Adnotacje wideo dla inteligentnych AI
Oznacz i przygotuj dane treningowe za pomocą usług adnotacji wideo dla widzenia komputerowego
Odkryj potoki danych wideo z adnotacjami bez wąskich gardeł.
Wyróżnieni klienci
Dlaczego usługi adnotacji wideo są potrzebne do widzenia komputerowego?
Czy zastanawiałeś się kiedyś, w jaki sposób sztuczna inteligencja, konfiguracje ML i maszyny oparte na wizji komputerowej mogą proaktywnie identyfikować jednostki specyficzne dla wideo i podejmować odpowiednie działania? W tym miejscu wkraczają adnotacje wideo, umożliwiające inteligentnym systemom rozpoznawanie i identyfikowanie obiektów, wzorów i nie tylko, na podstawie dostarczonych do nich oznaczonych danych.
Nadal nie masz pewności, dlaczego adnotacje wideo do widzenia komputerowego mają sens! Cóż, jeśli kiedykolwiek zastanawiałeś się nad posiadaniem samodzielnego samochodu, znajomość sedna sprawy adnotacji wideo ma sens. Niezależnie od tego, czy szkolenie autonomicznych pojazdów w celu wykrywania blokad dróg, pieszych i przeszkód jest dobre w określaniu pozycji i czynności, etykietowanie wideo odgrywa rolę w szkoleniu prawie każdego percepcyjnego modelu sztucznej inteligencji..
Jeśli nadal nie masz pewności, jak działa cała przesłanka, oto przykład, który nie wymaga wyjaśnień:
Wyobraź sobie szkolenie z bazy wiedzy o samojezdnym samochodzie przed odsłonięciem prototypu. Aby móc funkcjonować na najwyższych obrotach, pojazd autonomiczny powinien być w stanie identyfikować sygnały, ludzi, blokady dróg, barykady i inne obiekty, aby przejechać z dokładnością i precyzją. Jest to jednak możliwe tylko wtedy, gdy modele uczenia maszynowego i wizji komputerowej mogą uczyć się za pomocą oznaczonych zestawów danych, które ostatecznie zostaną wykorzystane do uczenia algorytmów.
Etykietowanie wideo — ludzki dotyk dla Twojej sztucznej inteligencji
Krótko mówiąc — Shaip umożliwia dostęp do najbardziej zaawansowanych rozwiązań do adnotacji wideo, aby tworzyć spostrzegawcze i wysoce inteligentne modele. Jako firma zajmująca się adnotacjami wideo, Shaip zapewnia najskuteczniejszą siłę ognia treningu modelowego do konfiguracji specyficznych dla celu, dodatkowo wzmocnioną narzędziami do eksploracji danych, wewnętrznymi zespołami etykietowania danych i możliwością wprowadzenia szerokiej gamy narzędzi do adnotacji wideo, każdy odpowiedni przypadek użycia.
Jeśli zlecisz firmie Shaip wymagania dotyczące etykietowania wideo, możesz zdobyć następujące zasoby:
- Możliwość obsługi dłuższych filmów i wyodrębniania informacji
- Zautomatyzowana perspektywa adnotacji dla szybszego wprowadzania produktów na rynek
- Dostęp do etykietowania klatka po klatce
- Pokrycie branżowe
- Wyższa dokładność
- Możliwość przetwarzania obłędnych ilości danych
Nasza wiedza
Łatwe, wydajne etykietowanie wideo
Uchwyć każdy obiekt w filmie klatka po klatce i dodaj do niego adnotacje, aby ruchome obiekty były rozpoznawalne przez maszyny dzięki naszym zaawansowanym usługom etykietowania wideo. Dysponujemy technologią i doświadczeniem, aby oferować rozwiązania do etykietowania wideo, które pomagają w tworzeniu kompleksowo oznaczonych zestawów danych dla wszystkich potrzeb związanych z etykietowaniem wideo. Pomożemy Ci zbudować modele wizji komputerowej dokładnie i z pożądanym poziomem dokładności. Zdefiniuj swój przypadek użycia i pozwól Shaipowi wykonać ciężkie podnoszenie modeli zasilających modele wizyjne, korzystając z następujących narzędzi:
Obwiednie
Adnotacja Bounding Box, prawdopodobnie najbardziej niezawodna technika etykietowania wideo, dotyczy wymyślania wyimaginowanych prostokątów w celu wykrywania obiektów.
Opis wielokąta
W przypadku klasyfikacji scen i obiektów, jeśli w grze występują elementy o nieregularnych kształtach, adnotacja wielokątów jest bardzo przydatna, ponieważ jest dokładniejsza niż ramki ograniczające.
