Anotasi Video untuk AI Pintar
Label dan sediakan data latihan dengan Perkhidmatan Anotasi Video untuk Penglihatan Komputer
Temui saluran paip data video beranotasi tanpa kesesakan.
Pelanggan Pilihan
Mengapa Perkhidmatan Anotasi Video diperlukan untuk Penglihatan Komputer?
Pernahkah anda mempertimbangkan bagaimana AI, persediaan ML, dan mesin berdasarkan penglihatan komputer dapat secara proaktif mengenal pasti entiti khusus video dan mengambil tindakan sewajarnya? Di sinilah anotasi video masuk, yang membolehkan sistem pintar mengenali dan mengenal pasti objek, corak, dan banyak lagi, berdasarkan data berlabel yang diberikan kepada mereka.
Masih tidak pasti tentang sebab anotasi video untuk penglihatan komputer masuk akal! Nah, jika anda pernah mempertimbangkan untuk memiliki kereta pandu sendiri, mengetahui perkara-perkara kecil anotasi video sangat masuk akal. Sama ada melatih kenderaan autonomi untuk mengesan sekatan jalan raya, pejalan kaki & halangan pandai menentukan pose dan aktiviti, pelabelan video memainkan peranan dalam melatih hampir setiap model AI yang berperseptif..
Sekiranya anda masih keliru bagaimana keseluruhan premis berfungsi, berikut adalah contoh yang dapat dijelaskan sendiri:
Bayangkan melatih pangkalan data pengetahuan kereta memandu sendiri sebelum melancarkan prototaip. Untuk dapat berfungsi dengan kapasiti tertinggi, kenderaan autonomi harus dapat mengenal pasti isyarat, orang, sekatan jalan raya, sekatan, dan entiti lain untuk dilalui dengan tepat dan tepat. Namun, ini hanya dapat dilakukan jika model pembelajaran mesin & komputer dapat belajar menggunakan set data berlabel, akhirnya digunakan untuk melatih algoritma.
Pelabelan Video – Sentuhan Manusia untuk AI Anda
Singkat cerita - Shaip membolehkan anda mengakses beberapa penyelesaian anotasi video yang paling maju untuk mencirikan model persepsi dan sangat pintar. Sebagai syarikat anotasi video, Shaip memberikan kekuatan latihan model yang paling berkesan untuk penyediaan khusus matlamat anda, diperkuat dengan alat perlombongan data, pasukan pelabelan data dalaman, dan kemampuan untuk membawa pelbagai alat anotasi video yang sesuai. setiap kes penggunaan yang berkaitan.
Jika anda menyumber luar keperluan pelabelan video kepada Shaip, anda boleh mendapatkan sumber berikut:
- Keupayaan mengendalikan video yang lebih panjang dan mengekstrak maklumat
- Perspektif anotasi automatik untuk masa ke pasaran yang lebih pantas
- Akses ke pelabelan bingkai demi bingkai
- Liputan khusus industri
- Ketepatan yang lebih tinggi
- Keupayaan memproses jumlah data yang tidak siuman
Kepakaran kami
Pelabelan Video Produktif Diperlukan
Tangkap setiap objek dalam video, bingkai demi bingkai, dan beri catatan untuk menjadikan objek bergerak dikenali oleh mesin dengan perkhidmatan pelabelan video canggih kami. Kami mempunyai teknologi dan pengalaman untuk menawarkan penyelesaian pelabelan video yang membantu anda dengan set data berlabel yang komprehensif untuk semua keperluan pelabelan video anda. Kami membantu anda membina model penglihatan komputer anda dengan tepat dan dengan tahap ketepatan yang diinginkan. Tentukan kes penggunaan anda dan biarkan Shaip melakukan model penglihatan berkuasa tinggi, dengan alat berikut yang kami miliki:
Kotak Berikat
Boleh dikatakan teknik pelabelan video yang paling boleh dipercayai, anotasi Bounding Box melibatkan idea segi empat tepat khayalan untuk mengesan objek.
Anotasi Poligon
Untuk klasifikasi pemandangan dan objek, jika terdapat entiti berbentuk tidak teratur dalam permainan, anotasi poligon sangat berguna, kerana lebih tepat daripada kotak pengikat.
