Førsteklasses indsamling af videodata til træning af AI-modeller
Feedindsigt opnået via effektive videodataindsamlingstjenester for at give intelligente modeller mulighed for at tage proaktive handlinger
Er du klar til at finde de videodata, du har manglet?
Fremhævede klienter
Hvorfor er et videosætdatasæt nødvendigt for Computer Vision?
Det kan være vanskeligt at udvikle smarte applikationer, understøttet af Computer Vision, NLP og Deep Learning -teknologier. Selvom tekst-, akustiske og grafiske datasæt spiller deres rolle, kræver uddannelsesmodeller til proaktivt at identificere videospecifikke elementer streng overvågning og tilgængeligheden af top-rated indsigt.
Intet imod billeddataindsamling, men videodatasæt giver en ekstra følelse af kontinuitet til maskinlæringsmodellerne, hvilket gør dem langt mere opfattende og præcise i tide. Det er derfor, virksomheder, der planlægger at udvikle avancerede computervisionværktøjer og -ressourcer, skal overveje at outsource indsamling af videodata til professionelle udbydere.
Når det kommer til vigtigheden af indsamling af videodata, er her de ressourcer, der kan tilgås med relevante videodatasæt i spil:
- Videodatasæt til genkendelse af objekter for at hjælpe med selvkørende nøjagtighed
- Videodatasæt til dyb læring med fokus på kompleksitet i udvikling
- Hierarkiske datasæt til styring af progressive behov for abstraktion, i tilfælde af komplekse modeller
- Modellernes evne til at forudsige bevægelses- og trafikmønstre
Professionelle AI -videotræningsdatasæt
Ethvert emne. Ethvert scenarie.
At finde det rigtige videosæt, ifølge brugssagen, er lettere sagt end gjort. Shaip, som en udbyder af videodataindsamling, er fortrolig med enhver form for AI -implementering og lader dig ind på de mest relevante datasæt til den aktuelle opgave. Hos Shaip kan du være sikker på at fodre dine modeller med tilpassede videodatasæt i henhold til scenarie, opsætning, projektstyringsbehov og annotationsspecifikke præferencer.
Stadig usikker! Her er nogle af de andre grunde til at oprette forbindelse til Shaip:
- Skalerbar indsamlingstjenester til udvikling af selvlærende modeller
- Data drevet af menneskelig intelligens i top
- Videodatasættets evne til at arbejde tæt sammen med billede, lyd og tekstindsigt
- Understøttelse af holistisk billed- og videoannotering til træning af AI -modeller til at være mere præcis
- Tilgængelighed af strukturerede og ustrukturerede data til henholdsvis målretning mod standard AI -modeller og dybe indlæringspræferencer
Vores ekspertise
Videodatasæt til relevante anvendelsessager
Hos Shaip, vi hjælpe dig med at fange hvert objekt i en video billede for billede, vi tager derefter objektet i bevægelse, mærker det og gør det genkendeligt på maskiner. Indsamling af kvalitetsvideodatasæt til træning af dine ML-modeller har altid været en streng og tidskrævende proces, mangfoldighed og de nødvendige mængder, der tilføjer yderligere kompleksitet. Vi hos Shaip tilbyder dig den nødvendige ekspertise, viden, ressourcer og skala, der er nødvendig, når det kommer til videotræningsdatasæt. Vores videoer er af højeste kvalitet, der er skræddersyet specifikt til at opfylde din specifikke brugstilfælde. Vælg den videodataindsamlingstjeneste, der flugter med dit program og får bolden til at rulle med det samme. Forskellige typer videodatasæt, som vi tilbyder:
Samling af datasæt til menneskelig kropsholdning
Udforsk grusomhederne ved organiske menneskelige bevægelser fra en lang række scenarier som at stå, gå, sidde, løbe og mere under forskellige lysforhold.
Drones & Aerial Video Dataset Collection
Træn luftenheder og droner til at tage bedre kampopkald og rekreative opkald med videodata fanget i trafik, fester, stadionsamling og andre scenarier.
Samling af trafikvideo datasæt
Oplys selvkørende køretøjer ved at fodre i segmenterede og rumlige trafikvideodatasæt for at identificere trafikbevægelser i realtid og lære gradvist ved at observere
Demografisk specifik datasamling
Skær nu AI -bias fra relevante programmer ved at tilføje til det eksisterende videodatabase. Shaip giver dig mulighed for at træne modeller på en altomfattende måde ved at afsætte videoer segmenteret efter demografi, etnicitet, farve, gestus og andre parametre.
CCTV / Surveillance Video Dataset
Vi indsamler følsomme videodatasæt fra retshåndhævelsesoptegnelser, gerningssteder og datasæt til genkendelse af personer og holdninger i forskellige lysforhold for at træne intelligente overvågningsopsætninger til at identificere ubudne gæster, indstille alarmer og endda markere fremmøde.
Udskriftsklar
datasæt
Træn applikationer til automatisk at oprette videotransskriptioner ved at indsætte store mængder relevant video, tekst, billede og lyddatasæt
Folk videosamling
Højopløselige videoer med personer fra forskellig baggrund og i forskellige aktiviteter hjælper med at træne AI-modeller i ansigtsgenkendelse, adfærdsanalyse og forståelse af menneskelig interaktion.
Objektvideosamling
Fang objekter i bevægelse på tværs af forskellige miljøer og lysforhold, hvilket er afgørende for udvikling af AI-modeller med fokus på objektsporing, -detektering og -klassificering i dynamiske omgivelser.
