Услуги по аннотированию и разметке видео для компьютерного зрения
Точное аннотирование ограничивающих рамок, полигонов, сегментации и 3D-кубоидов — выполняется опытными аннотаторами, прошедшими обучение и использующими рабочие процессы, соответствующие стандартам SOC 2, HIPAA и GDPR.
Зачем нужна видеоаннотация?
Аннотирование видео — это процесс маркировки объектов, действий и событий на видеокадрах для создания обучающих данных для моделей компьютерного зрения. Это позволяет системам искусственного интеллекта — включая автономные транспортные средства, модели хирургической визуализации, платформы розничной аналитики и робототехнику — обнаруживать, отслеживать и классифицировать движущиеся объекты на видеоматериалах из реального мира. Shaip обеспечивает покадровое аннотирование видео с использованием девяти методов, включая ограничивающие рамки, сегментацию полигонов, 3D-кубоиды и ключевые точки скелета.
Представьте себе процесс обучения базы знаний беспилотного автомобиля перед презентацией прототипа. Для обеспечения максимальной эффективности автономное транспортное средство должно уметь распознавать сигналы, людей, блокпосты, баррикады и т. д., чтобы проезжать через них с высокой точностью. Однако это возможно только в том случае, если модели машинного обучения и компьютерного зрения смогут обучаться, используя размеченные наборы данных, применяемые для обучения алгоритмов.
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:
Аннотация ограничивающего прямоугольника
Наиболее широко используемая техника разметки видео. Мы обводим целевые объекты двумерными прямоугольниками в каждом кадре, что позволяет создавать модели обнаружения и отслеживания объектов для автономного вождения, видеонаблюдения и аналитики розничной торговли.
Аннотация многоугольника
Для объектов неправильной формы, где ограничивающие рамки завышают площадь объекта, наши аннотаторы покадрово отслеживают точные границы объекта — это крайне важно для точного анализа сцены в медицинской визуализации и аэрофотосъемке/съемке с дронов.
Семантическая сегментация
Классификация каждого региона на каждом кадре на уровне пикселей. Используется там, где моделям необходимо отличать дорогу от тротуара, опухоль от здоровой ткани или продукт от фона — везде, где важна точная пиксельная детализация контекста.
Аннотация ключевой точки
Покадровая разметка ключевых точек для лица, тела и объектов, представляющих интерес. Используется в моделях распознавания лиц, обнаружения жестов, биометрической безопасности и анализа эмоций.
Аннотация 3D кубоида
Трехмерные ограничивающие объемы для объектов в пространстве — транспортных средств, пешеходов, оборудования. Стандартный тип аннотаций для стеков восприятия автономного вождения и складской робототехники.
Аннотация линий и полилиний
Линейная разметка признаков для дорог, полос движения, железных дорог, трубопроводов и границ. Критически важные обучающие данные для моделей обнаружения полос движения, инспекции инфраструктуры и автономной навигации.
Классификация кадров и видео
Классификация целых кадров или видеофрагментов по типу сцены, действия или события. Используется в моделях модерации контента, спортивной аналитики и индексирования медиаархивов.
Расшифровка видео
Синхронизированная с кадрами транскрипция аудио в текст, а также парные текстовые и визуальные аннотации для обучения мультимодального и генеративного ИИ.
Аннотации скелета и позы
Разметка ключевых точек тела и скелетной модели для анализа осанки, движений и активности. Используется в моделях спортивных результатов, приложениях для физиотерапии и наборах данных для обучения человекоподобных роботов.
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.
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
Почему команды выбирают Shaip для аннотирования видео
Специально выделенные группы, а не анонимные толпы.
В вашем проекте задействована фиксированная, обученная группа аннотаторов, а также выделенный менеджер проекта, инженер по решениям и руководитель отдела контроля качества — никаких сменяющихся сотрудников. Качество остается неизменным во всех партиях.
