe die hele uitgangspunt werk, is hier 'n selfverduidelikende voorbeeld:

Stel jou voor dat jy die kennisdatabasis van 'n selfbestuurde motor oplei voordat die prototipe onthul word. Om die maksimum kapasiteit te kan behou, moet die outonome voertuig seine, mense, padblokkades, versperrings en ander entiteite kan identifiseer om deur te ry met akkuraatheid en presisie. Dit kan egter slegs moontlik word as masjienleer- en rekenaarvisiemodelle kan leer met behulp van die benoemde datastelle, wat uiteindelik gebruik word om die algoritmes op te lei.

Video-etikettering – Menslike aanraking vir jou KI

Lang verhaal kort - Met Shaip kan u toegang tot sommige van die mees gevorderde oplossings vir video -annotasie kry vir idee -waarnemende en hoogs intelligente modelle. As 'n video-aantekeningonderneming verleen Shaip die doeltreffendste modelopleidingsvuurkrag aan u doelspesifieke opstellings, verder versterk met data-ontginningstools, interne data-etiketteringspanne en die vermoë om 'n wye reeks video-annotasie-instrumente in te bring. elke relevante gebruiksgeval.

As jy video-etiketteringsvereistes aan Shaip uitkontrakteer, kan jy die volgende hulpbronne in die hande kry:

Video -aantekeningdienste
  • Die vermoë om langer video's te hanteer en inligting uit te haal
  • Outomatiese aantekeningperspektief vir vinniger bemarking
  • Toegang tot raam-vir-raam-etikettering
  • Bedryfspesifieke dekking
  • Hoër akkuraatheid
  • Die vermoë om kranksinnige hoeveelhede data te verwerk

Ons kundigheid

Produktiewe videomerking maklik gemaak

Neem elke voorwerp in die video, raam-vir-raam, en annoteer dit om die bewegende voorwerpe deur masjiene herkenbaar te maak met ons gevorderde video-etiketteringsdienste. Ons beskik oor die tegnologie en ervaring om video -etiketteringsoplossings aan te bied wat u kan help met 'n volledig benoemde datastel vir al u video -etiketteringsbehoeftes. Ons help u om u rekenaarvisiemodelle akkuraat en met die gewenste akkuraatheid te bou. Definieer u gebruiksgeval en laat Shaip die kragtige optrede doen van kragtige visiemodelle, met die volgende gereedskap tot ons beskikking:

Bindende bokse

Bindende bokse

Waarskynlik die mees betroubare video-etiketteringstegniek, Bounding Box-annotasie gaan oor die idee van denkbeeldige reghoeke om voorwerpe op te spoor.

Veelhoek-aantekening

Veelhoek-aantekening

Vir toneel- en voorwerpklassifikasie, as daar onreëlmatig gevormde entiteite in die spel is, is veelhoekaantekening baie handig, aangesien dit meer akkuraat is as omhulsels.

Semantiese segmentering

Semantiese segmentering

As u meer doelgerigte en akkurate AI vir rekenaarvisie wil ontwikkel, wil u moontlik semantiese segmentering oorweeg, wat handel oor die klassifikasie van beelde op die pixelvlak.

Sleutelpunt -aantekening

Sleutelpunt -aantekening

Biometriese beveiligingsopstellings soos gesigsopsporing kan baat by Keypoint -aantekening wat fokus op die etikettering van gebruikersuitdrukkings, spesifieke gesigsmerkers soos lippe, neuse, oë en selfs annotasie op sellulêre vlak.

3D -kuboïde aantekening

3D -kuboïde aantekening

Waarskynlik 'n meer gedefinieerde weergawe van die Bounding Box -aantekening, 3D -kuboïede word gebruik om voorwerpe in drie dimensies eerder as twee te identifiseer en te benoem, soos aangebied deur 2D -afgrendende bokse.

Lyn & amp; Polyline -aantekening

Lyn en polielyn -aantekening

Hierdie tegniek word die beste gebruik vir vertikale persone wat 'n meer vlak benadering tot etiketteringsentiteite benodig. Dit word gebruik vir die aantekening van pypleidings, paaie, spore en datastelle oor padmerke, bane en meer.

Rame Klassifikasie

Rame Klassifikasie

Vir data-werkvloeie rakende YouTube-video-aantekeninge, implementeer ons raamklassifikasie as die voorkeur manier van annotasie. Dit laat jou toe om video's meer navigeerbaar te maak, met die vermoë om rame oor te slaan en bied beter beheer.

Video Transcription

Video Transcription

As u 'n beter betrokkenheid by u video's wil hê, beveel ons videotranskripsie aan as 'n aanvullende vorm van aantekening, die beste geskik vir die vertaling van die klankgrepe van die betrokke video in teks.

Skeletale aantekening

Skeletale aantekening

As u van plan is om modelle te ontwikkel vir beveiligingstoepassings, fiksheids- en sportanalise, beveel ons aan en gebruik skeletaantekeninge vir die identifisering en etikettering van datastelle met die fokus op liggaamsbelyning en posisionering.

Multi-label aantekening

Multi-label aantekening

Vir sekere kategorieë wat gemerk is, moet u op subkategorieë vasstel om besluitneming te verminder en die analise nog meer akkuraat te maak. Annotasie van gevalle, as deel van video-annotasie met meer etikette, help u hiermee deur voertuie verder te kategoriseer as busse, motors en meer.

Analyse van videodata

Analyse van videodata

As u die video-etiketteringsbehoefte wil ontleed voordat u 'n volwaardige opleidingstrategie beplan, kan u altyd staatmaak op ons videodata-analise wat daarop gemik is om u te help om die gebruiksgevalle beter te beplan, hoogs spesifieke doelwitte te beplan en ons uiteindelik in staat te stel om die regte annotasietegniek gebruik.

