Videoanmärkning för intelligenta AI: er
Märk och förbered utbildningsdata med Video Annotation Services for Computer Vision
Upptäck kommenterade videodatapipelines utan flaskhalsar.
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.
Fortfarande osäker på varför videokommentarer för datorseende är vettigt! Tja, om du någonsin har funderat på att äga en självkörd bil, är det helt logiskt att känna till de små detaljerna i videokommentarer. Oavsett om det är att träna autonoma fordon för att upptäcka vägspärrar, fotgängare och hinder är bra på att bestämma poser och aktiviteter, videomärkning har en roll att spela för att träna nästan alla medvetna AI-modeller..
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.
Videomärkning – Human Touch för din 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.
Om du lägger ut krav på videomärkning till Shaip kan du lägga vantarna på följande resurser:
- 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
Bounding Box-kommentaren är utan tvekan den mest tillförlitliga videomärkningstekniken och handlar om idéer om imaginära rektanglar för att upptäcka objekt.
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
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
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
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 & 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
För dataarbetsflöden rörande YouTube-videokommentarer implementerar vi ramklassificering som det föredragna sättet att kommentera. Detta låter dig göra videor mer navigerbara, med möjligheten att hoppa över bildrutor och ger bättre kontroll.
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
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.
Användningsfall för videokommentarer
Shaip tillhandahåller effektiva videokommentarslösningar för en mängd olika applikationer.
Förarövervakning i kabinen
Kommenterade hundratals timmar av förare och videofilmer i bilen. Varje video innehåller noggrant kommenterade klipp med ansiktsrörelser och scenarier i bilen för att noggrant övervaka förarens beteende och ge varningar när avvikelser observeras.
Retail AI
Videokommentarer är också till hjälp i butiker för att förstå konsumentbeteende. Med våra kommenterade videor är det enkelt att designa applikationer för att spåra kunders rörelser, förstå köpbeslut och identifiera stöld.
Trafikövervakning
Videokommentarer har en viktig roll att spela för att utveckla högkvalitativa övervakningsapplikationer. Vi har framgångsrikt kommenterat hundratals timmar av övervaknings- och CCTV-videor på en överlägsen nivå av upplösning och detaljering genom att kommentera nödvändiga objekt.
ansiktsigenkänning
Shaip kan applicera nyckelpunkter i ansiktet på en person som ska användas för att utveckla avancerade träningsdatauppsättningar för att utveckla ansiktsigenkänningsapplikationer.
Körfältsdetektering
Avancerade funktioner i videokommentarer gör att vi kan sålla igenom timmar av videor och använda Polyline-kommentarer för att träna fordon för att upptäcka körfält, vägmarkeringar, fordonstrafik, omledningar, gatufiler och vägbeskrivningar.
Datorseende och robotik
Genom att träna insiktsfulla robotar i att använda, anpassa och reagera på sin miljö utan behov av mänsklig interaktion, är det möjligt att minska dödsfall och olyckor som ökar produktiviteten.
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
Om du vill analysera behovet av videomärkning innan du planerar en fullfjädrad utbildningsstrategi, kan du alltid lita på vår videodataanalys som syftar till att hjälpa dig att planera användningsfallen bättre, planera ut mycket specifika mål och så småningom tillåta oss att använda rätt anteckningsteknik.
Anpassad kommentar
När videodataanalysen är över kan vi till och med hjälpa dig att planera anpassade annoteringsstrategier som stöds av rätt videoannoteringsverktyg, även om ditt användningsfall är mycket svårfångat och kräver ytterligare detaljer.
