Video anotace pro inteligentní AI

Označte a připravte tréninková data pomocí služby Video Annotation Services for Computer Vision

Video anotace

Objevte anotované video datové kanály bez překážek.

Vybraní klienti

Proč jsou služby Video Annotation Services nutné pro počítačové vidění?

Přemýšleli jste někdy o tom, jak umělé inteligence, nastavení ML a stroje založené na počítačovém vidění mohou proaktivně identifikovat entity specifické pro video a podle toho provádět akce? Zde přichází na řadu anotace videa, která inteligentním systémům umožňuje rozpoznávat a identifikovat objekty, vzory a další na základě označených dat, která jsou jim dodávána.

Stále si nejste jisti, proč má video anotace pro počítačové vidění smysl! Pokud jste někdy uvažovali o tom, že byste vlastnili auto s vlastním pohonem, znalost podrobností video anotace dává naprostý smysl. Ať už jde o trénování autonomních vozidel, aby detekovala zátarasy, chodci a překážky jsou dobré při určování pozic a aktivit, video štítkování hraje roli při výcviku téměř každého vnímavého modelu umělé inteligence.

Anotace obrázku

Pokud jste stále zmateni, jak celá premisa funguje, zde je samovysvětlující příklad:

Představte si, že byste před odhalením prototypu školili znalostní databázi samořiditelného auta. Aby mohl autonomní vůz fungovat na nejvyšší úrovni, měl by být schopen přesně a přesně identifikovat signály, osoby, zátarasy, zátarasy a další entity, kterými je možné projet. To je však možné pouze tehdy, pokud se modely strojového učení a počítačového vidění dokážou učit pomocí označených datových sad, případně použitých k trénování algoritmů.

Označování videa – lidský dotek pro vaši AI

Krátký příběh - Shaip vám umožňuje přístup k některým z nejpokročilejších řešení anotace videa, abyste si představili vnímavé a vysoce inteligentní modely. Jako společnost pro video anotace, Shaip propůjčuje nejefektivnější tréninkovou palebnou sílu modelu pro vaše nastavení specifická pro cíl, dále obohacená o nástroje pro těžbu dat, interní týmy pro označování dat a schopnost přinést širokou škálu nástrojů pro anotaci videa tak, aby vyhovovaly každý relevantní případ použití.

Pokud zadáte požadavky na označování videa společnosti Shaip, můžete získat následující zdroje:

Video anotační služby
  • Schopnost zpracovávat delší videa a extrahovat informace
  • Automatizovaná perspektiva anotací pro rychlejší uvedení na trh
  • Přístup k označování snímek po snímku
  • Pokrytí specifické pro dané odvětví
  • Vyšší přesnost
  • Schopnost zpracovávat šílené objemy dat

Naše odbornost

Snadné produktivní označování videa

Zachyťte každý objekt ve videu, snímek po snímku a přidejte k němu poznámky, aby byly pohyblivé objekty rozpoznatelné stroji pomocí našich pokročilých služeb označování videa. Máme technologii a zkušenosti nabízet řešení pro označování videa, která vám pomohou s komplexně označenými datovými sadami pro všechny vaše potřeby označování videa. Pomáháme vám vytvářet modely počítačového vidění přesně a s požadovanou úrovní přesnosti. Definujte svůj případ použití a nechte Shaip provést těžkou práci s napájením modelů vidění s následujícími nástroji, které máme k dispozici:

Ohraničující boxy

Ohraničující boxy

Pravděpodobně nejspolehlivější technika označování videa, anotace Bounding Box, se týká představování imaginárních obdélníků pro detekci objektů.

Polygonová anotace

Polygonová anotace

Pokud jde o klasifikaci scén a objektů, pokud jsou ve hře entity nepravidelného tvaru, přijde nám anotace polygonu docela užitečná, protože je přesnější než ohraničující rámečky.

Sémantická segmentace

Sémantická segmentace

Pokud chcete vyvinout cílenější a přesnější umělé inteligence počítačového vidění, můžete zvážit sémantickou segmentaci, která se týká klasifikace obrázků na úrovni pixelů.