Обученные аннотаторы по всей сети
Глобальная команда аннотаторов, насчитывающая более 30 000 специалистов в области создания данных, разметки и контроля качества, позволяет нам масштабировать проект от 100-часового пилотного проекта до реализации на 100 000 часов без смены партнеров.
Многоуровневый контроль качества каждой партии
Каждая партия продукции проходит проверку на уровне аннотаторов, экспертную оценку, контроль качества со стороны менеджера проекта и статистическую выборку — при поддержке руководителей отделов качества, прошедших обучение по методологии Six Sigma, — поэтому точность производственных партий остается выше 98%.
Готовность к соблюдению нормативных требований с первого дня.
Контрольные процедуры SOC 2 типа II, рабочие процессы для медицинских данных, соответствующие требованиям HIPAA, обработка данных в соответствии с GDPR и DPDP, соглашения о неразглашении информации со всеми аннотаторами и стандарты информационной безопасности ISO 27001.
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.
Автономные транспортные средства
Точное покадровое маркирование пешеходов, транспортных средств, разметки полос, дорожных знаков и геометрии дороги для команд, занимающихся системами ADAS и комплексными системами распознавания объектов в беспилотных автомобилях. Предоставлены сотни часов видеозаписей с наблюдением за водителем в салоне и видеоматериалов с дорожного полотна.
Здравоохранение и медицинская визуализация
Аннотирование хирургических видеозаписей, ультразвуковых последовательностей, эндоскопических материалов и видеозаписей отслеживания поведения для клинического ИИ — в соответствии с рабочими процессами, отвечающими требованиям HIPAA и связанными с соглашением о неразглашении.
Робототехника и физический искусственный интеллект
Эгоцентрическая и экзоцентрическая видеоаннотация для человекоподобных роботов, автоматизации складов и обучающих данных для воплощенного ИИ. Многоракурсная, многокадровая разметка, синхронизированная с данными о позах.
Наблюдение и общественная безопасность
Аннотирование видео с камер видеонаблюдения, дронов и нательных камер для обнаружения угроз, анализа толпы и создания криминалистических видеомоделей. Высокоточные и высокопроизводительные конвейеры обработки данных.
Розничная торговля и электронная коммерция
Отслеживание потока покупателей, мониторинг полок, определение длины очереди и маркировка для предотвращения потерь в рамках моделей розничной аналитики и автономной кассы.
Обработка страховых случаев и претензий
Оценка ущерба, реконструкция аварий и маркировка доказательств по страховым случаям для рабочих процессов страхового ИИ. Захват данных.
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:
Услуги текстовой аннотации
Мы специализируемся на подготовке текстовых данных для обучения, аннотируя исчерпывающие наборы данных, используя аннотации сущностей, текстовую классификацию, аннотации тональности и другие соответствующие инструменты.
Услуги аннотации изображений
Мы гордимся тем, что маркируем сегментированные наборы данных изображений для обучения разборчивых моделей компьютерного зрения. Некоторые из соответствующих методов включают распознавание границ и классификацию изображений.
Службы аудиоаннотаций
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.
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, которая обучает машины видеть, понимать и интерпретировать визуальный мир так же, как это делают люди. Оно помогает в разработке моделей машинного обучения для точного понимания, идентификации и классификации объектов на изображении или видео — в гораздо большем масштабе и с гораздо большей скоростью.
Избранные клиенты
Расширение возможностей команд для создания ведущих в мире продуктов искусственного интеллекта.
Консультации экспертов доступны всего в один клик. Планируйте вывести возможности искусственного интеллекта в области компьютерного зрения на новый уровень! Свяжитесь с нами.
Частые вопросы (FAQ)
1. Что такое видеоаннотирование и почему оно важно для ИИ?
2. В чём разница между аннотированием видео и аннотированием изображений?
3. Каким образом Shaip обеспечивает точность аннотаций?
