Eerste klas videodata-insameling om AI-modelle op te lei
Voer insigte wat verkry word deur doeltreffende video -data -insamelingsdienste om intelligente modelle in staat te stel om proaktief op te tree
Gereed om die videodata te vind wat jy gemis het?
Voorgestelde kliënte
Waarom is 'n datastel vir video -opleiding nodig vir Computer Vision?
Dit kan lastig wees om slim toepassings te ontwikkel, ondersteun deur Computer Vision, NLP en Deep Learning. Terwyl tekstuele, akoestiese en grafiese datastelle hul rol speel, vereis opleidingsmodelle vir die proaktiewe identifisering van videospesifieke elemente streng monitering en die beskikbaarheid van top-gegewens.
Niks teen die versameling van beelddata nie, maar video -datastelle gee 'n ekstra kontinuïteit aan die masjienleermodelle, wat dit betyds meer insiggewend en akkuraat maak. Dit is die rede waarom ondernemings wat van plan is om gevorderde gereedskap en hulpbronne vir rekenaarvisie te ontwikkel, dit moet oorweeg om video -insameling aan professionele verskaffers uit te kontrakteer.
Wat die belangrikheid van die versameling van videodata betref, is hier die bronne wat verkry kan word met relevante video -datastelle in die spel:
- Videodataset vir voorwerpopsporing, om te help met die akkuraatheid van selfry
- Videodataset vir diep leer met die fokus op die ontwikkelende kompleksiteit
- Hiërargiese datastelle vir die bestuur van progressiewe behoeftes vir abstraksie, in die geval van komplekse modelle
- Die vermoë van modelle om bewegings- en verkeerspatrone te voorspel
Professionele AI -video -opleidingsdatastelle
Enige onderwerp. Enige scenario.
Volgens die gebruiksgeval is dit makliker om die regte videostaat te vind as gedaan. Shaip, as diensverskaffer van video -data -insameling, ken alle vorme van AI -implementering en laat u die mees relevante datastelle vir die taak op hande kry. By Shaip kan u seker maak dat u modelle aangepas word met aangepaste video-datastelle, volgens scenario, opstelling, projekbestuurbehoeftes en aantekening-spesifieke voorkeure.
Nog steeds onseker! Hier is 'n paar van die ander redes om met Shaip in verbinding te tree:
- Skaalbare versamelingsdienste om selfleermodelle te ontwikkel
- Data aangedryf deur menslike intelligensie van die hoogste gehalte
- Die vermoë van die video -datastelle om nou saam te werk met beeld-, klank- en tekstuele insigte
- Ondersteuning vir holistiese beeld- en video -aantekeninge vir die opleiding van AI -modelle om meer akkuraat te wees
- Beskikbaarheid van gestruktureerde en ongestruktureerde data om onderskeidelik op standaard AI -modelle en diepgaande leervoorkeure te fokus
Ons kundigheid
Videodatastelle vir relevante gebruiksgevalle
By Shaip, ons om u te help om elke voorwerp in 'n video raam-vir-raam op te neem, neem ons die voorwerp in beweging, merk dit en maak dit herkenbaar deur masjiene. Die versameling van kwaliteit video-datastelle om u ML-modelle op te lei, was nog altyd 'n streng en tydrowende proses, diversiteit en die groot hoeveelhede wat benodig word, wat bydra tot verdere kompleksiteit. Ons by Shaip bied u die nodige kundigheid, kennis, hulpbronne en skaal wat nodig is vir video -opleidingsdatastelle. Ons video's is van die hoogste gehalte wat spesifiek aangepas is vir u spesifieke gebruiksgeval. Kies die diens vir die insameling van video -data wat pas by u program en laat die bal dadelik aan die rol kom. Ons bied verskillende soorte videodatasets aan:
Menslike houding Videodatastelversameling
Ontdek die grimmigheid van organiese menslike bewegings uit 'n wye verskeidenheid scenario's soos staan, loop, sit, hardloop en meer, in uiteenlopende beligtingstoestande.
Drones & Aerial Video Dataset Collection
Lei lugentiteite en drones op om beter veg- en ontspanningsoproepe te neem met videodata wat in die verkeer, partytjies, stadionbyeenkomste en ander scenario's vasgelê word.
Verkeersvideo -datastelversameling
Verlig selfbestuurende voertuie deur gesegmenteerde en ruimtelike verkeersvideostate in te voer, om intydse verkeersbewegings te identifiseer en geleidelik te leer deur te kyk
Demografiespesifieke datastelversameling
Sny nou die AI -vooroordeel uit relevante programme deur dit by te voeg tot die bestaande videodata -bewaarplek. Met Shaip kan u modelle op 'n allesomvattende manier oplei deur video's wat gesegmenteer is volgens demografie, etnisiteit, kleur, gebare en ander parameters opsy te sit.
CCTV / Bewakingsvideo-datastel
Ons versamel sensitiewe video -datastelle uit rekords van wetstoepassers, misdaadtonele en persoons- en postuurherkenningsdatastelle in verskillende beligtingstoestande om intelligente toesigopstellings op te lei om indringers te identifiseer, alarms te stel en selfs die bywoning te merk.