Klíčová poznámka

Klíčová poznámka

Nastavení biometrického zabezpečení, jako je detekce obličeje, může těžit z anotace Keypoint, která se zaměřuje na označování výrazů uživatelů, specifických obličejových značek, jako jsou rty, nosy, oči, a dokonce i anotace na buněčné úrovni.

3D kvádrová anotace

3D kvádrová anotace

Pravděpodobně více definovaná verze anotace ohraničujícího rámečku, 3D kvádry se používají k identifikaci a označování objektů ve třech rozměrech, nikoli ve dvou, jak nabízejí 2D ohraničující rámečky.

Line & Amp; Polyline Anotace

Anotace čáry a křivky

Tuto techniku ​​je nejlepší nasadit pro vertikály, které vyžadují více planární přístup k entitám označování. Používá se pro popisování potrubí, silnic, kolejí a datových sad týkajících se značení silnic, jízdních pruhů a dalších.

Klasifikace rámců

Klasifikace rámců

U datových pracovních toků týkajících se anotace videa na YouTube implementujeme klasifikaci snímků jako preferovaný způsob anotace. Díky tomu můžete videa lépe navigovat, můžete přeskakovat snímky a nabízí lepší ovládání.

Video Přepis

Video Přepis

Pokud chcete, aby byla vaše videa lépe zapojena, doporučujeme přepis videa jako doplňkovou formu anotace, která se nejlépe hodí k převodu zvukových úryvků příslušného videa do textu.

Kosterní anotace

Kosterní anotace

Pokud plánujete vývoj modelů pro bezpečnostní aplikace, fitness a sportovní analytiku, doporučujeme nasadit skeletální anotaci pro identifikaci a označování datových sad se zaměřením na zarovnání těla a umístění.

Anotace více štítků

Anotace více štítků

U určitých označených kategorií se musíte zaměřit na podkategorie, abyste zúžili rozhodování a učinili analýzu ještě přesnější. Instanční anotace, která je součástí video anotace s více značkami, vám s tím pomůže tím, že vozidla dále kategorizuje jako autobusy, auta a další.

Analýza dat videa

Analýza dat videa

V případě, že chcete analyzovat potřebu označování videa před plánováním plnohodnotné školicí strategie, můžete se vždy spolehnout na naši analýzu dat videa, která vám pomůže lépe naplánovat případy použití, naplánovat vysoce specifické cíle a nakonec nám umožní nasadit správnou anotační techniku.

Vlastní anotace

Vlastní anotace

Jakmile skončí analýza video dat, můžeme vám dokonce pomoci naplánovat vlastní anotační strategie podporované tím správným nástrojem pro anotaci videa, i když je váš případ použití velmi těžko uchopitelný a vyžaduje další podrobnosti.

Důvody, proč si jako důvěryhodného partnera pro anotaci videa vybrat Shaip

Lidé

Lidé

Specializované a vyškolené týmy:

  • Více než 30,000 XNUMX spolupracovníků pro vytváření, označování a kontrolu dat
  • Tým pověřeného řízení projektů
  • Zkušený tým vývoje produktů
  • Tým získávání a přihlašování talentů
Proces

Proces

Nejvyšší účinnost procesu je zajištěna pomocí:

  • Robustní 6stupňový proces sigma-gate
  • Specializovaný tým 6 černých pásů Sigma - klíčoví vlastníci procesů a dodržování kvality
  • Neustálé zlepšování a zpětná vazba
Plošina

Plošina

Patentovaná platforma nabízí výhody:

  • Webová platforma typu end-to-end
  • Bezvadná kvalita
  • Rychlejší TAT
  • Bezproblémové doručení

Proč byste měli outsourcovat označování / anotaci dat videa

Věnujte tým

Odhaduje se, že vědci v oblasti dat tráví více než 80% času úklidem dat a přípravou dat. Díky outsourcingu se váš tým datových vědců může soustředit na pokračování vývoje robustních algoritmů, které nechají únavnou část práce na nás.

