Videoanmærkning til intelligente AI'er

Mærk og forbered træningsdata med Video Annotation Services for Computer Vision

Video-kommentar

Opdag kommenterede videodatapipelines uden flaskehalse.

Fremhævede klienter

Hvorfor er Video Annotation Services påkrævet til Computer Vision?

Har du nogensinde overvejet, hvordan AI'er, ML-opsætninger og maskiner baseret på computersyn proaktivt kan identificere videospecifikke enheder og træffe foranstaltninger i overensstemmelse hermed? Det er her, videoannotering kommer ind, så intelligente systemer kan genkende og identificere objekter, mønstre og mere baseret på de mærkede data, der er givet til dem.

Stadig usikker på, hvorfor videoannotering til computersyn giver mening! Nå, hvis du nogensinde har overvejet at eje en selvkørende bil, giver det fuldstændig mening at kende til de små ting ved videoannotering. Uanset om det er træning af autonome køretøjer til at opdage vejspærringer, fodgængere og forhindringer er gode til at bestemme positurer og aktiviteter, videomærkning har en rolle at spille i træningen af ​​næsten enhver opfattende AI-model.

Billedannotation

Hvis du stadig er i tvivl om, hvordan hele forudsætningen fungerer, er her et selvforklarende eksempel:

Forestil dig at træne vidensdatabasen for en selvkørende bil, før du afslører prototypen. For at kunne fungere på topkapacitet bør det autonome køretøj være i stand til at identificere signaler, mennesker, vejspærringer, barrikader og andre enheder til at køre igennem med nøjagtighed og præcision. Dette kan dog kun gøres muligt, hvis modellering af maskinlæring og computervision kan lære ved hjælp af de mærkede datasæt, der til sidst bruges til at træne algoritmerne.

Videomærkning – Human Touch til din AI

Lang historie kort - Shaip giver dig adgang til nogle af de mest avancerede videoannotationsløsninger til idéopfattende og meget intelligente modeller. Som et videoannotationsfirma låner Shaip den mest effektive modeluddannelse ildkraft til dine målspecifikke opsætninger, forstærket yderligere med data mining-værktøjer, interne datamærkningsteams og muligheden for at bringe en bred vifte af videoannotationsværktøjer til at passe alle relevante brugssager.

Hvis du outsourcer videomærkningskrav til Shaip, kan du få fingrene i følgende ressourcer:

Videoanmærkningstjenester
  • Mulighed for at håndtere længere videoer og udtrække information
  • Automatiseret annotationsperspektiv for hurtigere time-to-market
  • Adgang til ramme-for-ramme mærkning
  • Branchespecifik dækning
  • Højere nøjagtighed
  • Evne til at behandle vanvittige datamængder

Vores ekspertise

Produktiv videomærkning gjort let

Fang hvert objekt i videoen, billede for billede, og kommenter det for at gøre de bevægelige objekter genkendelige på maskiner med vores avancerede videomærkningstjenester. Vi har teknologien og erfaringen til at tilbyde videomærkningsløsninger, der hjælper dig med omfattende mærkede datasæt til alle dine videomærkningsbehov. Vi hjælper dig med at opbygge dine computervisionsmodeller præcist og med det ønskede nøjagtighedsniveau. Definer din brugstilfælde, og lad Shaip gøre det tunge løft af kraftfulde visionmodeller med følgende værktøjer til vores rådighed:

Afgrænsningskasser

Afgrænsningskasser

Bounding Box-annotering, der uden tvivl er den mest pålidelige videomærkningsteknik, vedrører ideer om imaginære rektangler til at detektere objekter.

Kommentar til polygon

Kommentar til polygon

For scene- og objektklassificering, hvis der er uregelmæssigt formede objekter i spil, kommer polygon -annotering ganske praktisk, da den er mere præcis end afgrænsningsbokse.

Semantisk segmentering

Semantisk segmentering

Hvis du vil udvikle mere målrettede og præcise computer vision AI'er, kan du overveje semantisk segmentering, der vedrører klassificering af billeder på pixelniveau.

Keypoint annotation

Keypoint annotation

Biometriske sikkerhedsopsætninger som ansigtsgenkendelse kan drage fordel af Keypoint -annotation, der fokuserer på mærkning af brugerudtryk, specifikke ansigtsmarkører som læber, næser, øjne og endda annotering på mobilniveau.

3D kuboid annotation

3D kuboid annotation

Sandsynligvis en mere defineret version af Bounding Box -annotationen, 3D -kuboider bruges til at identificere og mærke objekter i tre dimensioner frem for to, som tilbydes af 2D -afgrænsningsbokse.

Line & Amp; Polyline -annotation

Line & Polyline annotation

Denne teknik anvendes bedst til vertikaler, der kræver en mere plan tilgang til mærkningsenheder. Det bruges til at kommentere rørledninger, veje, skinner og datasæt vedrørende vejmarkeringer, baner og mere.

Rammer Klassificering

Rammer Klassificering

For dataarbejdsgange vedrørende YouTube-videoannotering implementerer vi rammeklassificering som den foretrukne måde at annotere på. Dette lader dig gøre videoer mere navigerbare med muligheden for at springe frames over og giver bedre kontrol.