Segmentasi Semantik
Sekiranya anda ingin mengembangkan AI penglihatan komputer yang lebih disasarkan dan tepat, anda mungkin ingin mempertimbangkan segmentasi semantik, yang berkaitan dengan pengkelasan gambar pada tahap piksel.
Anotasi Papan Kekunci
Penyediaan keselamatan biometrik seperti pengesanan wajah dapat memanfaatkan anotasi Keypoint yang memfokuskan pada pelabelan ekspresi pengguna, penanda wajah tertentu seperti bibir, hidung, mata, dan bahkan anotasi pada tahap sel.
Anotasi Cuboid 3D
Mungkin versi yang lebih jelas dari penjelasan Kotak Bounding, kuboid 3D digunakan untuk mengenal pasti dan melabel objek dalam tiga dimensi dan bukan dua, seperti yang ditawarkan oleh kotak pengikat 2D.
Anotasi Line & Polyline
Teknik ini paling baik digunakan untuk menegak yang memerlukan pendekatan yang lebih datar terhadap entiti pelabelan. Ini digunakan untuk menganotasi saluran paip, jalan, rel, dan set data mengenai tanda jalan, jalur, dan banyak lagi.
Pengelasan Bingkai
Untuk aliran kerja data mengenai anotasi video YouTube, kami melaksanakan klasifikasi bingkai sebagai cara anotasi pilihan. Ini membolehkan anda menjadikan video lebih mudah dilayari, dengan keupayaan untuk melangkau bingkai & menawarkan kawalan yang lebih baik.
Transkripsi Video
Sekiranya anda mahukan penglibatan yang lebih baik pada video anda, kami mengesyorkan transkripsi video sebagai bentuk anotasi tambahan, paling sesuai untuk menterjemahkan potongan audio video berkenaan ke dalam teks.
Anotasi Kerangka
Sekiranya anda merancang untuk mengembangkan model untuk aplikasi keselamatan, kecergasan, dan analitik sukan, kami mengesyorkan dan menerapkan anotasi rangka untuk mengenal pasti dan melabel kumpulan data dengan fokus pada penjajaran badan dan kedudukan.
Kes Penggunaan Anotasi Video
Shaip menyediakan penyelesaian anotasi video yang berkesan untuk pelbagai aplikasi.
Dalam Pemantauan Pemandu Kabin
Menganotasi ratusan jam pemandu dan rakaman video dalam kereta. Setiap video mengandungi klip beranotasi dengan teliti yang menampilkan pergerakan ciri muka, dan senario dalam kereta untuk memantau tingkah laku pemandu dengan tepat dan memberi amaran apabila penyelewengan diperhatikan.
AI runcit
Anotasi video juga membantu di kedai runcit untuk memahami gelagat pengguna. Dengan video beranotasi kami, mudah untuk mereka bentuk aplikasi untuk menjejak pergerakan pembeli, memahami keputusan membeli dan mengenal pasti kecurian.
Pengawasan Lalu Lintas
Anotasi video mempunyai peranan penting dalam membangunkan aplikasi pengawasan berkualiti tinggi. Kami telah berjaya menganotasi ratusan jam pengawasan dan video CCTV pada tahap peleraian dan perincian yang unggul dengan menganotasi objek yang diperlukan.
Pengecaman wajah
Shaip mampu menerapkan perkara penting pada wajah seseorang untuk digunakan dalam membangunkan set data latihan mewah bagi membangunkan aplikasi pengecaman muka.
Pengesanan Lorong
Keupayaan lanjutan dalam anotasi video membolehkan kami menapis jam video dan menggunakan anotasi Polyline untuk melatih kenderaan untuk mengesan lorong, penanda jalan, lalu lintas kenderaan, lencongan, lorong jalan dan arah.
Penglihatan Komputer & Robotik
Dengan melatih robot perseptif tentang menggunakan, menyesuaikan diri dan bertindak balas terhadap persekitaran mereka tanpa memerlukan interaksi manusia, adalah mungkin untuk mengurangkan kematian dan kemalangan yang meningkatkan produktiviti.
Anotasi Pelbagai Label
Untuk kategori berlabel tertentu, anda perlu menetapkan subkategori untuk mengurangkan pengambilan keputusan dan membuat analisis lebih tepat. Anotasi contoh, sebagai sebahagian daripada anotasi video pelbagai label, membantu anda dengan yang sama dengan mengkategorikan kenderaan lebih jauh sebagai bas, kereta, dan banyak lagi.
