Видео анотация за интелигентни AI
Етикетирайте и подгответе данни за обучение с услуги за видео анотация за компютърно зрение
Открийте анотирани тръбопроводи за видео данни без тесни места.
Препоръчани клиенти
Защо са необходими услуги за видео анотация за компютърно зрение?
Замисляли ли сте се някога как AI, настройките за машинно обучение и машините, базирани на компютърно зрение, могат проактивно да идентифицират специфични за видео обекти и да предприемат съответните действия? Това е мястото, където се появяват видео анотациите, които позволяват на интелигентните системи да разпознават и идентифицират обекти, шаблони и други въз основа на етикетираните данни, подавани към тях.
Все още не съм сигурен защо видео анотацията за компютърно зрение има смисъл! Е, ако някога сте обмисляли да притежавате самоуправляваща се кола, познаването на дребните детайли на видео анотацията има пълен смисъл. Независимо дали става дума за обучение на автономни превозни средства за откриване на пътни препятствия, пешеходци и препятствия, те са добри в определянето на пози и дейности, видео етикетирането играе роля в обучението на почти всеки възприемащ AI модел.
Ако все още сте объркани как работи цялата предпоставка, ето един разбиращ се пример:
Представете си как обучавате базата данни със знания на самоуправляваща се кола, преди да разкриете прототипа. За да може да функционира с максимален капацитет, автономното превозно средство трябва да може да идентифицира сигнали, хора, препятствия, барикади и други обекти, през които да премине с точност и прецизност. Това обаче може да стане възможно само ако моделите за машинно обучение и компютърно зрение могат да се обучават с помощта на етикетираните набори от данни, които в крайна сметка се използват за обучение на алгоритмите.
Етикетиране на видео – човешко докосване за вашия AI
Накратко – Shaip ви позволява да получите достъп до някои от най-модерните решения за видео анотации, за да създадете идеи за проницателни и високо интелигентни модели. Като компания за видео анотации, Shaip предоставя най-ефективната огнева мощ за обучение на модели на вашите специфични за целта настройки, подсилени допълнително с инструменти за извличане на данни, вътрешни екипи за етикетиране на данни и възможността да внесете широка гама от инструменти за видео анотации, които да отговарят всеки съответен случай на употреба.
Ако възложите изискванията за етикетиране на видео към Shaip, можете да се докопате до следните ресурси:
- Възможност за работа с по-дълги видеоклипове и извличане на информация
- Автоматизирана перспектива за анотация за по-бързо излизане на пазара
- Достъп до етикетиране кадър по кадър
- Специфично за индустрията покритие
- По-висока точност
- Възможност за обработка на безумни обеми от данни
Нашите експертизи
Лесно продуктивно етикетиране на видео
Заснемете всеки обект във видеото, кадър по кадър, и го коментирайте, за да направите движещите се обекти разпознаваеми от машините с нашите разширени услуги за етикетиране на видео. Имаме технологията и опита да предложим решения за етикетиране на видео, които ви помагат с изчерпателно етикетирани набори от данни за всички ваши нужди за етикетиране на видео. Ние ви помагаме да изградите вашите модели за компютърно зрение точно и с желаното ниво на точност. Определете вашия случай на използване и оставете Shaip да свърши тежката работа по захранване на модели за визуализация, със следните инструменти на наше разположение:
Ограничаващи кутии
Вероятно най-надеждната техника за етикетиране на видео, анотацията на ограничителната кутия се отнася до създаването на въображаеми правоъгълници за откриване на обекти.
Анотация на многоъгълник
За класификация на сцени и обекти, ако има обекти с неправилна форма в игра, многоъгълната анотация е доста удобна, тъй като е по-точна от ограничаващите кутии.
Семантична сегментация
Ако искате да разработите по-целенасочени и точни AI за компютърно зрение, може да помислите за семантично сегментиране, което се отнася до класифицирането на изображения на ниво пиксел.
Анотация на ключови точки
Биометричните настройки за сигурност, като разпознаване на лица, могат да се възползват от анотацията на Keypoint, която се фокусира върху етикетиране на потребителски изражения, специфични лицеви маркери като устни, носове, очи и дори анотация на клетъчно ниво.
Анотация на 3D кубоид
Вероятно по-дефинирана версия на анотацията на ограничителната кутия, 3D кубоидите се използват за идентифициране и етикетиране на обекти в три измерения, а не в две, както се предлага от 2D ограничаващи кутии.
Анотация за линии и полилинии
Тази техника е най-добре разгърната за вертикали, които изискват по-планов подход към етикетиране на обекти. Използва се за анотиране на тръбопроводи, пътища, релси и набори от данни относно пътни маркировки, платна и др.
