Видеоаннотации для интеллектуальных ИИ
Маркировка и подготовка данных обучения с помощью служб видеоаннотации для компьютерного зрения
Откройте для себя конвейеры аннотированных видеоданных без узких мест.
Избранные клиенты
Зачем нужны услуги аннотации видео для компьютерного зрения?
Задумывались ли вы когда-нибудь о том, как ИИ, установки машинного обучения и машины, основанные на компьютерном зрении, могут упреждающе идентифицировать объекты, относящиеся к видео, и принимать соответствующие меры? Здесь на помощь приходят видеоаннотации, позволяющие интеллектуальным системам распознавать и идентифицировать объекты, шаблоны и многое другое на основе переданных им помеченных данных.
Все еще не уверены, почему видеоаннотации для компьютерного зрения имеют смысл! Что ж, если вы когда-нибудь задумывались о том, чтобы приобрести автомобиль с автоматическим управлением, знание мельчайших подробностей видеоаннотаций имеет смысл. Будь то обучение автономных транспортных средств обнаружению дорожных заграждений, пешеходов и препятствий, они хороши для определения позы и действий, видеомаркировка играет определенную роль в обучении почти каждой модели восприятия искусственного интеллекта..
Если вы все еще не понимаете, как работает вся предпосылка, вот пример, который не требует пояснений:
Представьте себе обучение базе данных о беспилотном автомобиле перед представлением прототипа. Чтобы иметь возможность работать с максимальной нагрузкой, автономное транспортное средство должно быть в состоянии идентифицировать сигналы, людей, дорожные заграждения, баррикады и другие объекты, чтобы проехать через них с точностью и точностью. Однако это станет возможным только в том случае, если модели машинного обучения и компьютерного зрения смогут обучаться с использованием помеченных наборов данных, которые в конечном итоге используются для обучения алгоритмов.
Маркировка видео - человеческое прикосновение к вашему ИИ
Короче говоря, Shaip позволяет получить доступ к некоторым из самых передовых решений для аннотации видео для создания проницательных и высокоинтеллектуальных моделей. Как компания, занимающаяся видеоаннотациями, Shaip предоставляет наиболее эффективную обучающую мощь по моделированию для ваших конкретных задач, дополнительно укрепляя инструменты интеллектуального анализа данных, собственные группы по маркировке данных и возможность использовать широкий спектр инструментов для видеоаннотаций, которые подходят все подходящие варианты использования.
Если вы передаете Shaip требования по маркировке видео на аутсорсинг, вы можете получить следующие ресурсы:
- Возможность обрабатывать более длинные видео и извлекать информацию
- Автоматизированная перспектива аннотаций для более быстрого вывода на рынок
- Доступ к покадровой маркировке
- Охват для конкретной отрасли
- Более высокая точность
- Возможность обрабатывать безумные объемы данных
Наша экспертиза
Производительная маркировка видео - это просто
Снимайте каждый объект на видео, покадрово, и комментируйте его, чтобы машины могли распознавать движущиеся объекты с помощью наших расширенных сервисов видеомаркировки. У нас есть технологии и опыт, чтобы предложить решения для маркировки видео, которые помогут вам с комплексно маркированными наборами данных для всех ваших потребностей в маркировке видео. Мы поможем вам построить модели компьютерного зрения точно и с желаемым уровнем точности. Определите свой вариант использования и позвольте Shaip выполнить тяжелую работу по созданию моделей машинного зрения с помощью следующих инструментов, имеющихся в нашем распоряжении:
Ограничивающие рамки
Возможно, самый надежный метод маркировки видео, аннотация Bounding Box - это создание воображаемых прямоугольников для обнаружения объектов.
Аннотация многоугольника
Для классификации сцен и объектов, если в игре присутствуют объекты неправильной формы, многоугольные аннотации очень удобны, поскольку они более точны, чем ограничивающие прямоугольники.
Семантическая сегментация
Если вы хотите разработать более целенаправленные и точные ИИ компьютерного зрения, вы можете рассмотреть семантическую сегментацию, которая касается классификации изображений на уровне пикселей.
Аннотация ключевой точки
Биометрические настройки безопасности, такие как обнаружение лиц, могут выиграть от аннотации Keypoint, которая фокусируется на маркировке выражений пользователя, определенных лицевых маркеров, таких как губы, нос, глаза, и даже аннотации на клеточном уровне.
Аннотация 3D кубоида
Вероятно, это более определенная версия аннотации Bounding Box, трехмерные кубоиды используются для идентификации и маркировки объектов в трех измерениях, а не в двух, как это предлагают двухмерные ограничивающие прямоугольники.
Аннотация линий и полилиний
Этот метод лучше всего использовать для вертикалей, которые требуют более плоского подхода к маркировке объектов. Он используется для аннотирования трубопроводов, дорог, рельсов и наборов данных, касающихся дорожной разметки, полос движения и т. Д.
Классификация кадров
Для рабочих процессов, связанных с аннотациями видео YouTube, мы реализуем классификацию кадров как предпочтительный способ аннотации. Это позволяет сделать видео более удобным для навигации, с возможностью пропускать кадры и предлагает лучший контроль.