Pasgemaakte aantekening

Pasgemaakte aantekening

Sodra die videodata-analise verby is, kan ons jou selfs help om gepasmaakte annotasiestrategieë uit te beplan wat deur die regte video-aantekeninginstrument ondersteun word, selfs al is jou gebruiksgeval hoogs ontwykend en vereis verdere besonderhede.

Redes om Shaip te kies as u betroubare video -annotasievennoot

Mense

Mense

Toegewyde en opgeleide spanne:

  • 30,000+ medewerkers vir die skep van data, etikettering en QA
  • Gesertifiseerde projekbestuurspan
  • Ervare produkontwikkelingspan
  • Talent Pool Sourcing & Onboarding Team
proses

proses

Die hoogste doeltreffendheid van die proses word verseker deur:

  • Robuuste 6 Sigma Stage-Gate-proses
  • 'N Toegewyde span van 6 Sigma swart gordels - Belangrike prosesseienaars en voldoening aan gehalte
  • Deurlopende verbetering en terugvoerlus
platform

platform

Die gepatenteerde platform bied voordele:

  • Web-gebaseerde end-to-end platform
  • Onberispelike kwaliteit
  • Vinniger TAT
  • Naadloze aflewering

Waarom u etikettering / annotasie van videodata moet uitkontrakteer?

Toewy span

Daar word beraam dat data -wetenskaplikes meer as 80% van hul tyd spandeer in die opruiming en voorbereiding van data. Met uitkontraktering kan u span datawetenskaplikes daarop fokus om voort te gaan met die ontwikkeling van robuuste algoritmes wat die vervelige deel van die taak aan ons oorlaat.

Skaalbaarheid

Selfs 'n gemiddelde masjienleer-model (ML) sal vereis dat groot stukke data geëtiketteer word, wat vereis dat maatskappye hulpbronne van ander spanne intrek. Met video-aantekeningkonsultante soos ons bied ons domeinkundiges aan wat toegewyd aan u projekte werk en bedrywighede maklik kan skaal soos u besigheid groei.

Beter gehalte

Toegewyde domeinkenners, wat dag-tot-dag-aantekeninge aanteken, sal-elke dag-beter werk vergeleke met 'n span wat aantekeningstake in hul besige skedules moet akkommodeer. Nodeloos om te sê, dit lei tot beter uitset.

Elimineer interne vooroordeel

Die rede waarom AI -modelle misluk, is omdat spanne wat aan data -insameling en aantekeninge werk, onbedoeld vooroordeel inbring, die eindresultaat skeef trek en die akkuraatheid beïnvloed. Die verskaffer van data -aantekeninge lewer egter 'n beter taak om die data aan te teken vir verbeterde akkuraatheid deur aannames en vooroordeel uit te skakel.

dienste wat aangebied word

Die versameling van deskundige beelddata is nie alles in die hande vir uitgebreide AI-opstellings nie. By Shaip kan u selfs die volgende dienste oorweeg om modelle meer algemeen as gewoonlik te maak:

Teksaantekening

Teksaantekening
dienste

Ons spesialiseer daarin om tekstuele data -opleiding gereed te maak deur volledige inligtingstelle aan te teken, met behulp van entiteitsaantekening, teksklassifikasie, sentimentaantekening en ander relevante instrumente.

Klankaantekening

Klankaantekening
dienste

Dit is iets waarin ons spesialiseer in die etikettering van klankbronne, spraak en stemspesifieke datastelle via relevante instrumente soos spraakherkenning, luidsprekerdiarisering, emosieherkenning.

Beeldaantekening

Beeldaantekening
dienste

Ons is trots op die etikettering van gesegmenteerde beelddatastelle om rekenaarvisiemodelle op te lei. Sommige van die relevante tegnieke sluit grensherkenning en beeldklassifikasie in.

Kundige bystand is net 'n klik weg. Beplan om visie AI-vermoëns na die volgende vlak te neem! Reik dadelik na ons vir professionele hulp

Video-annotasie is die proses om videospesifieke entiteite met relevante metadata te etiketteer, sodat hulle gereed is vir opleiding en herkenbaar deur masjiene.

Etikette op die pad, soos motors, voetgangers, straattekens en ander elemente vir die opleiding van selfaangedrewe motors, die opsporing en kategorisering van posisies en belangrike sleutelpunte vir spesifieke speletjies en programme, en selfs merk van aangepaste entiteite om intelligente vervaardiging te bespoedig die voorbeelde van video -aantekeninge.

Tans word u aangeraai om YouTube -video's aan te teken deur gebruik te maak van uitgekontrakteerde annotasiehulpmiddels soos videotranskripsie en raamklassifikasie. Anders as die annotasie -redakteur wat YouTube voorheen aangebied het, sal die uitgekontrakteerde strategieë na verwagting beter werk om gebruikersbetrokkenheid te verbeter.

Ja, u kan 'n YouTube -video aanteken deur hoofsaaklik op raamklassifikasie en videotranskripsie staat te maak.

Visie -AI's en modelle vereis dat vragmotors baie opleidingsdata kan leer as u wil hê dat hulle in staat is om onafhanklike en proaktiewe besluite in die toekoms te neem. Daarom moet rekenaarvisie behoorlik voorbereide, gemerkte en geëtiketteerde videokomponente gevoer word, saam met algoritmes om die modelle en uiteindelik die AI's meer insiggewend te maak.

Masjienleer as 'n tegnologie verseker dat masjiene kan leer uit identifiseerbare patrone en data, sonder menslike ingryping. Om dit egter 'n werklikheid te wees, moet datastelle wat gereed is vir opleiding, na die stelsel gevoer word, wat die beste hanteer kan word deur video-aantekeninge.