Segmentacja semantyczna
Jeśli chcesz opracować bardziej ukierunkowane i dokładne komputerowe AI, możesz rozważyć segmentację semantyczną, która dotyczy klasyfikowania obrazów na poziomie pikseli.
Adnotacja do punktu kluczowego
Konfiguracje zabezpieczeń biometrycznych, takie jak wykrywanie twarzy, mogą skorzystać z adnotacji Keypoint, która koncentruje się na oznaczaniu wyrazów użytkownika, określonych markerów twarzy, takich jak usta, nosy, oczy, a nawet adnotacji na poziomie komórkowym.
Adnotacja prostopadłościanu 3D
Prawdopodobnie bardziej zdefiniowana wersja adnotacji ramki granicznej, prostopadłościany 3D są używane do identyfikowania i etykietowania obiektów w trzech wymiarach, a nie w dwóch, co oferują ramki graniczne 2D.
Opis linii i polilinii
Ta technika jest najlepiej wdrażana w branżach, które wymagają bardziej płaskiego podejścia do etykietowania jednostek. Służy do opisywania rurociągów, dróg, szyn i zbiorów danych dotyczących oznaczeń dróg, pasów i innych.
Klasyfikacja ramek
W przypadku przepływów danych dotyczących adnotacji do filmów w YouTube stosujemy klasyfikację klatek jako preferowany sposób dodawania adnotacji. Dzięki temu możesz łatwiej nawigować po filmach, z możliwością pomijania klatek i zapewnia lepszą kontrolę.
Transkrypcja wideo
Jeśli chcesz zwiększyć zaangażowanie w swoje filmy, zalecamy transkrypcję wideo jako dodatkową formę adnotacji, najlepiej nadającą się do tłumaczenia fragmentów audio danego filmu na tekst.
Adnotacja szkieletowa
Jeśli planujesz opracowywać modele dla aplikacji bezpieczeństwa, fitnessu i analityki sportowej, zalecamy i wdrożenie adnotacji szkieletowej w celu identyfikacji i etykietowania zestawów danych z naciskiem na wyrównanie i pozycjonowanie ciała.
Przypadki użycia adnotacji wideo
Shaip zapewnia skuteczne rozwiązania do adnotacji wideo dla różnych zastosowań.
W monitorowaniu kabiny kierowcy
Opatrzone adnotacjami setki godzin materiału wideo z jazdy i z samochodu. Każdy film zawiera dokładnie opatrzone adnotacjami klipy przedstawiające ruchy rysów twarzy oraz scenariusze w samochodzie, aby dokładnie monitorować zachowanie kierowcy i ostrzegać w przypadku zaobserwowania odchyleń.
Handel detaliczny AI
Adnotacje wideo są również pomocne w sklepach detalicznych w zrozumieniu zachowań konsumentów. Dzięki naszym filmom z adnotacjami łatwo jest projektować aplikacje do śledzenia ruchu kupujących, rozumienia decyzji zakupowych i identyfikowania kradzieży.
Nadzór drogowy
Adnotacje wideo odgrywają istotną rolę w tworzeniu wysokiej jakości aplikacji do nadzoru. Udało nam się dodać adnotacje do setek godzin nagrań wideo z monitoringu i telewizji przemysłowej w najwyższej rozdzielczości i szczegółowości, dodając adnotacje do wymaganych obiektów.
Rozpoznawanie twarzy
Shaip jest w stanie zastosować kluczowe punkty na twarzy osoby do wykorzystania w opracowywaniu wysokiej klasy zestawów danych szkoleniowych do opracowywania aplikacji do rozpoznawania twarzy.
Wykrywanie pasa ruchu
Zaawansowane możliwości adnotacji wideo pozwalają nam przeglądać wiele godzin filmów i używać adnotacji Polyline do trenowania pojazdów w celu wykrywania pasów, oznaczeń dróg, ruchu pojazdów, objazdów, pasów ulic i wskazówek.
Wizja komputerowa i robotyka
Dzięki szkoleniu spostrzegawczych robotów w zakresie używania, adaptacji i reagowania na otoczenie bez konieczności interakcji z człowiekiem, możliwe jest zmniejszenie liczby ofiar śmiertelnych i wypadków, które zwiększają produktywność.
Adnotacja z wieloma etykietami
W przypadku niektórych kategorii oznaczonych etykietą musisz skupić się na podkategoriach, aby ograniczyć podejmowanie decyzji i sprawić, by analiza była jeszcze dokładniejsza. Adnotacja do instancji, będąca częścią adnotacji wideo z wieloma etykietami, pomaga Ci w tym samym, kategoryzując pojazdy dalej jako autobusy, samochody i inne.
