Förstklassig insamling av videodata för att utbilda AI-modeller
Feedinsikter som inhämtas via effektiva videodatainsamlingstjänster för att ge intelligenta modeller möjlighet att vidta proaktiva åtgärder
Är du redo att hitta videodatan du har saknat?
Utvalda klienter
Varför behövs videoutbildningsdataset för Computer Vision?
Att utveckla smarta applikationer, med stöd av Computer Vision, NLP och Deep Learning -teknik kan vara svårt. Medan text-, akustiska och grafiska datamängder har sin roll att spela, kräver träningsmodeller för proaktivt identifiering av videospecifika element strikt övervakning och tillgänglighet av högst rankade insikter.
Ingenting mot bilddatasamling utan videodata ger en ytterligare känsla av kontinuitet till maskininlärningsmodellerna, vilket gör dem mycket mer insiktsfulla och exakta i tid. Det är därför företag som planerar att utveckla avancerade datorsynverktyg och resurser måste överväga att lägga ut videodatainsamling till professionella leverantörer.
När det gäller vikten av insamling av videodata, här är de resurser som kan nås med relevanta videodata i spel:
- Videodataset för objektdetektering, för att hjälpa till med självkörande noggrannhet
- Videodataset för djupinlärning med fokus på utvecklande komplexitet
- Hierarkiska datamängder för att hantera progressiva behov för abstraktion, när det gäller komplexa modeller
- Modellernas förmåga att förutsäga rörelser och trafikmönster
Professionella AI -videoträningsdatauppsättningar
Alla ämnen. Alla scenarier.
Att hitta rätt videodataset enligt användningsfallet är lättare sagt än gjort. Shaip, som en tjänsteleverantör för videodata, är insatt i alla former av AI -implementering och låter dig ta del av de mest relevanta datamängderna för den aktuella uppgiften. På Shaip kan du vara säker på att mata dina modeller med anpassade videodatauppsättningar enligt scenario, inställningar, projekthanteringsbehov och annotationsspecifika inställningar.
Fortfarande osäker! Här är några av de andra skälen att ansluta till Shaip:
- Skalbara insamlingstjänster för att utveckla självlärande modeller
- Data drivs av förstklassig mänsklig intelligens
- Videouppsättningarnas förmåga att arbeta nära bild-, ljud- och textinsikter
- Stöd för holistisk bild- och videoannotering för att träna AI -modeller för att vara mer exakta
- Tillgänglighet av strukturerad och ostrukturerad data för att rikta in sig på standard AI -modeller respektive djupa inlärningspreferenser
Vår expertis
Videodatauppsättningar för relevanta användningsfall
På Shaip, vi hjälper dig att fånga varje objekt i en video bildruta-för-bild, 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 sträng och tidskrävande process, mångfald och de stora mängder som krävs för att ytterligare komplicera. Vi på Shaip erbjuder dig den expertis, kunskap, resurser och skala som krävs när det gäller datauppsättningar för videoträning. Våra videor är av högsta kvalitet som är skräddarsydda specifikt för att passa ditt specifika användningsfall. Välj tjänsten för datainsamling av video som passar ditt program och får bollen att rulla direkt. Olika typer av videodatauppsättningar som vi erbjuder:
Mänsklig hållning Video Dataset Collection
Utforska de oroliga organiska mänskliga rörelserna från ett brett spektrum av scenarier som att stå, gå, sitta, springa och mer i olika ljusförhållanden.
Drones & Aerial Video Dataset Collection
Träna flygföretag och drönare för att ta bättre stridssamtal och rekreationssamtal med videodata fångade i trafik, fester, stadionsamling och andra scenarier.
Trafikvideo Dataset Collection
Upplys självkörande fordon genom att mata in segmenterade och rumsliga trafikvideodata, för att identifiera trafikrörelser i realtid och lära dig successivt genom att observera
Demografispecifik datasatssamling
Skär nu AI -bias från relevanta program genom att lägga till det befintliga videodataförvaret. Shaip låter dig träna modeller på ett allomfattande sätt genom att avsätta videor segmenterade enligt demografi, etnicitet, färg, gester och andra parametrar.
CCTV / Surveillance Video Dataset
Vi samlar in känsliga videodatauppsättningar från brottsbekämpningsposter, brottsplatser och datauppsättningar för person- och hållningsigenkänning i olika ljusförhållanden för att träna intelligenta övervakningsinställningar för att identifiera inkräktare, ställa in larm och till och med markera närvaro.
