Usługi adnotacji i etykietowania wideo dla systemów rozpoznawania obrazu
Dokładne adnotacje w obrębie ramek, obejmujące pola ograniczające, wielokąty, segmentację i prostopadłościany 3D — dostarczane przez doświadczonych adnotatorów z wykorzystaniem przepływów pracy zgodnych z SOC 2, HIPAA i GDPR.
Dlaczego adnotacja wideo jest ważna?
Adnotacja wideo to proces oznaczania obiektów, akcji i zdarzeń w klatkach wideo w celu tworzenia danych treningowych dla modeli widzenia komputerowego. Umożliwia systemom sztucznej inteligencji (AI) – w tym pojazdom autonomicznym, modelom obrazowania chirurgicznego, platformom analityki detalicznej i robotyce – wykrywanie, śledzenie i klasyfikowanie ruchomych obiektów w nagraniach z rzeczywistych źródeł. Shaip zapewnia precyzyjną adnotację wideo z dokładnością do klatki, wykorzystując dziewięć technik, w tym pola ograniczające, segmentację wielokątów, prostopadłościany 3D i punkty kluczowe szkieletu.
Wyobraź sobie, że trenujemy bazę wiedzy samochodu autonomicznego przed prezentacją prototypu. Aby móc działać z maksymalną wydajnością, pojazd autonomiczny powinien być w stanie identyfikować sygnały, ludzi, przeszkody na drodze, barykady itp., aby móc je pokonywać z dokładnością i precyzją. Będzie to jednak możliwe tylko wtedy, gdy modele uczenia maszynowego i wizji komputerowej będą mogły uczyć się z wykorzystaniem oznaczonych zestawów danych, używanych do trenowania algorytmów.
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:
Adnotacja pola ograniczającego
Najpowszechniej stosowana technika etykietowania wideo. Rysujemy prostokąty 2D wokół obiektów docelowych w każdej klatce, umożliwiając modele wykrywania i śledzenia obiektów w zastosowaniach autonomicznej jazdy, monitoringu i analityki detalicznej.
Opis wielokąta
W przypadku obiektów o nieregularnych kształtach, gdzie ramki ograniczające zawyżają powierzchnię obiektu, nasi adnotatorzy śledzą dokładne granice obiektu klatka po klatce – co jest niezbędne do dokładnej analizy sceny w obrazowaniu medycznym i ujęciach lotniczych/z drona.
Segmentacja semantyczna
Klasyfikacja na poziomie pikseli każdego obszaru w każdej klatce. Stosowana tam, gdzie modele muszą odróżnić drogę od chodnika, guz od zdrowej tkanki lub produkt od tła — wszędzie tam, gdzie kontekst ma znaczenie, z dokładnością do pikseli.
Adnotacja do punktu kluczowego
Oznaczanie punktów orientacyjnych klatka po klatce dla punktów zainteresowania, takich jak twarz, ciało i obiekty. Obsługuje modele rozpoznawania twarzy, wykrywania gestów, bezpieczeństwa biometrycznego i analizy emocji.
Adnotacja prostopadłościanu 3D
Trójwymiarowe przestrzenie ograniczające dla obiektów w przestrzeni – pojazdów, pieszych, sprzętu. Standardowy typ adnotacji dla stosów percepcji autonomicznego prowadzenia pojazdów i robotyki magazynowej.
Opis linii i polilinii
Etykietowanie cech liniowych dróg, pasów ruchu, linii kolejowych, rurociągów i granic. Kluczowe dane treningowe dla modeli wykrywania pasów ruchu, inspekcji infrastruktury i nawigacji autonomicznej.
Klasyfikacja klatek i wideo
Klasyfikuj całe klatki lub fragmenty wideo według sceny, akcji lub typu wydarzenia. Służy do moderowania treści, analiz sportowych i indeksowania archiwów multimediów.
Transkrypcja wideo
Transkrypcja audio-tekstu zsynchronizowana z klatkami oraz sparowany tekst i adnotacje wizualne na potrzeby multimodalnego i generatywnego szkolenia AI.
Adnotacje szkieletowe i pozycyjne
Etykietowanie punktów kluczowych ciała i szkieletu do analizy postawy, ruchu i aktywności. Obsługuje modele wydajności sportowej, aplikacje fizjoterapeutyczne oraz zestawy danych treningowych robotów humanoidalnych.
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.
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
Dlaczego zespoły wybierają Shaipa do adnotacji wideo
Dedykowane grupy, a nie anonimowe tłumy
W Twoim projekcie pracuje stały, przeszkolony zespół adnotatorów oraz dedykowany kierownik projektu, inżynier rozwiązań i kierownik ds. zapewnienia jakości – bez rotacji pracowników zlecających pracę w trybie crowdwork. Jakość pozostaje spójna we wszystkich partiach.