Класификация на рамки
За работни потоци с данни, отнасящи се до анотациите на видеоклипове в YouTube, ние прилагаме класификация на кадри като предпочитан начин за анотации. Това ви позволява да направите видеоклиповете по-лесни за навигация, с възможност за пропускане на кадри и предлага по-добър контрол.
Видео Транскрипция
Ако искате по-добро ангажиране на вашите видеоклипове, препоръчваме видео транскрипция като допълнителна форма на анотация, най-подходяща за превод на аудио фрагментите на съответния видеоклип в текст.
Скелетна анотация
Ако планирате да разработвате модели за приложения за сигурност, фитнес и спортни анализи, препоръчваме и внедряваме скелетна анотация за идентифициране и етикетиране на набори от данни с фокус върху подравняването и позиционирането на тялото.
Случаи на използване на видео анотация
Shaip предоставя ефективни решения за видео анотации за различни приложения.
Наблюдение на водача в кабината
Анотирани стотици часове видеозаписи от водача и автомобила. Всяко видео съдържа детайлно анотирани клипове, показващи движение на лицеви черти и сценарии в автомобила за точно наблюдение на поведението на водача и даване на предупреждения, когато се наблюдават отклонения.
AI за търговия на дребно
Видео анотацията също е полезна в магазините за търговия на дребно, за да се разбере поведението на потребителите. С нашите анотирани видеоклипове е лесно да се проектират приложения за проследяване на движението на купувача, разбиране на решенията за покупка и идентифициране на кражба.
Наблюдение на трафика
Видео анотацията играе важна роля в разработването на висококачествени приложения за наблюдение. Успешно анотирахме стотици часове видеозаписи за наблюдение и видеонаблюдение с превъзходно ниво на разделителна способност и детайлност чрез анотиране на необходимите обекти.
Разпознаване на лице
Shaip е в състояние да прилага ключови точки върху лицето на човек, които да бъдат използвани при разработването на обучителни набори от данни от висок клас за разработване на приложения за разпознаване на лица.
Разпознаване на лентата
Разширените възможности във видео анотациите ни позволяват да преглеждаме часове видеоклипове и да използваме анотации на Polyline, за да обучим превозни средства да откриват ленти, пътни маркировки, автомобилен трафик, отклонения, улични платна и посоки.
Компютърно зрение и роботика
Чрез обучение на проницателни роботи за използване, адаптиране и реагиране на околната среда без необходимост от човешко взаимодействие е възможно да се намалят смъртните случаи и злополуките, което повишава производителността.
Анотация с множество етикети
За определени етикетирани категории трябва да се фиксирате върху подкатегории, за да намалите вземането на решения и да направите анализа още по-точен. Анотацията на екземпляри, като част от видео анотацията с множество етикети, ви помага със същото, като допълнително категоризира превозните средства като автобуси, автомобили и др.
Анализ на видео данни
В случай, че искате да анализирате необходимостта от етикетиране на видео, преди да планирате пълноценна стратегия за обучение, винаги можете да разчитате на нашия анализ на видео данни, който има за цел да ви помогне да планирате по-добре случаите на употреба, да планирате много специфични цели и в крайна сметка да ни позволите внедрите правилната техника за анотиране.
Персонализирана анотация
След като анализът на видеоданните приключи, можем дори да ви помогнем да планирате персонализирани стратегии за анотации, поддържани от правилния инструмент за видео анотации, дори ако вашият случай на използване е много неуловим и изисква допълнителни подробности.
Причини да изберете Shaip като ваш надежден партньор за видео анотации
Хора
Специализирани и обучени екипи:
- 30,000+ сътрудници за създаване на данни, етикетиране и QA
- Упълномощен екип за управление на проекти
- Опитен екип за разработка на продукти
- Екип за набиране и адаптиране на екип от таланти
Процес
Най-високата ефективност на процеса се осигурява с:
- Здрав 6 Sigma Stage-Gate процес
- Специален екип от 6 черни колани Сигма – собственици на ключови процеси и съответствие с качеството
- Непрекъснато подобрение и обратна връзка
платформа
Патентованата платформа предлага предимства:
- Уеб-базирана платформа от край до край
- Безупречно качество
- По-бърз TAT
- Безпроблемна доставка
Индустрии, които обслужваме
Като един от водещите в индустрията доставчици на решения, ние помагаме на различни индустрии да проектират и разработват инструменти и модели за автоматизация, базирани на нашия пакет от услуги за видео анотации. Ние обединяваме способността на технологията и компетентността на човешките експерти да анализират големи обеми данни, за да подобрят производството, да намалят грешките и да повишат ефективността.