Каждая партия проходит четырехэтапный процесс контроля качества: самопроверка аннотатором, экспертная оценка, статистическая выборка менеджером проекта и аудит качества, проводимый руководителем проекта по методологии Six Sigma. Пороговые значения приемки и правила обработки граничных случаев фиксируются во время калибровки до начала производственных работ. Производственные поставки, как правило, соответствуют 98% и более точности по отношению к эталонным наборам заказчика, при этом в каждый проект включены циклы итераций.
4. Сколько стоит видеоаннотация?
Стоимость аннотирования видео зависит от типа аннотации (ограничивающая рамка, полигон или сегментация), плотности кадров, количества объектов в кадре, требований к точности и общего объема. Доступны как почасовая, так и почасовая оплата за объект. Цены Shaip значительно снижаются после пилотного этапа; расценки на ограниченный объем работ обычно предоставляются в течение 48 часов после получения образца набора данных.
5. Какие виды аннотирования видео предоставляет Shaip?
Мы предлагаем девять методов: ограничивающие рамки, многоугольники, семантическая сегментация, ключевые точки, 3D-кубоиды, линии и ломаные линии, классификация кадров, скелетная ориентация/положение и транскрипция видео. Как правило, проектные группы комбинируют два или три из них в зависимости от архитектуры модели и сценария использования — например, в проектах по автономному вождению обычно используются 2D-ограничивающие рамки в сочетании с 3D-кубоидами и ломаными линиями полос движения.
6. Почему стоит передать аннотирование видео на аутсорсинг, а не делать это самостоятельно?
Внутренняя аннотация отвлекает ведущих инженеров по машинному обучению и специалистов по обработке данных от работы над моделями. 60-секундное видео со скоростью 30 кадров в секунду генерирует 1,800 кадров для разметки, а типичный обучающий набор для компьютерного зрения содержит сотни часов такого видеоматериала. Аутсорсинг специализированному партнеру обеспечивает доступ к квалифицированным аннотаторам, отлаженным процессам контроля качества, масштабируемым мощностям и соответствию нормативным требованиям — без отвлечения основной команды по машинному обучению.
7. Чем компания Shaip отличается от других компаний, занимающихся аннотированием видео?
Три отличия. Во-первых, выделенные группы аннотаторов вместо анонимного краудсорсинга — одна и та же обученная команда обрабатывает ваши данные от пилотного проекта до масштабирования. Во-вторых, четырехступенчатый процесс контроля качества, возглавляемый специалистами по качеству, прошедшими обучение по методологии Six Sigma. В-третьих, готовность к соответствию требованиям с первого дня: SOC 2 Type II, ISO 27001, рабочие процессы, соответствующие требованиям HIPAA, и обработка данных, соответствующая GDPR. Бесплатные пилотные проекты доступны по запросу.
8. Какие сложности возникают при аннотировании видео для компьютерного зрения?
К числу задач относятся управление большими наборами данных, обеспечение точности аннотаций, обработка сложных сцен и устранение смещений в маркировке данных.
9. Как видеоаннотации улучшают системы распознавания лиц?
Видеоаннотации маркируют черты лица, выражения и ключевые моменты, позволяя ИИ точно идентифицировать и анализировать лица в режиме реального времени для таких приложений, как безопасность и биометрия.
10. Как компании справляются с масштабными проектами по видеоаннотированию?
Такие компании, как Shaip, используют масштабируемые платформы, опытные команды и инструменты автоматизации для эффективной и точной обработки больших объемов видеоданных.
11. Каковы основные варианты использования видеоаннотаций в приложениях ИИ?
Основные варианты использования включают мониторинг водителей, наблюдение за дорожным движением, анализ поведения в розничной торговле, медицинскую визуализацию, распознавание лиц, автономное вождение и робототехнику.
12. Как Shaip поддерживает компании, предоставляя услуги видеоаннотирования?
Shaip предоставляет высококачественные масштабируемые услуги видеоаннотирования, адаптированные к конкретным отраслям. Их опыт гарантирует точность и объективность данных для ускорения обучения и разработки моделей ИИ.