Analisis Data Video
Sekiranya anda ingin menganalisis keperluan pelabelan video sebelum merancang strategi latihan sepenuhnya, anda sentiasa boleh bergantung pada analisis data video kami yang bertujuan untuk membantu anda merancang kes penggunaan dengan lebih baik, merancang matlamat yang sangat khusus dan akhirnya membenarkan kami untuk gunakan teknik anotasi yang betul.
Anotasi Tersuai
Setelah analisis data video selesai, kami juga boleh membantu anda merancang strategi anotasi tersuai yang disokong oleh alat anotasi video yang betul, walaupun jika kes penggunaan anda sangat sukar difahami dan memerlukan perincian lanjut.
Sebab untuk memilih Shaip sebagai Syarikat Anotasi Video Dipercayai anda
orang
Pasukan yang berdedikasi dan terlatih:
- 30,000+ kolaborator untuk Pembuatan Data, Pelabelan & QA
- Pasukan Pengurusan Projek yang diperakui
- Pasukan Pembangunan Produk yang berpengalaman
- Pasukan Penyediaan Bakat & Pasukan Bakat
Proses
Kecekapan proses tertinggi dijamin dengan:
- Proses Gerbang Tahap Sigma 6 yang kuat
- Pasukan khusus 6 tali pinggang hitam Sigma - Pemilik proses utama & Pematuhan kualiti
- Gelung Penambahbaikan & Maklum Balas yang Berterusan
platform
Platform yang dipatenkan menawarkan faedah:
- Platform hujung ke hujung berasaskan web
- Kualiti yang sempurna
- TAT lebih pantas
- Penghantaran lancar
orang
Pasukan yang berdedikasi dan terlatih:
- 30,000+ kolaborator untuk Pembuatan Data, Pelabelan & QA
- Pasukan Pengurusan Projek yang diperakui
- Pasukan Pembangunan Produk yang berpengalaman
- Pasukan Penyediaan Bakat & Pasukan Bakat
Proses
Kecekapan proses tertinggi dijamin dengan:
- Proses Gerbang Tahap Sigma 6 yang kuat
- Pasukan khusus 6 tali pinggang hitam Sigma - Pemilik proses utama & Pematuhan kualiti
- Gelung Penambahbaikan & Maklum Balas yang Berterusan
platform
Platform yang dipatenkan menawarkan faedah:
- Platform hujung ke hujung berasaskan web
- Kualiti yang sempurna
- TAT lebih pantas
- Penghantaran lancar
Industri yang Kami Berkhidmat
Sebagai salah satu penyedia penyelesaian yang terkemuka dalam industri, kami membantu pelbagai industri mereka bentuk dan membangunkan alat dan model automasi berdasarkan suite perkhidmatan anotasi video kami. Kami menghimpunkan keupayaan teknologi dan kecekapan pakar manusia untuk menganalisis volum data yang besar untuk meningkatkan pengeluaran, mengurangkan ralat dan meningkatkan kecekapan.
Automotif
Kami membantu industri automotif membangun dan menggunakan alatan yang boleh dipercayai untuk pemanduan autonomi dan pemantauan pemandu dalam kereta berdasarkan set data latihan berasaskan AI berkualiti kami.
Sektor Perubatan
Kami menyepadukan AI dan keupayaan pembelajaran mesin dengan memanfaatkan anotasi video untuk menyelaraskan perubatan, pengimejan, prosedur dan proses dalam sistem perubatan.
Pembuatan
Industri menggunakan kehebatan anotasi video untuk melatih dan membangunkan alatan berasaskan AI untuk pengeluaran yang lebih pantas, membuat keputusan terikat masa dan memperkemas pembuatan.
Pengawasan
Anotasi video digunakan untuk mengesan objek dan mengenal pasti manusia, kereta, pokok, haiwan dan objek lain untuk membangunkan alat keselamatan dan pengawasan yang dipertingkat.
Perkhidmatan yang Ditawarkan
Pengumpulan data gambar pakar tidak mudah digunakan untuk penyediaan AI yang komprehensif. Di Shaip, anda juga boleh mempertimbangkan perkhidmatan berikut untuk menjadikan model menjadi lebih meluas daripada biasa:
Anotasi Teks
Perkhidmatan
Kami pakar dalam membuat latihan data teks siap dengan memberi penjelasan mengenai set data lengkap, menggunakan anotasi entiti, klasifikasi teks, anotasi sentimen, dan alat lain yang relevan.
