Videoanmärkning för intelligenta AI: er

Märk och förbered utbildningsdata med Video Annotation Services for Computer Vision

Utvalda klienter

Varför behövs videoannoteringstjänster för Computer Vision?

Har du någonsin funderat på hur AI: er, ML-inställningar och maskiner baserade på datorsyn proaktivt kan identifiera videospecifika enheter och vidta åtgärder? Det är här videoannotering kommer in, så att intelligenta system kan känna igen och identifiera objekt, mönster och mer, baserat på de märkta data som matas till dem.

Still unsure about why video annotation for computer vision makes sense! Well, if you have ever considered owning a self-driven car, knowing the nitty-gritties of video annotation makes complete sense. Be it training autonomous vehicles to detect roadblocks, pedestrians, & obstacles are good at determining poses and activities, video labeling has a role to play in training almost every perceptive AI model.

Bildanmärkning

Om du fortfarande är förvirrad om hur hela förutsättningen fungerar, här är ett självförklarande exempel:

Föreställ dig att träna kunskapsdatabasen för en självkörande bil innan du avtäcker prototypen. För att kunna fungera med högsta kapacitet bör det autonoma fordonet kunna identifiera signaler, personer, vägspärrar, barrikader och andra enheter att köra igenom med noggrannhet och precision. Detta kan dock bara göras möjligt om maskininlärning och datorseendemodeller kan lära sig med hjälp av de märkta datamängderna, som så småningom används för att träna algoritmerna.

Video Labeling – Human Touch for Your AI

Lång historia kort - Shaip låter dig få tillgång till några av de mest avancerade lösningarna för videoannotering till idékänsliga och mycket intelligenta modeller. Som ett videoannotationsföretag ger Shaip den mest effektiva modellutbildningen eldkraft till dina målspecifika inställningar, förstärkt ytterligare med datagruvverktyg, interna datamärkningsteam och möjligheten att ta med ett brett utbud av videoannotationsverktyg som passar alla relevanta användningsfall.

If you outsource video labeling requirements to Shaip, you can get your hands on the following resources:

Videoannoteringstjänster
  • Möjlighet att hantera längre videoklipp och extrahera information
  • Automatiserat annotationsperspektiv för snabbare time-to-market
  • Tillgång till ram-för-ram-märkning
  • Branschspecifik täckning
  • Högre noggrannhet
  • Möjlighet att bearbeta vansinniga datamängder

Vår expertis

Produktiv videomärkning på ett enkelt sätt

Fånga varje objekt i videon, bildruta för bildruta, och kommentera den för att göra de rörliga objekten igenkännbara av maskiner med våra avancerade videoetiketteringstjänster. Vi har tekniken och erfarenheten att erbjuda videomärkningslösningar som hjälper dig med omfattande märkta datauppsättningar för alla dina videoetiketteringsbehov. Vi hjälper dig att bygga dina datorseendemodeller exakt och med önskad noggrannhetsnivå. Definiera ditt användningsfall och låt Shaip göra det tunga lyftet av kraftfulla vision-modeller, med följande verktyg till vårt förfogande:

Avgränsande lådor

Avgränsande lådor

Arguably the most reliable video labeling technique, Bounding Box annotation concerns ideating imaginary rectangles to detect objects.

Anteckning om polygon

Anteckning om polygon

För scen- och objektklassificering, om det finns oregelbundet formade enheter i spel, kommer polygonannotering att vara ganska praktiskt, eftersom det är mer exakt än avgränsande rutor.

Semantisk segmentering

Semantisk segmentering

Om du vill utveckla mer riktade och exakta datorsyn AI: er kanske du vill överväga semantisk segmentering, som handlar om att klassificera bilder på pixelnivå.

Nyckelpunktsanteckning

Nyckelpunktsanteckning

Biometriska säkerhetsinställningar som ansiktsigenkänning kan dra nytta av Keypoint -annotering som fokuserar på märkning av användaruttryck, specifika ansiktsmarkörer som läppar, näsor, ögon och till och med annotering på mobilnivå.

3D kuboid annotering

3D kuboid annotering

Förmodligen en mer definierad version av Bounding Box -anteckningen, 3D -kuboider används för att identifiera och märka objekt i tre dimensioner snarare än två, som erbjuds av 2D -begränsande rutor.

Line & Amp; Polyline -anteckning

Line & Polyline Annotation

Denna teknik används bäst för vertikaler som kräver en mer plan inställning till märkningsenheter. Den används för att kommentera rörledningar, vägar, skenor och datamängder om vägmarkeringar, körfält och mer.

Ramar Klassificering

Ramar Klassificering

For data workflows concerning YouTube video annotation, we implement frame classification as the preferred way of annotation. This lets you make videos more navigable, with the ability to skip frames & offers better control.

Video Transkription

Video Transkription

Om du vill ha bättre engagemang för dina videor rekommenderar vi videotransskription som en kompletterande form av kommentarer, som är bäst lämpad för att översätta ljudavsnitten från den berörda videon till text.

Skelettkommentar

Skelettkommentar

Om du planerar att utveckla modeller för säkerhetsapplikationer, fitness och sportanalyser rekommenderar vi och distribuerar skelettkommentarer för att identifiera och märka datauppsättningar med fokus på kroppsinriktning och positionering.

