Adnotare video pentru AI inteligente
Etichetați și pregătiți datele de antrenament cu Servicii de adnotare video pentru computer Vision
Descoperiți conducte de date video adnotate fără blocaje.
Clienți prezentați
De ce sunt necesare servicii de adnotare video pentru computer Vision?
Te-ai gândit vreodată cum AI, setările ML și mașinile bazate pe viziunea computerizată pot identifica în mod proactiv entitățile specifice videoclipurilor și pot lua măsuri în consecință? Aici intervine adnotarea video, permițând sistemelor inteligente să recunoască și să identifice obiecte, modele și multe altele, pe baza datelor etichetate care le sunt furnizate.
Încă nu sunteți sigur de ce are sens adnotarea video pentru viziunea computerizată! Ei bine, dacă v-ați gândit vreodată să dețineți o mașină cu conducere autonomă, cunoașterea noțiunilor de fond ale adnotărilor video are sens absolut. Fie că este vorba de antrenarea vehiculelor autonome pentru a detecta blocajele rutiere, pietonii și obstacolele sunt bune pentru a determina pozițiile și activitățile, etichetarea video are un rol de jucat în antrenarea aproape tuturor modelelor AI perceptive..
Dacă sunteți încă confuz cu privire la modul în care funcționează întreaga premisă, iată un exemplu care se explică de la sine:
Imaginați-vă că antrenați baza de date de cunoștințe a unei mașini cu conducere autonomă înainte de a dezvălui prototipul. Pentru a putea funcționa la capacitate maximă, vehiculul autonom ar trebui să fie capabil să identifice semnale, oameni, blocaje rutiere, baricade și alte entități pe care să le traverseze cu acuratețe și precizie. Cu toate acestea, acest lucru poate fi posibil numai dacă modelele de învățare automată și viziune pe computer pot învăța folosind seturile de date etichetate, care eventual sunt utilizate pentru antrenarea algoritmilor.
Etichetarea video – Atingerea umană pentru inteligența ta
Pe scurt — Shaip vă permite să accesați unele dintre cele mai avansate soluții de adnotare video pentru a crea modele perceptive și foarte inteligente. În calitate de companie de adnotări video, Shaip oferă cea mai eficientă putere de antrenament pentru modele configurațiilor specifice obiectivelor dvs., întărite în continuare cu instrumente de extragere a datelor, echipe interne de etichetare a datelor și capacitatea de a aduce o gamă largă de instrumente de adnotare video potrivite. fiecare caz de utilizare relevant.
Dacă externalizați cerințele de etichetare video către Shaip, puteți pune mâna pe următoarele resurse:
- Abilitatea de a gestiona videoclipuri mai lungi și de a extrage informații
- Perspectivă de adnotare automată pentru un timp de lansare pe piață mai rapid
- Acces la etichetarea cadru cu cadru
- Acoperire specifică industriei
- Precizie mai mare
- Abilitatea de a procesa volume nebunești de date
Expertiza noastră
Etichetarea video productivă este simplă
Capturați fiecare obiect din videoclip, cadru cu cadru și adnotă-l pentru a face obiectele în mișcare să fie recunoscute de mașini cu serviciile noastre avansate de etichetare video. Avem tehnologia și experiența pentru a vă oferi soluții de etichetare video care vă ajută cu seturi de date etichetate complet pentru toate nevoile dvs. de etichetare video. Vă ajutăm să vă construiți modelele de computer vision cu acuratețe și cu nivelul dorit de acuratețe. Definiți cazul dvs. de utilizare și lăsați-l pe Shaip să se ocupe de ridicarea greutății modelelor de viziune cu putere, cu următoarele instrumente la dispoziția noastră:
Cutii de delimitare
Probabil cea mai fiabilă tehnică de etichetare a videoclipurilor, adnotarea cutitură delimitată se referă la ideea dreptunghiurilor imaginare pentru a detecta obiecte.
Adnotare poligon
Pentru clasificarea scenelor și obiectelor, dacă există entități cu formă neregulată în joc, adnotarea poligonului este destul de utilă, deoarece este mai precisă decât casetele de delimitare.