Anotasi Audio
Perkhidmatan
Melabel sumber audio, ucapan, dan kumpulan data khusus suara melalui alat yang berkaitan seperti pengecaman pertuturan, diariisasi pembesar suara, pengecaman emosi, adalah sesuatu yang kami pakar dalam.
Anotasi Imej
Perkhidmatan
Kami bangga dengan melabel, kumpulan data gambar yang tersegmentasi untuk melatih model penglihatan komputer. Beberapa teknik yang berkaitan merangkumi pengecaman sempadan & pengelasan gambar.
Sumber Disyorkan
Tawaran
Pengumpulan Data Video Peringkat Pertama untuk Melatih Model AI
Kami membantu anda menangkap setiap objek dalam bingkai video demi bingkai, kami kemudian mengambil objek itu dalam gerakan, melabelkannya dan menjadikannya dikenali oleh mesin. Mengumpul set data video berkualiti untuk melatih model ML anda sentiasa menjadi proses yang ketat dan memakan masa, kepelbagaian dan kuantiti besar yang diperlukan menambahkan lagi kerumitan.
Panduan Pembeli
Panduan Pembeli untuk Anotasi dan Pelabelan Video
Ia adalah pepatah yang biasa kita semua dengar. bahawa gambar boleh mengatakan seribu perkataan, bayangkan apa yang boleh dikatakan oleh video? Sejuta perkara, mungkin. Tiada satu pun daripada aplikasi pecah tanah yang telah dijanjikan kepada kami, seperti kereta tanpa pemandu atau daftar keluar runcit pintar, boleh dilakukan tanpa anotasi video.
Penyelesaian
Perkhidmatan & Penyelesaian Visi Komputer
Visi komputer adalah bidang teknologi Kecerdasan Buatanmelatih mesin untuk melihat, memahami, dan mentafsirkan dunia visual, cara manusia melakukannya. Ini membantu dalam mengembangkan model pembelajaran mesin untuk memahami, mengenal pasti, dan mengklasifikasikan objek dalam gambar atau video dengan tepat - pada skala & kelajuan yang jauh lebih besar.
Bantuan Pakar hanya dengan satu klik sahaja. Rancang untuk meningkatkan keupayaan AI penglihatan ke peringkat seterusnya! Hubungi kami untuk mendapatkan bantuan profesional dengan segera
Soalan-soalan yang kerap ditanya (FAQ)
Anotasi video adalah proses melabel entiti khusus video dengan metadata yang relevan, untuk menjadikannya siap latihan dan dikenali oleh mesin.
Melabel entiti jalan raya seperti kereta, pejalan kaki, papan tanda jalan, dan elemen lain untuk melatih kereta yang dipandu sendiri, menjejaki dan mengkategorikan pose dan titik utama wajah untuk permainan dan aplikasi tertentu, dan bahkan menandakan entiti khusus untuk mempercepat pembuatan pintar adalah beberapa contoh anotasi video.
Pada masa ini, anda disarankan untuk membuat anotasi video YouTube dengan menggunakan alat anotasi luar seperti transkripsi video dan klasifikasi bingkai. Tidak seperti editor anotasi yang sebelumnya ditawarkan oleh YouTube, strategi penyumberan luar diharapkan dapat berfungsi dengan lebih baik dalam meningkatkan penglibatan pengguna.
Ya, anda boleh membuat anotasi video YouTube dengan bergantung pada klasifikasi bingkai dan transkripsi video.
Model AI AI dan model memerlukan banyak data latihan untuk dipelajari jika anda mahu mereka cukup mampu untuk mengambil keputusan yang bebas dan proaktif pada masa akan datang. Oleh itu, penglihatan komputer perlu disiapkan dengan betul, ditandai, dan dilabel komponen video untuk diberi makan bersama dengan algoritma untuk menjadikan model dan akhirnya AI, lebih peka.
Pembelajaran mesin sebagai teknologi memastikan mesin dapat belajar dari corak dan data yang dapat dikenal pasti, tanpa campur tangan manusia. Walau bagaimanapun, untuk menjadi kenyataan, set data yang siap latihan mesti dimasukkan ke sistem, yang paling baik dikendalikan oleh anotasi video.