Przeszkoleni adnotatorzy w całej sieci
Globalna kadra adnotatorów składająca się z ponad 30 000 specjalistów zajmujących się tworzeniem danych, etykietowaniem i zapewnianiem jakości — pozwala nam skalować projekt ze 100-godzinnego pilota do 100 000-godzinnej realizacji bez konieczności zmiany partnera.
Wielostopniowa kontrola jakości każdej partii
Każda dostawa przechodzi przez kontrolę na poziomie adnotatora, recenzję rówieśniczą, kontrolę jakości przez kierownika projektu i statystyczne pobieranie próbek — przy wsparciu przeszkolonych kierowników ds. jakości Six Sigma — dzięki czemu dokładność partii produkcyjnych utrzymuje się na poziomie powyżej 98%.
Gotowość do zgodności od pierwszego dnia
Kontrole SOC 2 typu II, zgodne z HIPAA przepływy pracy dla danych medycznych, przetwarzanie danych zgodne z RODO i DPDP, umowy o zachowaniu poufności dla każdego adnotatora oraz praktyki bezpieczeństwa informacji ISO 27001.
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.
Autonomiczne pojazdy
Dokładne oznakowanie pieszych, pojazdów, oznakowanie pasów ruchu, oznakowanie i geometria drogi dla zespołów ADAS i percepcji AV. Setki godzin nagrań z monitoringu w kabinie kierowcy i z jazdy.
Opieka zdrowotna i obrazowanie medyczne
Adnotacje do nagrań wideo z zabiegów chirurgicznych, sekwencji USG, nagrań endoskopowych i nagrań wideo śledzących zachowania na potrzeby sztucznej inteligencji klinicznej — zgodnie z przepływami pracy zgodnymi z HIPAA i NDA.
Robotyka i sztuczna inteligencja fizyczna
Egocentryczna i egzocentryczna adnotacja wideo dla robotów humanoidalnych, automatyzacji magazynów i danych treningowych sztucznej inteligencji. Etykietowanie wielowidokowe i wieloklatkowe zsynchronizowane z danymi o pozycjach.
Nadzór i bezpieczeństwo publiczne
Monitoring wizyjny, nagrania z dronów i adnotacje z kamer nasobnych do wykrywania zagrożeń, analizy tłumu i modeli wideo do celów kryminalistycznych. Wysoka rozdzielczość i przepustowość.
Handel detaliczny i eCommerce
Śledzenie przepływu klientów, monitorowanie półek, wykrywanie długości kolejek i etykietowanie zapobiegające stratom na potrzeby analiz handlu detalicznego i modeli autonomicznych kas.
Ubezpieczenia i przetwarzanie roszczeń
Ocena szkód, rekonstrukcja wypadków i etykietowanie dowodów roszczeń dla przepływów pracy AI w ubezpieczeniach.
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:
Usługi adnotacji tekstu
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.
Usługi adnotacji obrazu
Jesteśmy dumni z etykietowania, segmentowanych zbiorów danych obrazu, aby szkolić wymagające modele widzenia komputerowego. Niektóre z odpowiednich technik obejmują rozpoznawanie granic i klasyfikację obrazów.
Usługi adnotacji audio
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.
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.
Nasze rozwiązania
Usługi i rozwiązania widzenia komputerowego
Widzenie komputerowe to obszar technologii sztucznej inteligencji, który uczy maszyny widzenia, rozumienia i interpretowania świata wizualnego w taki sam sposób, jak robią to ludzie. Pomaga w opracowywaniu modeli uczenia maszynowego, które pozwalają na dokładne rozumienie, identyfikację i klasyfikowanie obiektów na obrazie lub filmie – na znacznie większą skalę i z dużo większą szybkością.
Wyróżnieni klienci
Umożliwianie zespołom tworzenia wiodących na świecie produktów AI.
Pomoc eksperta jest na wyciągnięcie ręki. Zaplanuj przeniesienie możliwości sztucznej inteligencji w zakresie widzenia na wyższy poziom! Skontaktuj się z nami.
Często Zadawane Pytania (FAQ)
1. Czym jest adnotacja wideo i dlaczego jest ważna dla sztucznej inteligencji?
2. Jaka jest różnica między adnotacją wideo a adnotacją obrazu?
3. W jaki sposób Shaip zapewnia dokładność adnotacji?
Każda partia przechodzi czterostopniowy proces kontroli jakości (QA): autoweryfikacja adnotatora, recenzja ekspercka, statystyczne próbkowanie przez kierownika projektu oraz audyt jakości Six Sigma. Progi akceptacji i reguły dotyczące przypadków skrajnych są blokowane podczas kalibracji przed rozpoczęciem jakichkolwiek prac produkcyjnych. Dostawy produkcyjne zazwyczaj osiągają ponad 98% dokładności w stosunku do złotych standardów klienta, a pętle iteracyjne są wbudowane w każde zlecenie.