Analiza danych wideo
Jeśli chcesz przeanalizować potrzebę etykietowania wideo przed zaplanowaniem pełnej strategii szkoleniowej, zawsze możesz polegać na naszej analizie danych wideo, która ma na celu pomóc w lepszym zaplanowaniu przypadków użycia, zaplanowaniu bardzo konkretnych celów i ostatecznie umożliwieniu nam wdrożyć odpowiednią technikę adnotacji.
Adnotacja niestandardowa
Po zakończeniu analizy danych wideo możemy nawet pomóc Ci zaplanować niestandardowe strategie adnotacji obsługiwane przez odpowiednie narzędzie do adnotacji wideo, nawet jeśli Twój przypadek użycia jest bardzo nieuchwytny i wymaga dalszych szczegółów.
Powody, dla których warto wybrać Shaip jako godną zaufania firmę zajmującą się adnotacjami wideo
Ludzie
Dedykowane i przeszkolone zespoły:
- Ponad 30,000 współpracowników w zakresie tworzenia danych, etykietowania i kontroli jakości Q
- Uznany Zespół Zarządzania Projektami
- Doświadczony zespół rozwoju produktu
- Zespół ds. pozyskiwania i wdrażania puli talentów
Przetwarzanie
Najwyższą wydajność procesu zapewniają:
- Solidny proces 6 Sigma Stage-Gate
- Dedykowany zespół 6 czarnych pasów Sigma – Właściciele kluczowych procesów i zgodność z jakością
- Ciągłe doskonalenie i pętla sprzężenia zwrotnego
Platforma
Opatentowana platforma oferuje korzyści:
- Kompleksowa platforma internetowa
- Nienaganna jakość
- Szybsze TAT
- Bezproblemowa dostawa
Ludzie
Dedykowane i przeszkolone zespoły:
- Ponad 30,000 współpracowników w zakresie tworzenia danych, etykietowania i kontroli jakości Q
- Uznany Zespół Zarządzania Projektami
- Doświadczony zespół rozwoju produktu
- Zespół ds. pozyskiwania i wdrażania puli talentów
Przetwarzanie
Najwyższą wydajność procesu zapewniają:
- Solidny proces 6 Sigma Stage-Gate
- Dedykowany zespół 6 czarnych pasów Sigma – Właściciele kluczowych procesów i zgodność z jakością
- Ciągłe doskonalenie i pętla sprzężenia zwrotnego
Platforma
Opatentowana platforma oferuje korzyści:
- Kompleksowa platforma internetowa
- Nienaganna jakość
- Szybsze TAT
- Bezproblemowa dostawa
Branże, którym służymy
Jako jeden z wiodących dostawców rozwiązań w branży pomagamy różnym branżom projektować i rozwijać narzędzia i modele automatyzacji w oparciu o nasz pakiet usług adnotacji wideo. Łączymy możliwości technologii i kompetencje ekspertów ludzkich do analizowania dużych ilości danych w celu usprawnienia produkcji, zmniejszenia błędów i zwiększenia wydajności.
Motoryzacja
Pomagamy branży motoryzacyjnej opracowywać i wdrażać niezawodne narzędzia do autonomicznej jazdy i monitorowania kierowców w samochodzie w oparciu o nasze wysokiej jakości zestawy danych szkoleniowych opartych na sztucznej inteligencji.
Dyrektorem
Integrujemy sztuczną inteligencję i możliwości uczenia maszynowego, wykorzystując adnotacje wideo w celu usprawnienia medycyny, obrazowania, procedur i procesów w systemie medycznym.
Produkcja
Branże wykorzystują sprawność adnotacji wideo do szkolenia i opracowywania narzędzi opartych na sztucznej inteligencji w celu szybszej produkcji, podejmowania decyzji w ograniczonym czasie i usprawnienia produkcji.
Obserwacja
Adnotacje wideo są wykorzystywane do wykrywania obiektów i identyfikacji ludzi, samochodów, drzew, zwierząt i innych obiektów w celu opracowania ulepszonych narzędzi bezpieczeństwa i nadzoru.
Usługi oferowane
Zbieranie danych obrazu przez ekspertów to nie wszystko, co trzeba zrobić, jeśli chodzi o kompleksowe konfiguracje sztucznej inteligencji. W Shaip możesz nawet rozważyć następujące usługi, aby modele były bardziej rozpowszechnione niż zwykle:
Adnotacja tekstowa
Usługi
Specjalizujemy się w przygotowywaniu szkoleń dotyczących danych tekstowych poprzez dodawanie adnotacji do wyczerpujących zestawów danych, korzystanie z adnotacji encji, klasyfikacji tekstu, adnotacji tonacji i innych odpowiednich narzędzi.