Skäl att välja Shaip som ditt pålitliga videoannoteringsföretag
Personer
Dedikerade och utbildade team:
- 30,000+ medarbetare för dataskapande, märkning och kvalitetssäkring
- Godkänd projektledningsteam
- Erfaren produktutvecklingsteam
- Talent Pool Sourcing & Onboarding Team
Behandla
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
Den patenterade plattformen erbjuder fördelar:
- Webbaserad end-to-end-plattform
- Oklanderlig kvalitet
- Snabbare TAT
- Sömlös leverans
Personer
Dedikerade och utbildade team:
- 30,000+ medarbetare för dataskapande, märkning och kvalitetssäkring
- Godkänd projektledningsteam
- Erfaren produktutvecklingsteam
- Talent Pool Sourcing & Onboarding Team
Behandla
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
Den patenterade plattformen erbjuder fördelar:
- Webbaserad end-to-end-plattform
- Oklanderlig kvalitet
- Snabbare TAT
- Sömlös leverans
Branscher vi tjänar
Som en av de branschledande leverantörerna av lösningar hjälper vi en mängd olika branscher att designa och utveckla automationsverktyg och modeller baserat på vår serie videokommentarstjänster. Vi sammanför teknologins förmåga och kompetensen hos mänskliga experter för att analysera stora datamängder för att förbättra produktionen, minska felen och öka effektiviteten.
Bil
Vi hjälper bilindustrin att utveckla och distribuera tillförlitliga verktyg för autonom körning och övervakning av bilförare baserat på våra kvalitets-AI-baserade utbildningsdatauppsättningar.
Sjukvård
Vi integrerar AI och maskininlärningsfunktioner genom att utnyttja videokommentarer för att effektivisera medicinsk, bildbehandling, procedurer och processer inom det medicinska systemet.
Tillverkning
Branscher använder sig av videokommentarers skicklighet för att träna och utveckla AI-baserade verktyg för snabbare produktion, tidsbestämt beslutsfattande och effektivisering av tillverkningen.
Övervakning
Videokommentarer utnyttjas för att upptäcka föremål och identifiera människor, bilar, träd, djur och andra föremål för att utveckla förbättrade säkerhets- och övervakningsverktyg.
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
Tjänster
Vi är specialiserade på att göra textdataträning redo genom att kommentera uttömmande datamängder, använda enhetsannotering, textklassificering, sentimentannotering och andra relevanta verktyg.
Ljudanteckning
Tjänster
Att märka ljudkällor, tal och röstspecifika datauppsättningar via relevanta verktyg som taligenkänning, högtalardiarisering, känslomässig igenkänning är något vi är specialiserade på.
Bildanmärkning
Tjänster
Vi är stolta över att märka, segmenterade bilddatauppsättningar för att träna datorseendemodeller. Några av de relevanta teknikerna inkluderar gränsigenkänning och bildklassificering.
Rekommenderade resurser
offer~~POS=TRUNC
Förstklassig insamling av videodata för att utbilda AI-modeller
Vi hjälper dig att fånga varje objekt i en video bildruta för bildruta, vi tar sedan objektet i rörelse, märker det och gör det igenkännbart av maskiner. Att samla in kvalitetsvideodatauppsättningar för att träna dina ML-modeller har alltid varit en stringent och tidskrävande process, mångfald och de enorma kvantiteter som krävs bidrar till ytterligare komplexitet.
Köparhandboken
Köparguide för videokommentarer och märkning
Det är ett ganska vanligt talesätt som vi alla har hört. att en bild kan säga mer än tusen ord, tänk bara vad en video kan säga? En miljon saker, kanske. Ingen av de banbrytande applikationerna som vi har blivit lovade, som förarlösa bilar eller intelligenta utcheckningar, är möjlig utan videokommentarer.
Lösningar
Datorsynstjänster och -lösningar
Datorsyn är ett område inom artificiell intelligens teknik that träna maskiner för att se, förstå och tolka den visuella världen, som människor gör. Det hjälper till att utveckla maskininlärningsmodellerna för att exakt förstå, identifiera och klassificera objekt i en bild eller en video - i en mycket större skala och hastighet.
Experthjälp är bara ett klick bort. Planera att ta vision AI-kapaciteten till nästa nivå! Kontakta oss för professionell hjälp, direkt
Vanliga frågor (FAQ)
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.