Автомобилни новини
Ние помагаме на автомобилната индустрия да разработи и внедри надеждни инструменти за автономно шофиране и наблюдение на шофьорите в автомобила въз основа на нашите качествени набори от данни за обучение, базирани на AI.
медицински
Ние интегрираме възможности за изкуствен интелект и машинно обучение, като използваме видео анотация, за да рационализираме медицинските, образните процедури и процесите в рамките на медицинската система.
производство
Индустриите използват мощта на видео анотацията, за да обучат и разработят базирани на AI инструменти за по-бързо производство, обвързано с времето вземане на решения и рационализиране на производството.
наблюдение
Видео анотацията се използва за откриване на обекти и идентифициране на хора, коли, дървета, животни и други обекти, за да се разработят подобрени инструменти за сигурност и наблюдение.
Предлагани услуги
Експертното събиране на данни за изображения не е ръчна работа за цялостни настройки на AI. В Shaip можете дори да разгледате следните услуги, за да направите моделите много по-разпространени от обикновено:
Анотация на текста
Услуги
Ние сме специализирани в подготовката на обучение за текстови данни чрез анотиране на изчерпателни набори от данни, използване на анотация на обекти, текстова класификация, анотация на настроения и други подходящи инструменти.
Анотация на изображението
Услуги
Ние се гордеем с етикетирането, сегментирани набори от данни за изображения, за да обучим взискателни модели на компютърно зрение. Някои от съответните техники включват разпознаване на граници и класифициране на изображения.
Аудио анотация
Услуги
Етикетирането на аудио източници, реч и специфични за глас набори от данни чрез подходящи инструменти като разпознаване на реч, диаризация на говорещия, разпознаване на емоции е нещо, в което сме специализирани.
Препоръчителни ресурси
Предложения
Първокласно събиране на видео данни за обучение на AI модели
Ние ви помагаме да заснемете всеки обект във видео кадър по кадър, след което заснемаме обекта в движение, етикетираме го и го правим разпознаваем от машини. Събирането на качествени набори от видео данни за обучение на вашите ML модели винаги е било строг и отнемащ време процес, разнообразието и необходимите огромни количества добавят допълнителна сложност.
Ръководство на купувача
Ръководство за купувача за анотация и етикетиране на видео
Това е доста често срещана поговорка, която всички сме чували. че една снимка може да каже хиляда думи, представете си само какво може да каже видео? Милион неща, може би. Нито едно от революционните приложения, които сме обещали, като автомобили без шофьор или интелигентни проверки на дребно, не е възможно без видео анотация.
Решения
Услуги и решения за компютърно зрение
Компютърното зрение е област на технологиите за изкуствен интелектt обучават машини да виждат, разбират и тълкуват визуалния свят, както го правят хората. Помага при разработването на модели за машинно обучение за точно разбиране, идентифициране и класифициране на обекти в изображение или видео – в много по-голям мащаб и скорост.
Експертната помощ е само на един клик разстояние. Планирайте да изведете възможностите на изкуствения интелект за зрение на следващото ниво! Обърнете се към нас за професионална помощ веднага
Често задавани въпроси (често задавани въпроси)
Видео анотацията е процесът на етикетиране на специфични за видео субекти с подходящи метаданни, за да бъдат готови за обучение и машинно разпознаваеми.
Етикетиране на пътни обекти като автомобили, пешеходци, улични знаци и други елементи за обучение на самоуправляващи се автомобили, проследяване и категоризиране на пози и ключови точки на лицето за конкретни игри и приложения и дори маркиране на персонализирани обекти за ускоряване на интелигентното производство са някои от примери за видео анотация.
Понастоящем ви съветваме да анотирате видеоклипове в YouTube, като прибягвате до външни инструменти за анотации като видео транскрипция и класификация на кадри. За разлика от редактора на анотации, предлаган преди от YouTube, се очаква изнесените стратегии да работят по-добре за подобряване на ангажираността на потребителите.
Да, можете да анотирате видеоклип в YouTube, като разчитате основно на класификацията на кадрите и видео транскрипцията.
AI и моделите на Vision изискват камиони с данни за обучение, от които да се учат, ако искате те да бъдат достатъчно способни да вземат независими и проактивни решения в бъдеще. Следователно компютърното зрение се нуждае от правилно подготвени, маркирани и етикетирани видеокомпоненти, които да бъдат захранвани заедно с алгоритми, за да направят моделите и евентуално AI по-възприемчиви.
Машинното обучение като технология гарантира, че машините са способни да учат от разпознаваеми модели и данни, без човешка намеса. Въпреки това, за да бъде това реалност, наборите от данни, готови за обучение, трябва да бъдат подавани към системата, което се обработва най-добре чрез видео анотация.