Adnotacja dźwiękowa
Usługi
Specjalizujemy się w etykietowaniu źródeł dźwięku, mowy i zestawów danych specyficznych dla głosu za pomocą odpowiednich narzędzi, takich jak rozpoznawanie mowy, dializa mówcy, rozpoznawanie emocji.
Adnotacja obrazu
Usługi
Jesteśmy dumni z etykietowania, segmentowanych zbiorów danych obrazu w celu trenowania modeli widzenia komputerowego. Niektóre z odpowiednich technik obejmują rozpoznawanie granic i klasyfikację obrazów.
Zalecane zasoby
Oferty
Najwyższej klasy gromadzenie danych wideo w celu trenowania modeli AI
Pomagamy uchwycić każdy obiekt w filmie klatka po klatce, następnie wprawiamy obiekt w ruch, oznaczamy go i sprawiamy, że jest rozpoznawalny przez maszyny. Gromadzenie wysokiej jakości zestawów danych wideo w celu trenowania modeli ML zawsze było rygorystycznym i czasochłonnym procesem, a różnorodność i wymagane ogromne ilości dodatkowo zwiększały złożoność.
Przewodnik kupującego
Przewodnik kupującego dotyczący adnotacji i etykiet do filmów
To dość powszechne powiedzenie, które wszyscy słyszeliśmy. że obraz może powiedzieć tysiąc słów, wyobraź sobie, co może mówić wideo? Może milion rzeczy. Żadna z obiecanych przełomowych aplikacji, takich jak autonomiczne samochody czy inteligentne kasy detaliczne, nie jest możliwa bez adnotacji wideo.
Rozwiązania
Usługi i rozwiązania widzenia komputerowego
Wizja komputerowa to obszar technologii sztucznej inteligencji, któryt szkolić maszyny, aby widziały, rozumieły i interpretowały świat wizualny, tak jak robią to ludzie. Pomaga w opracowywaniu modeli uczenia maszynowego, aby dokładnie zrozumieć, zidentyfikować i sklasyfikować obiekty na obrazie lub filmie – w znacznie większej skali i szybkości.
Pomoc eksperta to tylko jedno kliknięcie. Zaplanuj przeniesienie możliwości sztucznej inteligencji na wyższy poziom! Od razu zwróć się do nas po profesjonalną pomoc
Najczęściej zadawane pytania (FAQ)
Adnotacja wideo to proces oznaczania elementów związanych z filmem odpowiednimi metadanymi, aby były gotowe do szkolenia i rozpoznawalne przez komputer.
Etykietowanie elementów na drogach, takich jak samochody, piesi, znaki drogowe i inne elementy do szkolenia samochodów autonomicznych, śledzenie i kategoryzowanie póz oraz kluczowych punktów twarzy w określonych grach i aplikacjach, a nawet oznaczanie niestandardowych elementów w celu przyspieszenia inteligentnej produkcji to tylko niektóre z przykłady adnotacji wideo.
Obecnie zaleca się dodawanie adnotacji do filmów z YouTube, korzystając z zewnętrznych narzędzi do adnotacji, takich jak transkrypcja wideo i klasyfikacja ramek. W przeciwieństwie do edytora adnotacji, który wcześniej oferował YouTube, strategie zlecane na zewnątrz mają działać lepiej w zwiększaniu zaangażowania użytkowników.
Tak, możesz dodawać adnotacje do filmu w YouTube, opierając się głównie na klasyfikacji klatek i transkrypcji wideo.
Wizyjne AI i modele wymagają dużej ilości danych szkoleniowych, z których mogą się uczyć, jeśli chcesz, aby były wystarczająco zdolne do podejmowania niezależnych i proaktywnych decyzji w przyszłości. Dlatego wizja komputerowa wymaga odpowiednio przygotowanych, otagowanych i oznaczonych komponentów wideo, które będą zasilane wraz z algorytmami, aby modele i ostatecznie sztuczna inteligencja były bardziej spostrzegawcze.
Uczenie maszynowe jako technologia zapewnia, że maszyny są w stanie uczyć się na podstawie możliwych do zidentyfikowania wzorców i danych, bez interwencji człowieka. Aby jednak stało się to rzeczywistością, gotowe do szkolenia zestawy danych muszą zostać wprowadzone do systemu, co najlepiej radzi sobie z adnotacjami wideo.