Škálovatelnost

I průměrný model strojového učení (ML) by vyžadoval označování velkých kusů dat, což vyžaduje, aby společnosti čerpaly zdroje z jiných týmů. S konzultanty pro anotaci videa, jako jsme my, nabízíme odborníky na domény, kteří oddaně pracují na vašich projektech a mohou snadno škálovat operace, jak vaše firma roste.

Lepší kvalita

Specializovaní doménoví experti, kteří komentují den a den, budou-každý den-dělat vynikající práci ve srovnání s týmem, který potřebuje přizpůsobit úkoly anotací ve svých nabitých plánech. Není třeba říkat, že to má za následek lepší výstup.

Odstraňte vnitřní zaujatost

Důvodem, proč modely AI selhávají, je to, že týmy pracující na sběru dat a anotaci neúmyslně zavádějí zkreslení, zkreslují konečný výsledek a ovlivňují přesnost. Dodavatel anotací dat však dělá lepší práci při anotování dat pro lepší přesnost tím, že eliminuje předpoklady a předpojatost.

Nabízené služby

Expertní sběr obrazových dat není pro komplexní nastavení AI vše v ruce. Ve společnosti Shaip můžete dokonce zvážit následující služby, díky nimž budou modely mnohem rozšířenější než obvykle:

Textová anotace

Textová anotace
Služby

Specializujeme se na přípravu školení textových dat anotováním vyčerpávajících datových sad, pomocí anotace entit, klasifikace textu, anotace sentimentu a dalších relevantních nástrojů.

Zvuková anotace

Zvuková anotace
Služby

Značení zdrojů zvuku, řeči a datových sad specifických pro hlas prostřednictvím příslušných nástrojů, jako je rozpoznávání řeči, diarizace reproduktorů, rozpoznávání emocí, je něco, na co se specializujeme.

Anotace obrázku

Anotace obrázku
Služby

Jsme pyšní na označování, segmentované datové sady obrázků pro trénování modelů počítačového vidění. Některé z relevantních technik zahrnují rozpoznávání hranic a klasifikaci obrazu.

Odborná pomoc je vzdálená pouhým kliknutím. Plánujte posouvání schopností vize AI na další úroveň! Okamžitě se na nás obraťte s žádostí o odbornou pomoc

Video anotace je proces označování entit specifických pro video příslušnými metadaty, aby byly připraveny na školení a rozpoznatelné strojem.

Označování silničních entit, jako jsou auta, chodci, označení ulic a další prvky pro školení aut s vlastním pohonem, sledování a kategorizace póz a klíčových bodů obličeje pro konkrétní hry a aplikace, a dokonce označování vlastních entit pro zrychlení inteligentní výroby jsou některé z příklady anotací videa.

V současné době vám doporučujeme přidávat poznámky k videím na YouTube tím, že se uchýlíte k externím nástrojům pro poznámky, jako je přepis videa a klasifikace rámců. Na rozdíl od editoru anotací, který dříve nabízel YouTube, se očekává, že outsourcované strategie budou lépe fungovat při zlepšování zapojení uživatelů.

Ano, k videu na YouTube můžete přidávat poznámky tím, že se primárně spoléháte na klasifikaci snímků a přepis videa.

Vize AI a modely vyžadují, aby se z nich mohly učit kamiony tréninkových dat, pokud chcete, aby byly dostatečně schopné přijímat nezávislá a proaktivní rozhodnutí v budoucnosti. Počítačové vidění proto potřebuje řádně připravené, označené a označené video komponenty, které by byly napájeny algoritmy, aby byly modely a nakonec i AI vnímavější.

Strojové učení jako technologie zajišťuje, že jsou stroje schopné učit se z identifikovatelných vzorců a dat, bez lidského zásahu. Aby to však byla realita, musí být do systému přiváděny datové sady připravené pro školení, což je nejlépe řešeno anotací videa.