Segmentarea semantică
Dacă doriți să dezvoltați IA de viziune computerizată mai țintite și mai precise, este posibil să doriți să luați în considerare segmentarea semantică, care se referă la clasificarea imaginilor la nivel de pixel.
Adnotare punct cheie
Configurațiile de securitate biometrică, cum ar fi detectarea feței, pot beneficia de adnotarea Keypoint care se concentrează pe etichetarea expresiilor utilizatorului, markeri faciali specifici, cum ar fi buzele, nasurile, ochii și chiar și adnotările la nivel celular.
Adnotare cuboidă 3D
Probabil o versiune mai definită a adnotării Bounding Box, cuboizii 3D sunt utilizați pentru a identifica și eticheta obiecte în trei dimensiuni, mai degrabă decât în două, așa cum este oferit de casetele de delimitare 2D.
Adnotare linie și polilinie
Această tehnică este cel mai bine implementată pentru verticalele care necesită o abordare mai plană a entităților de etichetare. Este folosit pentru adnotarea conductelor, drumurilor, șinelor și seturi de date referitoare la marcajele rutiere, benzile și multe altele.
Clasificarea cadrelor
Pentru fluxurile de date referitoare la adnotarea video YouTube, implementăm clasificarea cadrelor ca modalitate preferată de adnotare. Acest lucru vă permite să faceți videoclipurile mai navigabile, cu capacitatea de a sări peste cadre și oferă un control mai bun.
Video Transcriere
Dacă doriți o implicare mai bună în videoclipurile dvs., vă recomandăm transcrierea video ca formă suplimentară de adnotare, cea mai potrivită pentru a traduce fragmentele audio ale videoclipului în cauză în text.
Adnotare scheletică
Dacă intenționați să dezvoltați modele pentru aplicații de securitate, fitness și analize sportive, vă recomandăm și implementăm adnotări scheletice pentru identificarea și etichetarea seturilor de date, cu accent pe alinierea și poziționarea corpului.
Cazuri de utilizare pentru adnotări video
Shaip oferă soluții eficiente de adnotare video pentru o varietate de aplicații.
În monitorizarea șoferului de cabină
Adnotate sute de ore de filmări video ale șoferului și din mașină. Fiecare videoclip conține clipuri complet adnotate care prezintă mișcarea trăsăturilor faciale și scenarii în mașină pentru a monitoriza cu precizie comportamentul șoferului și pentru a oferi avertismente atunci când sunt observate abateri.
AI de vânzare cu amănuntul
Adnotarea video este de asemenea utilă în magazinele de vânzare cu amănuntul pentru a înțelege comportamentul consumatorilor. Cu videoclipurile noastre adnotate, este ușor să proiectați aplicații pentru a urmări mișcarea cumpărătorilor, a înțelege deciziile de cumpărare și a identifica furtul.
Supravegherea Traficului
Adnotarea video are un rol semnificativ de jucat în dezvoltarea aplicațiilor de supraveghere de înaltă calitate. Am adnotat cu succes sute de ore de supraveghere și videoclipuri CCTV la un nivel superior de rezoluție și detalii prin adnotarea obiectelor necesare.
Recunoastere faciala
Shaip este capabil să aplice puncte cheie pe fața unei persoane pentru a fi utilizate în dezvoltarea seturi de date de antrenament de vârf pentru dezvoltarea aplicațiilor de recunoaștere facială.
Detectarea benzii
Capacitățile avansate de adnotare video ne permit să analizăm ore întregi de videoclipuri și să folosim adnotarea Polyline pentru a instrui vehiculele pentru a detecta benzi, marcaje rutiere, traficul vehiculelor, deviuni, benzi de stradă și indicații de orientare.
Viziune pe computer și robotică
Prin antrenarea roboților perceptivi cu privire la utilizarea, adaptarea și răspunsul la mediul lor fără a fi nevoie de interacțiune umană, este posibil să se reducă decesele și accidentele care sporesc productivitatea.
Adnotare cu mai multe etichete
Pentru anumite categorii etichetate, trebuie să vă fixați pe subcategorii pentru a reduce gradul de luare a deciziilor și pentru a face analiza și mai precisă. Adnotările de instanță, ca parte a adnotărilor video cu mai multe etichete, vă ajută la același lucru, clasificând vehiculele în continuare ca autobuze, mașini și multe altele.