Utskriftsklar
dataset
Träna applikationer för att skapa videoutskrifter automatiskt genom att mata in stora volymer relevant video, text, bild och ljuddatauppsättningar
Människor videosamling
Högupplösta videor med individer från olika bakgrunder och i olika aktiviteter hjälper till att träna AI-modeller i ansiktsigenkänning, beteendeanalys och förståelse av mänsklig interaktion.
Objektvideosamling
Fånga objekt i rörelse över olika miljöer och ljusförhållanden, vilket är avgörande för att utveckla AI-modeller fokuserade på objektspårning, detektering och klassificering i dynamiska miljöer.
Skadad bilsamling
Detaljerade videor av fordon med olika typer av skador. Denna datauppsättning stöder utbildning av AI-modeller för bedömning av skador på fordon, behandling av försäkringskrav och olycksanalys.
Videodatauppsättningar
Streckkodsskanning videodatauppsättning
5k-videor med streckkoder med en varaktighet på 30-40 sekunder från flera geografiska områden
- Användningsfall: Barcode Recog. Modell
- Format: Video
- Volym: 5000+
- Anteckning: Nej
Biometrisk datauppsättning
22k ansiktsvideo från flera länder med flera poser
- Användningsfall: ansiktsigenkänning
- Format: Video
- Volym: 22,000+
- Anteckning: Nej
Drönarbaserad videodataset
84.5 XNUMX drönarvideor av områden som college-/skolcampus, fabriksplats, lekplats, gata, grönsaksmarknad med GPS-detaljer.
- Användningsfall: Spårning av fotgängare
- Format: Video
- Volym: 84,500+
- Anteckning: Ja
Videodataset för skadade fordon (mindre).
5.5k-videor av bilar med mindre skador från regioner i Indien och Nordamerika
- Användningsfall: Skadedetektering
- Format: Video
- Volym: 5500+
- Anteckning: Nej
Skäl att välja Shaip som din pålitliga videoutbildningsdatapartner
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
Erbjudna tjänster
Expertinsamling av videodata 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:
Insamling av textdata
Tjänster
Det verkliga värdet av Shaips kognitiva datainsamlingstjänster är att det ger företag nyckeln till att låsa upp kritisk information som finns djupt inom ostrukturerad data
Tjänster för insamling av ljuddata
Vi gör det enklare för dig att mata modellerna med röstdata för att hjälpa dem att utforska fördelarna med Natural Language Processing på ett mer balanserat sätt
Tjänster för insamling av bilddata
Se till att din datorvisionsmodell identifierar varje bild exakt för att sömlöst träna nästa generations AI-modeller i framtiden
Rekommenderade resurser
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.
Erbjuder
Köphandbok för datanotering och datamärkning
Fånga varje objekt i videon, bildruta för bildruta, och kommentera det för att göra de rörliga objekten igenkännbara av maskiner med vårt avancerade videoanteckningsverktyg. Vi har tekniken och erfarenheten att erbjuda videokommentarstjänster som hjälper dig med omfattande märkta datauppsättningar för alla dina videokommentarsbehov.
Köparhandboken
Köparguide för högkvalitativ AI-utbildningsdata
I världen av artificiell intelligens och maskininlärning är datautbildning oundviklig. Detta är processen som gör maskininlärningsmoduler korrekta, effektiva och fullt fungerande. Guiden utforskar i detalj vad AI-utbildningsdata är, typer av utbildningsdata, utbildningsdatakvalitet, datainsamling och licensiering och mer.
Vill du bygga din egen videodatauppsättning?
Kontakta oss nu för att lära dig hur vi kan samla in en anpassad datauppsättning för din unika AI-lösning.
Vanliga frågor (FAQ)
Videodatainsamling innebär att man samlar in sekvenser av rörliga bilder. Det är avgörande för maskininlärning eftersom det fångar dynamiska interaktioner, vilket gör modeller mer skickliga på att förstå och analysera tidssekvenser.
Videodata kan förbättra säkerheten via övervakning, ge insikter i kundernas beteenden, förbättra utbildningen genom rörelseanalys och driva innovationer som autonom körning.
Använd kameror, drönare eller bärbara enheter för att spela in sekvenser, och se till att filmen stämmer överens med projektets krav. Efteråt, segmentera, etikettera och förbearbeta efter behov.
Se till att videor är tydliga och högupplösta, bibehåll konsekvent belysning, samla in olika datakällor, kommentera korrekt, respektera integritetsbestämmelser och validera regelbundet din datauppsättning för noggrannhet.