Video Transcription

Video Transcription

Hvis du vil have bedre engagement i dine videoer, anbefaler vi videotranskription som en supplerende form for annotation, der er bedst egnet til at oversætte lyduddragene fra den pågældende video til tekst.

Skeletanotation

Skeletanotation

Hvis du planlægger at udvikle modeller til sikkerhedsprogrammer, fitness og sportsanalyser, anbefaler vi og implementerer skeletanmærkning til identifikation og mærkning af datasæt med fokus på kroppens justering og positionering.

Multi-label annotation

Multi-label annotation

For visse kategorier med kategorier skal du fiksere på underkategorier for at nedtrappe beslutningstagningen og gøre analysen endnu mere præcis. Instansannotering, som en del af videomærkater med flere etiketter, hjælper dig med det samme ved at kategorisere køretøjer yderligere som busser, biler og mere.

Videodataanalyse

Videodataanalyse

I tilfælde af at du ønsker at analysere behovet for videomærkning, før du planlægger en fuldgyldig træningsstrategi, kan du altid stole på vores videodataanalyse, der har til formål at hjælpe dig med at planlægge use cases bedre, planlægge meget specifikke mål og til sidst give os mulighed for at implementere den rigtige annotationsteknik.

Tilpasset kommentar

Tilpasset kommentar

Når videodataanalysen er overstået, kan vi endda hjælpe dig med at planlægge tilpassede annoteringsstrategier understøttet af det rigtige videoannoteringsværktøj, selvom din brugssag er meget uhåndgribelig og kræver yderligere detaljer.

Grunde til at vælge Shaip som dit pålidelige videoannoteringsfirma

Mennesker

Mennesker

Dedikerede og uddannede hold:

  • 30,000+ samarbejdspartnere til oprettelse af data, mærkning og kvalitetssikring
  • Godkendt projektledelsesteam
  • Erfaren produktudviklingsteam
  • Talent Pool Sourcing & Onboarding Team
Behandle

Behandle

Højeste proceseffektivitet sikres med:

  • Robust 6 Sigma Stage-Gate-proces
  • Et dedikeret team med 6 Sigma-sorte bælter - Nøgleprocessejere og overholdelse af kvalitet
  • Løbende forbedring og feedback
perron

perron

Den patenterede platform giver fordele:

  • Web-baseret ende-til-ende platform
  • Upåklagelig kvalitet
  • Hurtigere TAT
  • Problemfri levering

Tjenester tilbydes

Ekspertindsamling af billeddata er ikke praktisk til omfattende AI-opsætninger. Hos Shaip kan du endda overveje følgende tjenester for at gøre modeller langt mere udbredte end normalt:

Tekstkommentar

Tekstkommentar
Services

Vi har specialiseret os i at gøre tekstdatatræning klar ved at kommentere udtømmende datasæt ved hjælp af enhedsanmærkning, tekstklassificering, stemningsannotering og andre relevante værktøjer.

Lydkommentar

Lydkommentar
Services

Mærkning af lydkilder, tale og stemmespecifikke datasæt via relevante værktøjer som talegenkendelse, højttalerdiarisering, følelsesgenkendelse er noget, vi specialiserer os i.

Billedannotation

Billedannotation
Services

Vi sætter en ære i at mærke, segmenterede billeddatasæt til at træne computervisionsmodeller. Nogle af de relevante teknikker omfatter grænsegenkendelse og billedklassificering.

Eksperthjælp er kun et klik væk. Planlæg at tage vision AI-kapaciteter til det næste niveau! Kontakt os med det samme for professionel hjælp

Videoanotering er processen med at mærke videospecifikke enheder med relevante metadata for at gøre dem træningsklare og maskingenkendelige.

Mærkning på vejenheder som biler, fodgængere, gadeskilte og andre elementer til træning af selvkørende biler, sporing og kategorisering af stillinger og ansigtsnøglepunkter for bestemte spil og apps og endda mærkning af tilpassede enheder for at fremskynde intelligent fremstilling er nogle af eksemplerne på videokommentarer.

På nuværende tidspunkt rådes du til at kommentere YouTube -videoer ved at ty til outsourcede annotationsværktøjer som videotranskription og rammeklassificering. I modsætning til annotationseditoren, som YouTube tidligere tilbød, forventes de outsourcede strategier at fungere bedre til at forbedre brugerengagement.

Ja, du kan kommentere en YouTube -video ved først og fremmest at stole på rammeklassificering og videotranskription.

Vision AI'er og modeller kræver lastvognslæsninger af træningsdata at lære af, hvis du vil have dem til at være i stand til at tage uafhængige og proaktive beslutninger i fremtiden. Derfor skal computervision korrekt forberedt, mærket og mærket videokomponenter til at blive fodret sammen med algoritmer for at gøre modellerne og til sidst AI'erne mere opfattende.

Maskinlæring som teknologi sikrer, at maskiner er i stand til at lære af identificerbare mønstre og data, uden menneskelig indgriben. For at dette skal være en realitet, skal træningsklare datasæt dog føjes til systemet, som håndteres bedst ved videoannotering.