Analiza datelor video
În cazul în care doriți să analizați nevoia de etichetare a videoclipurilor înainte de a planifica o strategie de formare completă, vă puteți baza întotdeauna pe analiza noastră de date video, care are ca scop să vă ajute să planificați mai bine cazurile de utilizare, să planificați obiective foarte specifice și, în cele din urmă, să ne permită să implementați tehnica de adnotare corectă.
Adnotare personalizată
Odată ce analiza datelor video s-a încheiat, vă putem ajuta chiar să planificați strategii de adnotare personalizate susținute de instrumentul potrivit de adnotare video, chiar dacă cazul dvs. de utilizare este foarte evaziv și necesită detalii suplimentare.
Motive pentru a alege Shaip ca Companie de Adnotare Video de încredere
oameni
Echipe dedicate și pregătite:
- Peste 30,000 de colaboratori pentru crearea datelor, etichetare și asigurare a calității
- Echipa de management de proiect acreditată
- Echipa de dezvoltare a produselor cu experiență
- Echipa Talent Pool Sourcing & Onboarding
Proces
Cea mai mare eficiență a procesului este asigurată cu:
- Proces robust 6 Sigma Stage-Gate
- O echipă dedicată de centuri negre 6 Sigma – proprietari cheie de proces și conformitate cu calitatea
- Îmbunătățire continuă și buclă de feedback
Platformă
Platforma patentata ofera beneficii:
- Platformă end-to-end bazată pe web
- Calitate impecabilă
- TAT mai rapid
- Livrare fără întreruperi
oameni
Echipe dedicate și pregătite:
- Peste 30,000 de colaboratori pentru crearea datelor, etichetare și asigurare a calității
- Echipa de management de proiect acreditată
- Echipa de dezvoltare a produselor cu experiență
- Echipa Talent Pool Sourcing & Onboarding
Proces
Cea mai mare eficiență a procesului este asigurată cu:
- Proces robust 6 Sigma Stage-Gate
- O echipă dedicată de centuri negre 6 Sigma – proprietari cheie de proces și conformitate cu calitatea
- Îmbunătățire continuă și buclă de feedback
Platformă
Platforma patentata ofera beneficii:
- Platformă end-to-end bazată pe web
- Calitate impecabilă
- TAT mai rapid
- Livrare fără întreruperi
Domenii deservite
Fiind unul dintre cei mai importanți furnizori de soluții din industrie, ajutăm o varietate de industrii să proiecteze și să dezvolte instrumente și modele de automatizare bazate pe suita noastră de servicii de adnotare video. Reunăm capacitatea tehnologiei și competența experților umani de a analiza volume mari de date pentru a îmbunătăți producția, a reduce erorile și a crește eficiența.
Automotive
Ajutăm industria auto să dezvolte și să implementeze instrumente de încredere pentru conducerea autonomă și monitorizarea șoferilor în mașină, pe baza setului nostru de date de formare de calitate bazat pe inteligență artificială.
Medical
Integram AI și capabilități de învățare automată prin valorificarea adnotărilor video pentru a eficientiza procedurile medicale, imagistice, și procesele din cadrul sistemului medical.
de fabricație
Industriile folosesc măiestria adnotărilor video pentru a instrui și dezvolta instrumente bazate pe inteligență artificială pentru o producție mai rapidă, luarea deciziilor în termen și simplificarea producției.
Monitorizarea
Adnotările video sunt valorificate pentru a detecta obiecte și pentru a identifica oameni, mașini, copaci, animale și alte obiecte pentru a dezvolta instrumente de securitate și supraveghere îmbunătățite.
Servicii oferite
Colectarea expertă a datelor de imagine nu este completă pentru setări AI complete. La Shaip, puteți chiar să luați în considerare următoarele servicii pentru a face modelele mult mai răspândite decât de obicei:
Adnotare text
Servicii
Suntem specializați în pregătirea instruirii datelor textuale prin adnotarea unor seturi de date exhaustive, folosind adnotarea entităților, clasificarea textului, adnotarea sentimentelor și alte instrumente relevante.
