Video -aantekening vir intelligente AI's
Benoem en berei opleidingsdata voor met Video Annotation Services for Computer Vision
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..
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:
- 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
Waarskynlik die mees betroubare video-etiketteringstegniek, Bounding Box-annotasie gaan oor die idee van denkbeeldige reghoeke om voorwerpe op te spoor.
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
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
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
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 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
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
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
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.
Video Annotasie Gebruik Gevalle
Shaip bied effektiewe oplossings vir video-aantekeninge vir 'n verskeidenheid toepassings.
In Kajuit Bestuurder Monitering
Geannoteerde honderde ure van bestuurder en in-motor videomateriaal. Elke video bevat deeglik geannoteerde snitte wat gesigskenmerkbewegings bevat, en in-motor-scenario's om bestuurdergedrag akkuraat te monitor en waarskuwings te gee wanneer afwykings waargeneem word.
Kleinhandel AI
Video-aantekeninge is ook nuttig in kleinhandelwinkels om verbruikersgedrag te verstaan. Met ons geannoteerde video's is dit maklik om toepassings te ontwerp om koperbeweging op te spoor, koopbesluite te verstaan en diefstal te identifiseer.
Verkeerstoesig
Video-aantekeninge het 'n beduidende rol om te speel in die ontwikkeling van hoëgehalte-toesigtoepassings. Ons het honderde ure se toesig- en kringtelevisievideo's suksesvol geannoteer op 'n voortreflike vlak van resolusie en besonderhede deur vereiste voorwerpe te annoteer.
gesig erkenning
Shaip is in staat om sleutelpunte op die gesig van 'n persoon toe te pas om gebruik te word in die ontwikkeling van hoë-end opleidingsdatastelle vir die ontwikkeling van gesigsherkenningstoepassings.
Laanopsporing
Gevorderde vermoëns in video-aantekeninge stel ons in staat om deur ure se video's te sif en Polyline-aantekening te gebruik om voertuie op te lei om bane, padmerke, voertuigverkeer, omleidings, straatbane en aanwysings op te spoor.
Rekenaarvisie en robotika
Deur waarnemende robotte op te lei om hul omgewing te gebruik, aan te pas en daarop te reageer sonder die behoefte aan menslike interaksie, is dit moontlik om sterftes en ongelukke te verminder wat produktiwiteit 'n hupstoot gee.
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
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
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 as jou betroubare video-aantekeningmaatskappy te kies
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
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
Die gepatenteerde platform bied voordele:
- Web-gebaseerde end-to-end platform
- Onberispelike kwaliteit
- Vinniger TAT
- Naadloze aflewering
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
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
Die gepatenteerde platform bied voordele:
- Web-gebaseerde end-to-end platform
- Onberispelike kwaliteit
- Vinniger TAT
- Naadloze aflewering
Bedrywe wat ons bedien
As een van die toonaangewende verskaffers van oplossings, help ons 'n verskeidenheid nywerhede met die ontwerp en ontwikkeling van outomatiseringsinstrumente en -modelle gebaseer op ons reeks video-aantekeningdienste. Ons bring die vermoë van tegnologie en die bevoegdheid van menslike kundiges saam om groot datavolumes te ontleed om produksie te verbeter, foute te verminder en doeltreffendheid te verhoog.
Automotive
Ons help die motorbedryf om betroubare gereedskap te ontwikkel en te ontplooi vir outonome bestuur en monitering van bestuurders in die motor gebaseer op ons kwaliteit KI-gebaseerde opleidingsdatastelle.
mediese
Ons integreer KI- en masjienleervermoëns deur video-aantekeninge te gebruik om mediese, beeldvorming, prosedures en prosesse binne die mediese stelsel te stroomlyn.
vervaardiging
Nywerhede gebruik die bekwaamheid van video-aantekeninge om KI-gebaseerde gereedskap op te lei en te ontwikkel vir vinniger produksie, tydgebonde besluitneming en vaartbelyning van vervaardiging.
toesig
Video-aantekeninge word ingespan om voorwerpe op te spoor en om mense, motors, bome, diere en ander voorwerpe te identifiseer om verbeterde sekuriteit en toesignutsmiddels te ontwikkel.
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
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
Dienste
Dit is iets waarin ons spesialiseer in die etikettering van klankbronne, spraak en stemspesifieke datastelle via relevante instrumente soos spraakherkenning, luidsprekerdiarisering, emosieherkenning.
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.
Aanbevole bronne
offers
Eerste klas videodata-insameling om AI-modelle op te lei
Ons help jou om elke voorwerp in 'n video raam-vir-raam vas te vang, ons neem dan die voorwerp in beweging, benoem dit en maak dit herkenbaar deur masjiene. Die versameling van kwaliteit videodatastelle om jou ML-modelle op te lei was nog altyd 'n streng en tydrowende proses, diversiteit en die massiewe hoeveelhede wat benodig word, dra by tot verdere kompleksiteit.
Kopergids
Kopersgids vir video-aantekeninge en -etikettering
Dit is 'n redelik algemene gesegde wat ons almal gehoor het. dat 'n foto 'n duisend woorde kan sê, dink net wat 'n video kan sê? 'n Miljoen dinge, miskien. Nie een van die baanbrekende toepassings wat ons belowe is nie, soos bestuurderlose motors of intelligente kleinhandel-uitchecks, is moontlik sonder video-aantekeninge.
Oplossings
Rekenaarvisie -dienste en -oplossings
Rekenaarvisie is 'n gebied van kunsmatige intelligensie -tegnologiet leer masjiene om die visuele wêreld te sien, verstaan en interpreteer, soos mense dit doen. Dit help met die ontwikkeling van die masjienleermodelle om voorwerpe in 'n beeld of video akkuraat te verstaan, te identifiseer en te klassifiseer - op 'n baie groter skaal en spoed.
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
Algemene vrae (FAQ)
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.