4. Ile kosztuje adnotacja wideo?
Ceny adnotacji wideo zależą od typu adnotacji (obramowanie, wielokąt, segmentacja), gęstości klatek, liczby obiektów na klatkę, wymagań dotyczących dokładności oraz całkowitej objętości. Dostępne są zarówno ceny godzinowe, jak i za zasoby. Ceny Shaip są znacznie niższe po etapie pilotażowym; wyceny w ograniczonym zakresie są zazwyczaj wysyłane w ciągu 48 godzin od otrzymania przykładowego zestawu danych.
5. Jakie rodzaje adnotacji wideo oferuje Shaip?
Oferujemy dziewięć technik: pole ograniczające, wielokąt, segmentacja semantyczna, punkt kluczowy, prostopadłościan 3D, linia i polilinia, klasyfikacja klatek, szkielet/pozycja oraz transkrypcja wideo. Zespoły projektowe zazwyczaj łączą dwie lub trzy z tych technik, w zależności od architektury modelu i przypadku użycia — na przykład projekty autonomicznej jazdy zazwyczaj łączą dwuwymiarowe pola ograniczające z prostopadłościanami 3D i poliliniami pasów ruchu.
6. Dlaczego warto zlecić opracowanie adnotacji wideo na zewnątrz zamiast robić to samodzielnie?
Adnotacje wewnętrzne odciągają doświadczonych inżynierów ML i analityków danych od pracy nad modelami. 60-sekundowy film z prędkością 30 kl./s generuje 1,800 klatek do oznaczenia, a typowy zestaw szkoleniowy z zakresu rozpoznawania obrazu zawiera setki godzin takiego materiału. Zlecenie tego zadania wyspecjalizowanemu partnerowi zapewnia dostęp do przeszkolonych adnotatorów, dojrzałych procesów kontroli jakości, skalowalnej pojemności i zgodności z przepisami – bez odrywania głównego zespołu ML od pracy.
7. Czym Shaip różni się od innych firm zajmujących się adnotacjami do filmów?
Trzy różnice. Po pierwsze, dedykowane zespoły adnotatorów zamiast anonimowego crowdsourcingu – ten sam przeszkolony zespół przetwarza dane od pilotażu do skalowania. Po drugie, czterostopniowy proces kontroli jakości (QA) prowadzony przez liderów jakości przeszkolonych w Six Sigma. Po trzecie, gotowość do zgodności od pierwszego dnia: SOC 2 typu II, ISO 27001, przepływy pracy zgodne z HIPAA oraz przetwarzanie danych zgodne z RODO. Bezpłatne pilotaże są dostępne na życzenie.
8. Jakie wyzwania wiążą się z adnotacjami do filmów pod kątem przetwarzania obrazu komputerowego?
Wyzwania obejmują zarządzanie dużymi zbiorami danych, zapewnienie dokładności adnotacji, obsługę złożonych scen i eliminację stronniczości w etykietowaniu danych.
9. W jaki sposób adnotacje wideo usprawniają systemy rozpoznawania twarzy?
Adnotacje wideo opisują rysy twarzy, wyrazy twarzy i kluczowe punkty, umożliwiając sztucznej inteligencji dokładną identyfikację i analizę twarzy w czasie rzeczywistym na potrzeby aplikacji takich jak bezpieczeństwo i biometria.
10. W jaki sposób firmy radzą sobie z projektami adnotacji wideo na dużą skalę?
Firmy takie jak Shaip korzystają ze skalowalnych platform, doświadczonych zespołów i narzędzi automatyzacji, aby sprawnie i dokładnie obsługiwać duże ilości danych wideo.
11. Jakie są główne przypadki użycia adnotacji wideo w aplikacjach AI?
Kluczowe przypadki użycia obejmują monitorowanie kierowców, nadzór ruchu drogowego, analizę zachowań w sklepach detalicznych, obrazowanie medyczne, rozpoznawanie twarzy, autonomiczne prowadzenie pojazdów i robotykę.
12. W jaki sposób Shaip wspiera firmy, oferując usługi adnotacji wideo?
Shaip oferuje wysokiej jakości, skalowalne usługi adnotacji wideo dostosowane do konkretnych branż. Ich specjalistyczna wiedza gwarantuje dokładne i wolne od uprzedzeń dane, które przyspieszają szkolenie i rozwój modeli sztucznej inteligencji.