Afskrif-gereed
datastelle
Leer toepassings op om outomaties video -transkripsies te skep deur groot hoeveelhede relevante video-, teks-, beeld- en klankdatastelle in te voer
Mense video-versameling
Hoë-resolusie-video's met individue van uiteenlopende agtergronde en in verskeie aktiwiteite help om KI-modelle op te lei in gesigsherkenning, gedragsanalise en menslike interaksiebegrip.
Voorwerpvideoversameling
Vang voorwerpe in beweging oor verskillende omgewings en beligtingstoestande vas, wat van kardinale belang is vir die ontwikkeling van KI-modelle wat gefokus is op voorwerpopsporing, opsporing en klassifikasie in dinamiese instellings.
Versameling van beskadigde motors
Gedetailleerde video's van voertuie met verskillende soorte skade. Hierdie datastel ondersteun die opleiding van KI-modelle vir motorskadebepaling, versekeringseisverwerking en ongelukontleding.
Videodatastelle
Strepieskode skandeer videodatastel
5k-video's van strepieskodes met 'n duur van 30-40 sekondes uit verskeie geografiese gebiede
- Gebruiksgeval: Barcode Recog. Model
- Format: Video's
- Deel: 5000 +
- body: Geen
Biometriese datastel
22k-gesigvideo uit verskeie lande met veelvuldige posisies
- Gebruiksgeval: gesig erkenning
- Format: Video's
- Deel: 22,000 +
- body: Geen
Hommeltuig-gebaseerde videodatastel
84.5k hommeltuig-video's van gebiede soos Kollege/Skoolkampus, Fabriekterrein, Speelgrond, Straat, Groentemark met GPS-besonderhede.
- Gebruiksgeval: Voetspoor
- Format: Video's
- Deel: 84,500 +
- body: Ja
Beskadigde voertuie (klein) videodatastel
5.5k video's van motors met geringe skade uit Indië en Noord-Amerika streke
- Gebruiksgeval: Skade opsporing
- Format: Video's
- Deel: 5500 +
- body: Geen
Redes om Shaip as jou betroubare video-opleidingdatavennoot 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
dienste wat aangebied word
Deskundige videodata-insameling 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:
Versameling van teksdata
Dienste
Die ware waarde van Shaip -kognitiewe data -insamelingdienste is dat dit ondernemings die sleutel gee om kritieke inligting wat diep binne ongestruktureerde data gevind word, te ontsluit
Klankdata -insamelingdienste
Ons maak dit vir u makliker om die modelle met stemdata te voed om hulle te help om die voordele van natuurlike taalverwerking op 'n meer gebalanseerde manier te ondersoek
Dienste vir die versameling van beelddata
Maak seker dat u rekenaarvisiemodel elke beeld akkuraat identifiseer om die volgende generasie AI-modelle van die toekoms naatloos op te lei
Aanbevole bronne
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.
Bied
Koperhandleiding vir data-aantekening en etikettering van data
Vang elke voorwerp in die video, raam-vir-raam, vas en annoteer dit om die bewegende voorwerpe herkenbaar te maak deur masjiene met ons gevorderde video-annotasie-instrument. Ons het die tegnologie en die ervaring om video-aantekeningdienste aan te bied wat jou help met omvattende benoemde datastelle vir al jou video-aantekeningbehoeftes.
Kopergids
Kopersgids vir KI-opleidingsdata van hoë gehalte
In die wêreld van kunsmatige intelligensie en masjienleer is data-opleiding onvermydelik. Dit is die proses wat masjienleermodules akkuraat, doeltreffend en volledig funksioneel maak. Die gids ondersoek in detail wat AI-opleidingsdata is, soorte opleidingsdata, kwaliteit van opleidingsdata, data-insameling en lisensiëring, en meer.
Wil jy jou eie video-datastel bou?
Kontak ons nou om te leer hoe ons 'n pasgemaakte datastel vir jou unieke KI-oplossing kan insamel.
Algemene vrae (FAQ)
Videodata-insameling behels die versameling van reekse van bewegende beelde. Dit is noodsaaklik vir masjienleer aangesien dit dinamiese interaksies vasvang, wat modelle meer vaardig maak om tydelike rye te verstaan en te analiseer.
Videodata kan sekuriteit deur toesig verbeter, insigte in klantgedrag bied, opleiding deur bewegingsanalise verbeter en innovasies soos outonome bestuur aandryf.
Gebruik kameras, hommeltuie of draagbare toestelle om reekse op te neem, om te verseker dat die beeldmateriaal ooreenstem met die projek se vereistes. Daarna, segmenteer, etiketteer en voorafverwerk soos nodig.
Maak seker dat video's duidelik en hoë resolusie is, handhaaf konsekwente beligting, versamel uiteenlopende databronne, maak akkuraat aantekeninge, respekteer privaatheidsregulasies, en valideer gereeld jou datastel vir akkuraatheid.