Flera etiketter

Flera etiketter

För vissa märkta kategorier måste du fixa till underkategorier för att minska beslutsfattandet och göra analysen ännu mer exakt. Instansannotering, som en del av flermärkesvideoannotering, hjälper dig med detsamma genom att kategorisera fordon ytterligare som bussar, bilar och mer.

Videodataanalys

Videodataanalys

In case you want to analyze the video labeling need before planning a full-fledged training strategy, you can always rely on our video data analysis that aims at helping you plan the use cases better, plan out highly specific goals, and eventually allow us to deploy the right annotation technique.

Anpassad kommentar

Anpassad kommentar

Once the video data analysis is over, we can even help you plan out custom annotation strategies supported by the right video annotation tool, even if your use case is highly elusive and requires further detailing.

Skäl att välja Shaip som din pålitliga partner för videoannotering

Personer

Personer

Dedikerade och utbildade team:

  • 7000+ medarbetare för dataskapande, märkning och kvalitetssäkring
  • Godkänd projektledningsteam
  • Erfaren produktutvecklingsteam
  • Talent Pool Sourcing & Onboarding Team
Processen

Processen

Högsta processeffektivitet säkerställs med:

  • Robust 6 Sigma Stage-Gate-process
  • Ett dedikerat team med 6 Sigma-svarta bälten - Viktiga processägare och kvalitetskrav
  • Kontinuerlig förbättring och återkopplingsslinga
plattform

plattform

Den patenterade plattformen erbjuder fördelar:

  • Webbaserad end-to-end-plattform
  • Oklanderlig kvalitet
  • Snabbare TAT
  • Sömlös leverans

Varför du bör lägga ut videodatamärkning / annotering

Dediker team

Det uppskattas att datavetenskapsmän lägger över 80% av sin tid på datastädning och dataförberedelse. Med outsourcing kan ditt team av datavetenskapare fokusera på att fortsätta utvecklingen av robusta algoritmer som lämnar den tråkiga delen av jobbet åt oss.

Skalbarhet

Even an average Machine Learning (ML) model would require labeling large chunks of data, which requires companies to pull in resources from other teams. With video annotation consultants like us, we offer domain experts who dedicatedly work on your projects and can easily scale operations as your business grows.

Bättre kvalité

Dedikerade domänsexperter som kommenterar dag in och dag ut kommer-vilken dag som helst-att göra ett överlägset jobb jämfört med ett team, som måste rymma annoteringsuppgifter i sina upptagna scheman. Det behöver inte sägas att det ger bättre utdata.

Eliminera intern fördom

Anledningen till att AI -modeller misslyckas är att team som arbetar med datainsamling och annotering oavsiktligt introducerar partiskhet, snedställer slutresultatet och påverkar noggrannheten. Datanoteringsleverantören gör dock ett bättre jobb med att kommentera data för förbättrad noggrannhet genom att eliminera antaganden och fördomar.

Erbjudna tjänster

Expert insamling av bilddata är inte all-hands-on-deck för omfattande AI-inställningar. På Shaip kan du till och med överväga följande tjänster för att göra modeller betydligt mer utbredda än vanligt:

Textnotering

Textnotering
Tjänster

Vi är specialiserade på att göra textdataträning redo genom att kommentera uttömmande datamängder, använda enhetsannotering, textklassificering, sentimentannotering och andra relevanta verktyg.

Ljudanteckning

Ljudanteckning
Tjänster

Att märka ljudkällor, tal och röstspecifika datauppsättningar via relevanta verktyg som taligenkänning, högtalardiarisering, känslomässig igenkänning är något vi är specialiserade på.

Bildanmärkning

Bildanmärkning
Tjänster

Vi är stolta över att märka, segmenterade bilddatauppsättningar för att träna datorseendemodeller. Några av de relevanta teknikerna inkluderar gränsigenkänning och bildklassificering.

Experthjälpen är bara ett klick bort

Planera på att ta vision AI -kapacitet till nästa nivå! Kontakta oss omedelbart för professionell hjälp

Videoannotering är processen för att märka videospecifika enheter med relevanta metadata, för att göra dem träningsklara och maskinigenkännbara.

Märkning av vägar som bilar, fotgängare, gatuskyltar och andra element för utbildning av självkörande bilar, spårning och kategorisering av poser och ansiktsnyckelpunkter för specifika spel och appar, och till och med märkning av anpassade enheter för att påskynda intelligent tillverkning är några av exemplen på videoannotering.

För närvarande rekommenderas du att kommentera YouTube -videor genom att använda sig av outsourcade annoteringsverktyg som videotransskription och ramklassificering. Till skillnad från annoteringsredigeraren som YouTube tidigare erbjöd förväntas de outsourcade strategierna fungera bättre för att förbättra användarengagemanget.

Ja, du kan kommentera en YouTube -video genom att i första hand förlita dig på ramklassificering och videotranskription.

Vision AI: er och modeller kräver lastbilar med utbildningsdata att lära av om du vill att de ska kunna ta oberoende och proaktiva beslut i framtiden. Därför behöver datorsyn ordentligt förberedda, märkta och märkta videokomponenter för att matas tillsammans med algoritmer för att göra modellerna och så småningom AI: erna mer uppfattande.

Maskininlärning som teknik säkerställer att maskiner kan lära av identifierbara mönster och data, utan mänsklig intervention. Men för att detta ska bli verklighet måste utbildningsklara datamängder matas till systemet, som hanteras bäst med videoannotering.