Расшифровка видео
Если вы хотите улучшить взаимодействие с вашими видео, мы рекомендуем транскрипцию видео в качестве дополнительной формы аннотации, которая лучше всего подходит для перевода звуковых фрагментов соответствующего видео в текст.
Скелетная аннотация
Если вы планируете разрабатывать модели для приложений безопасности, фитнеса и спортивной аналитики, мы рекомендуем и развернуть аннотацию скелета для идентификации и маркировки наборов данных с акцентом на выравнивание и позиционирование тела.
Варианты использования видеоаннотаций
Shaip предлагает эффективные решения для видеоаннотации для различных приложений.
Мониторинг водителя в кабине
Аннотированные сотни часов видеозаписи водителя и автомобиля. Каждое видео содержит тщательно аннотированные клипы, показывающие движение черт лица, а также сценарии в автомобиле для точного отслеживания поведения водителя и предупреждения при обнаружении отклонений.
Розничный ИИ
Аннотации к видео также полезны в розничных магазинах для понимания поведения покупателей. С нашими аннотированными видеороликами легко разрабатывать приложения для отслеживания движения покупателей, понимания решений о покупке и выявления краж.
Наблюдение за дорожным движением
Видеоаннотации играют важную роль в разработке высококачественных приложений для видеонаблюдения. Мы успешно аннотировали сотни часов видеозаписей видеонаблюдения и камер видеонаблюдения с высочайшим уровнем разрешения и детализации, аннотируя необходимые объекты.
Признание лица
Shaip может наносить ключевые точки на лицо человека, чтобы использовать их при разработке высококачественных обучающих наборов данных для разработки приложений для распознавания лиц.
Обнаружение переулка
Расширенные возможности аннотирования видео позволяют нам просеивать часы видео и использовать аннотацию Polyline для обучения транспортных средств обнаружению полос движения, дорожной разметки, движения транспортных средств, объездов, уличных полос и направлений.
Компьютерное зрение и робототехника
Обучая восприимчивых роботов использованию, адаптации и реагированию на окружающую среду без необходимости взаимодействия с человеком, можно снизить количество смертельных случаев и несчастных случаев, что повысит производительность.
Аннотации с несколькими ярлыками
Для определенных помеченных категорий вам нужно сосредоточиться на подкатегориях, чтобы сократить процесс принятия решений и сделать анализ еще более точным. Аннотации к экземплярам, как часть аннотаций к видео с несколькими метками, помогают в том же, классифицируя транспортные средства на автобусы, автомобили и т. Д.
Анализ видеоданных
Если вы хотите проанализировать потребность в маркировке видео перед планированием полноценной стратегии обучения, вы всегда можете положиться на наш анализ видеоданных, который направлен на то, чтобы помочь вам лучше спланировать варианты использования, спланировать весьма конкретные цели и, в конечном итоге, позволить нам используйте правильную технику аннотации.
Пользовательская аннотация
По завершении анализа видеоданных мы можем даже помочь вам спланировать стратегии пользовательских аннотаций, поддерживаемые правильным инструментом аннотации видео, даже если ваш вариант использования весьма труднодостижим и требует дальнейшей детализации.
Причины выбрать Shaip в качестве надежной компании по созданию видеоаннотаций
Люди
Выделенные и обученные команды:
- Более 30,000 сотрудников по созданию, маркировке и контролю качества данных
- Аттестованная команда управления проектами
- Опытная команда по разработке продуктов
- Команда поиска и адаптации кадрового резерва
Обработка
Наивысшая эффективность процесса обеспечивается:
- Надежный 6-сигма-технологический процесс
- Специальная команда «черных поясов 6 сигм» - владельцы ключевых процессов и соблюдение требований к качеству
- Непрерывное совершенствование и обратная связь
Платформа
Запатентованная платформа предлагает преимущества:
- Сквозная веб-платформа
- Безупречное качество
- Быстрее ТАТ
- Бесшовная доставка
Люди
Выделенные и обученные команды:
- Более 30,000 сотрудников по созданию, маркировке и контролю качества данных
- Аттестованная команда управления проектами
- Опытная команда по разработке продуктов
- Команда поиска и адаптации кадрового резерва
Обработка
Наивысшая эффективность процесса обеспечивается:
- Надежный 6-сигма-технологический процесс
- Специальная команда «черных поясов 6 сигм» - владельцы ключевых процессов и соблюдение требований к качеству
- Непрерывное совершенствование и обратная связь
Платформа
Запатентованная платформа предлагает преимущества:
- Сквозная веб-платформа
- Безупречное качество
- Быстрее ТАТ
- Бесшовная доставка
Промышленность Мы обслуживаем
Являясь одним из ведущих поставщиков решений в отрасли, мы помогаем различным отраслям проектировать и разрабатывать инструменты и модели автоматизации на основе нашего набора услуг по комментированию видео. Мы объединяем возможности технологий и компетентность людей-экспертов для анализа больших объемов данных, чтобы улучшить производство, уменьшить количество ошибок и повысить эффективность.