Adnotare audio
Servicii
Etichetarea surselor audio, a vorbirii și a seturilor de date specifice vocii prin instrumente relevante, cum ar fi recunoașterea vorbirii, diarizarea vorbitorului, recunoașterea emoțiilor, este ceva în care suntem specializați.
Adnotarea imaginii
Servicii
Ne mândrim cu etichetarea, seturile de date de imagini segmentate pentru a pregăti modele de viziune computerizată. Unele dintre tehnicile relevante includ recunoașterea limitelor și clasificarea imaginilor.
Resurse recomandate
ofertele
Colectare de date video de prim rang pentru a antrena modele AI
Vă ajutăm să capturați fiecare obiect într-un video cadru cu cadru, apoi luăm obiectul în mișcare, îl etichetăm și îl facem recunoscut de mașini. Colectarea de seturi de date video de calitate pentru a vă instrui modelele ML a fost întotdeauna un proces stringent și consumator de timp, diversitatea și cantitățile masive necesare sporesc complexitatea.
Ghidul cumpărătorului
Ghidul cumpărătorului pentru adnotare și etichetare video
Este o vorbă destul de comună pe care am auzit-o cu toții. că o imagine ar putea spune cât o mie de cuvinte, doar imaginați-vă ce ar putea spune un videoclip? Un milion de lucruri, poate. Niciuna dintre aplicațiile inovatoare care ne-au fost promise, cum ar fi mașinile fără șofer sau casele inteligente de vânzare cu amănuntul, nu este posibilă fără adnotare video.
soluţii
Servicii și soluții de viziune pe computer
Viziunea computerizată este un domeniu al tehnologiilor de inteligență artificială careAntrenați mașinile să vadă, să înțeleagă și să interpreteze lumea vizuală, așa cum o fac oamenii. Ajută la dezvoltarea modelelor de învățare automată pentru a înțelege, identifica și clasifica cu precizie obiectele dintr-o imagine sau un videoclip - la o scară și o viteză mult mai mare.
Asistența expertă este la doar un clic distanță. Planificați să duceți capacitățile AI de viziune la următorul nivel! Contactați-ne imediat pentru ajutor profesional
Întrebări frecvente (FAQ)
Adnotarea video este procesul de etichetare a entităților specifice videoclipului cu metadate relevante, pentru a le face pregătite pentru antrenament și recunoscute de mașină.
Etichetarea entităților rutiere, cum ar fi mașinile, pietonii, indicatoarele stradale și alte elemente pentru antrenamentul mașinilor cu conducere autonomă, urmărirea și clasificarea posturilor și punctelor cheie faciale pentru anumite jocuri și aplicații și chiar etichetarea entităților personalizate pentru a accelera producția inteligentă sunt unele dintre ele. exemplele de adnotare video.
În prezent, vi se recomandă să adnotați videoclipurile YouTube recurgând la instrumente de adnotare externalizate, cum ar fi transcrierea videoclipurilor și clasificarea cadrelor. Spre deosebire de editorul de adnotări oferit anterior de YouTube, se așteaptă ca strategiile externalizate să funcționeze mai bine pentru a îmbunătăți implicarea utilizatorilor.
Da, puteți adnota un videoclip YouTube bazându-vă în primul rând pe clasificarea cadrelor și transcrierea videoclipului.
Vision AI și modelele necesită o mulțime de date de antrenament pentru a învăța dacă doriți ca acestea să fie suficient de capabile să ia decizii independente și proactive în viitor. Prin urmare, viziunea computerizată are nevoie de componente video pregătite, etichetate și etichetate corespunzător pentru a fi alimentate împreună cu algoritmi pentru a face modelele și, eventual, IA, mai perceptive.
Învățarea automată ca tehnologie asigură că mașinile sunt capabile să învețe din modele și date identificabile, fără intervenția umană. Cu toate acestea, pentru ca acest lucru să fie o realitate, seturile de date pregătite pentru antrenament trebuie să fie alimentate în sistem, care este cel mai bine gestionat prin adnotarea video.