Samling af beskadiget bil
Detaljerede videoer af køretøjer med forskellige typer skader. Dette datasæt understøtter træning af AI-modeller til vurdering af bilskader, behandling af forsikringskrav og ulykkesanalyse.
Videodatasæt
Stregkode scanning videodatasæt
5k-videoer af stregkoder med en varighed på 30-40 sek. fra flere geografier
- Brug Case: Stregkodegenkendelse. Model
- Format: Videoer
- Volumen: 5000 +
- Kommentar: Ingen
Biometrisk datasæt
22k ansigtsvideo fra flere lande med flere poseringer
- Brug Case: ansigtsgenkendelse
- Format: Videoer
- Volumen: 22,000 +
- Kommentar: Ingen
Dronebaseret videodatasæt
84.5k dronevideoer af områder som universitets-/skolecampus, fabriksplads, legeplads, gade, grøntsagsmarked med GPS-detaljer.
- Brug Case: Spor af fodgængere
- Format: Videoer
- Volumen: 84,500 +
- Kommentar: Ja
Beskadigede køretøjer (mindre) videodatasæt
5.5k videoer af biler med mindre skader fra regioner i Indien og Nordamerika
- Brug Case: Skaderegistrering
- Format: Videoer
- Volumen: 5500 +
- Kommentar: Ingen
Grunde til at vælge Shaip som din pålidelige videotræningsdatapartner
Mennesker
Dedikerede og uddannede hold:
- 30,000+ samarbejdspartnere til oprettelse af data, mærkning og kvalitetssikring
- Godkendt projektledelsesteam
- Erfaren produktudviklingsteam
- Talent Pool Sourcing & Onboarding Team
Proces
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
Den patenterede platform giver fordele:
- Web-baseret ende-til-ende platform
- Upåklagelig kvalitet
- Hurtigere TAT
- Problemfri levering
Mennesker
Dedikerede og uddannede hold:
- 30,000+ samarbejdspartnere til oprettelse af data, mærkning og kvalitetssikring
- Godkendt projektledelsesteam
- Erfaren produktudviklingsteam
- Talent Pool Sourcing & Onboarding Team
Proces
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
Den patenterede platform giver fordele:
- Web-baseret ende-til-ende platform
- Upåklagelig kvalitet
- Hurtigere TAT
- Problemfri levering
Tjenester tilbydes
Ekspertindsamling af videodata er ikke alt-i-hånden til omfattende AI-opsætninger. Hos Shaip kan du endda overveje følgende tjenester for at gøre modeller langt mere udbredte end normalt:
Indsamling af tekstdata
Tjenester
Den sande værdi af Shaip kognitive dataindsamlingstjenester er, at det giver virksomheder nøglen til at låse op for kritisk information, der findes dybt inde i ustrukturerede data
Tjenester til indsamling af lyddata
Vi gør det lettere for dig at fodre modellerne med stemmedata for at hjælpe dem med at udforske fordelene ved Natural Language Processing på en mere afbalanceret måde
Services til indsamling af billeddata
Sørg for, at din computervisionsmodel identificerer hvert billede præcist for problemfrit at kunne træne fremtidens næste generation af AI-modeller
Anbefalede ressourcer
Købervejledning
Købervejledning til videokommentarer og -mærkning
Det er et ret almindeligt ordsprog, vi alle har hørt. at et billede kunne sige mere end tusind ord, forestil dig bare, hvad en video kunne sige? En million ting, måske. Ingen af de banebrydende applikationer, vi er blevet lovet, såsom førerløse biler eller intelligente detailudtjekninger, er mulige uden videoannotering.
Tilbyder
Købers vejledning til datanotering og datamærkning
Fang hvert objekt i videoen, billede-for-billede, og annotér det for at gøre de bevægelige objekter genkendelige af maskiner med vores avancerede videoannoteringsværktøj. Vi har teknologien og erfaringen til at tilbyde videoannoteringstjenester, der hjælper dig med omfattende mærkede datasæt til alle dine videoannoteringsbehov.
Købervejledning
Købervejledning til AI-træningsdata af høj kvalitet
I en verden af kunstig intelligens og maskinindlæring er datatræning uundgåelig. Dette er den proces, der gør maskinlæringsmoduler nøjagtige, effektive og fuldt funktionelle. Guiden udforsker detaljeret, hvad AI-træningsdata er, typer af træningsdata, kvalitet af træningsdata, dataindsamling og licensering og mere.
Vil du bygge dit eget videodatasæt?
Kontakt os nu for at lære, hvordan vi kan indsamle et tilpasset datasæt til din unikke AI-løsning.
Ofte stillede spørgsmål (FAQ)
Indsamling af videodata involverer indsamling af sekvenser af levende billeder. Det er afgørende for maskinlæring, da det fanger dynamiske interaktioner, hvilket gør modeller mere dygtige til at forstå og analysere tidsmæssige sekvenser.
Videodata kan øge sikkerheden via overvågning, give indsigt i kundeadfærd, forbedre træning gennem bevægelsesanalyse og drive innovationer som autonom kørsel.
Brug kameraer, droner eller bærbare enheder til at optage sekvenser, og sørg for, at optagelserne stemmer overens med projektets krav. Derefter segmenteres, mærkes og forbehandles efter behov.
Sørg for, at videoer er klare og højopløselige, opretholder ensartet belysning, indsamler forskellige datakilder, kommenterer nøjagtigt, respekterer privatlivsbestemmelserne og validerer regelmæssigt dit datasæt for nøjagtighed.