Автомобильная
Мы помогаем автомобильной промышленности разрабатывать и внедрять надежные инструменты для автономного вождения и мониторинга водителей в автомобиле на основе наших качественных обучающих наборов данных на основе искусственного интеллекта.
Мед
Мы интегрируем возможности искусственного интеллекта и машинного обучения, используя аннотации к видео, чтобы оптимизировать медицинские процедуры, визуализацию, процедуры и процессы в медицинской системе.
Производство
Отрасли используют мастерство видеоаннотации для обучения и разработки инструментов на основе ИИ для ускорения производства, принятия решений в установленные сроки и оптимизации производства.
наблюдение
Видеоаннотации используются для обнаружения объектов и идентификации людей, автомобилей, деревьев, животных и других объектов для разработки усовершенствованных инструментов безопасности и наблюдения.
Предлагаемые услуги
Экспертный сбор данных об изображениях - это не все, что нужно для комплексных настроек ИИ. В Shaip вы даже можете рассмотреть следующие услуги, чтобы сделать модели более распространенными, чем обычно:
Текстовая аннотация
Услуги
Мы специализируемся на подготовке текстовых данных для обучения, аннотируя исчерпывающие наборы данных, используя аннотации сущностей, текстовую классификацию, аннотации тональности и другие соответствующие инструменты.
Аудио аннотация
Услуги
Маркировка аудиоисточников, речи и наборов данных, связанных с голосом, с помощью соответствующих инструментов, таких как распознавание речи, ведение дневника говорящего, распознавание эмоций, - это то, на чем мы специализируемся.
Аннотация изображения
Услуги
Мы гордимся тем, что маркируем сегментированные наборы данных изображений для обучения моделей компьютерного зрения. Некоторые из соответствующих методов включают распознавание границ и классификацию изображений.
Рекомендуемые ресурсы
Предложения
Сбор первоклассных видеоданных для обучения моделей искусственного интеллекта
Мы помогаем вам запечатлеть каждый объект на видео кадр за кадром, затем мы снимаем объект в движении, маркируем его и делаем его узнаваемым для машин. Сбор качественных наборов видеоданных для обучения моделей машинного обучения всегда был строгим и трудоемким процессом, разнообразие и требуемые огромные объемы данных усложняют задачу.
Руководство для покупателя
Руководство покупателя по аннотациям и маркировке видео
Это довольно распространенная поговорка, которую мы все слышали. что картинка может сказать тысячу слов, только представьте, что может сказать видео? Миллион вещей, пожалуй. Ни одно из обещанных нам новаторских приложений, таких как беспилотные автомобили или интеллектуальные кассы розничной торговли, невозможно без видеоаннотаций.
Решения
Услуги и решения компьютерного зрения
Компьютерное зрение - это область технологий искусственного интеллекта,• обучать машины видеть, понимать и интерпретировать визуальный мир, как это делают люди. Это помогает в разработке моделей машинного обучения для точного понимания, идентификации и классификации объектов на изображении или видео - с гораздо большим масштабом и скоростью.
Экспертная помощь на расстоянии одного клика. Планируйте вывести возможности искусственного интеллекта на новый уровень! Обратитесь к нам за профессиональной помощью прямо сейчас
Часто задаваемые вопросы (FAQ)
Аннотации к видео - это процесс пометки конкретных объектов видео соответствующими метаданными, чтобы сделать их готовыми к обучению и узнаваемыми на компьютере.
Маркировка дорожных объектов, таких как автомобили, пешеходы, уличные знаки и другие элементы для обучения самоуправляемых автомобилей, отслеживание и категоризация поз и ключевых точек лица для определенных игр и приложений, и даже маркировка настраиваемых объектов для ускорения интеллектуального производства - вот некоторые из них. примеры аннотации видео.
В настоящее время рекомендуется комментировать видео YouTube, используя сторонние инструменты для аннотации, такие как транскрипция видео и классификация кадров. В отличие от редактора аннотаций, ранее предлагаемого YouTube, ожидается, что аутсорсинговые стратегии будут лучше работать в повышении вовлеченности пользователей.
Да, вы можете аннотировать видео YouTube, в первую очередь полагаясь на классификацию кадров и транскрипцию видео.
ИИ и модели Vision требуют огромных объемов обучающих данных, чтобы учиться на них, если вы хотите, чтобы они были достаточно способны принимать независимые и проактивные решения в будущем. Следовательно, компьютерному зрению необходимо правильно подготовить, пометить и пометить видеокомпоненты, которые будут подаваться вместе с алгоритмами, чтобы сделать модели и, в конечном итоге, ИИ более восприимчивыми.
Машинное обучение как технология гарантирует, что машины способны обучаться на основе идентифицируемых шаблонов и данных без вмешательства человека. Однако для того, чтобы это стало реальностью, в систему должны быть поданы готовые к обучению наборы данных, что лучше всего обрабатывается с помощью видеоаннотаций.