Servizi di annotazione ed etichettatura video per la visione artificiale
Annotazioni precise al fotogramma su riquadri di delimitazione, poligoni, segmentazioni e cuboidi 3D, fornite da annotatori esperti e qualificati, con flussi di lavoro conformi a SOC 2, HIPAA e GDPR.
Perché l'annotazione video è importante?
L'annotazione video è il processo di etichettatura di oggetti, azioni ed eventi all'interno dei fotogrammi video per creare dati di addestramento per i modelli di visione artificiale. Consente ai sistemi di intelligenza artificiale, inclusi veicoli autonomi, modelli di imaging chirurgico, piattaforme di analisi del settore retail e robotica, di rilevare, tracciare e classificare oggetti in movimento in filmati reali. Shaip offre annotazioni video precise al fotogramma utilizzando nove tecniche, tra cui bounding box, segmentazione poligonale, cuboidi 3D e punti chiave scheletrici.
Immaginate di dover addestrare il database di conoscenze di un'auto a guida autonoma prima ancora di presentare il prototipo. Per funzionare al massimo delle sue capacità, il veicolo autonomo dovrebbe essere in grado di identificare segnali, persone, blocchi stradali, barriere, ecc., per attraversarli con accuratezza e precisione. Tuttavia, ciò è possibile solo se i modelli di apprendimento automatico e di visione artificiale possono apprendere utilizzando i set di dati etichettati, impiegati per addestrare gli algoritmi.
Il nostro know-how
Etichettatura video produttiva resa facile
Cattura ogni oggetto nel video, fotogramma per fotogramma, e annotalo per rendere gli oggetti in movimento riconoscibili dalle macchine con i nostri servizi avanzati di etichettatura video. Abbiamo la tecnologia e l'esperienza per offrire soluzioni di etichettatura video che ti aiutano con set di dati etichettati in modo completo per tutte le tue esigenze di etichettatura video. Ti aiutiamo a costruire i tuoi modelli di computer vision in modo accurato e con il livello di accuratezza desiderato. Definisci il tuo caso d'uso e lascia che Shaip si occupi del lavoro pesante di potenziare i modelli di visione, con i seguenti strumenti a nostra disposizione:
Annotazione del riquadro di delimitazione
La tecnica di etichettatura video più diffusa. Disegniamo rettangoli 2D attorno agli oggetti target in ogni fotogramma, consentendo modelli di rilevamento e tracciamento degli oggetti per applicazioni di guida autonoma, videosorveglianza e analisi del settore retail.
Annotazione poligonale
Per gli oggetti di forma irregolare in cui i riquadri di delimitazione sovrastimano l'area dell'oggetto, i nostri annotatori tracciano i contorni esatti degli oggetti fotogramma per fotogramma, un aspetto essenziale per un'analisi accurata delle scene in immagini mediche e filmati aerei/da drone.
Segmentazione semantica
Classificazione a livello di pixel di ogni regione in ogni fotogramma. Utilizzata laddove i modelli devono distinguere la strada dal marciapiede, il tumore dal tessuto sano o il prodotto dallo sfondo: ovunque sia importante un contesto preciso a livello di pixel.
Annotazione punto chiave
Etichettatura fotogramma per fotogramma dei punti di interesse relativi a viso, corpo e oggetti. Potenzia i modelli di riconoscimento facciale, rilevamento dei gesti, sicurezza biometrica e analisi delle emozioni.
Annotazione Cuboide 3D
Volumi di delimitazione tridimensionali per oggetti nello spazio: veicoli, pedoni, attrezzature. Il tipo di annotazione standard per le piattaforme di percezione nella guida autonoma e nella robotica di magazzino.
Annotazione di linea e polilinea
Etichettatura lineare di strade, corsie, ferrovie, condotte e confini. Dati di addestramento fondamentali per modelli di rilevamento delle corsie, ispezione delle infrastrutture e navigazione autonoma.
Classificazione di fotogrammi e video
Classifica interi fotogrammi o segmenti video in base al tipo di scena, azione o evento. Utilizzato per la moderazione dei contenuti, l'analisi sportiva e i modelli di indicizzazione degli archivi multimediali.
Video Trascrizione
Trascrizione audio-testo sincronizzata con i fotogrammi, più annotazioni testuali e visive abbinate per l'addestramento di IA multimodali e IA generativa.
Annotazione scheletrica e di posa
Etichettatura dei punti chiave del corpo e della struttura scheletrica per l'analisi di postura, movimento e attività. Fornisce supporto a modelli di prestazioni sportive, applicazioni di fisioterapia e set di dati per l'addestramento di robot umanoidi.
Casi d'uso di annotazioni video
Shaip fornisce soluzioni di annotazione video efficaci per una varietà di applicazioni.
Monitoraggio del conducente in cabina
Annotato centinaia di ore di riprese video dell'autista e dell'auto. Ogni video contiene clip accuratamente annotate con il movimento dei tratti del viso e scenari all'interno dell'auto per monitorare accuratamente il comportamento del conducente e fornire avvisi quando si osservano deviazioni.
IA al dettaglio
L'annotazione video è utile anche nei negozi al dettaglio per comprendere il comportamento dei consumatori. Con i nostri video annotati, è facile progettare applicazioni per tenere traccia dei movimenti degli acquirenti, comprendere le decisioni di acquisto e identificare i furti.
Sorveglianza del traffico
L'annotazione video ha un ruolo significativo da svolgere nello sviluppo di applicazioni di sorveglianza di alta qualità. Abbiamo annotato con successo centinaia di ore di video di sorveglianza e CCTV a un livello superiore di risoluzione e dettagli annotando gli oggetti richiesti.
Riconoscimento facciale
Shaip è in grado di applicare punti chiave sul viso di una persona da utilizzare nello sviluppo di set di dati di formazione di fascia alta per lo sviluppo di applicazioni di riconoscimento facciale.
Rilevamento corsia
Le funzionalità avanzate nell'annotazione video ci consentono di passare al setaccio ore di video e utilizzare l'annotazione polilinea per addestrare i veicoli a rilevare corsie, segnaletica orizzontale, traffico veicolare, deviazioni, corsie stradali e indicazioni stradali.
Visione artificiale e robotica
Addestrando i robot percettivi sull'uso, l'adattamento e la risposta al loro ambiente senza la necessità dell'interazione umana, è possibile ridurre le vittime e gli incidenti che aumentano la produttività.
Annotazione multietichetta
Per alcune categorie etichettate, è necessario fissare le sottocategorie per ridurre il processo decisionale e rendere l'analisi ancora più accurata. L'annotazione dell'istanza, come parte dell'annotazione video multi-etichetta, ti aiuta a classificare ulteriormente i veicoli come autobus, automobili e altro.
Analisi dei dati video
Nel caso in cui desideri analizzare la necessità di etichettatura video prima di pianificare una strategia di formazione a tutti gli effetti, puoi sempre fare affidamento sulla nostra analisi dei dati video che mira ad aiutarti a pianificare meglio i casi d'uso, pianificare obiettivi altamente specifici e infine permetterci di distribuire la tecnica di annotazione corretta.
Annotazione personalizzata
Una volta terminata l'analisi dei dati video, possiamo persino aiutarti a pianificare strategie di annotazione personalizzate supportate dal giusto strumento di annotazione video, anche se il tuo caso d'uso è altamente sfuggente e richiede ulteriori dettagli.
Etichettatura video: tocco umano per la tua intelligenza artificiale
Per farla breve: Shaip ti consente di accedere ad alcune delle soluzioni di annotazione video più avanzate per ideare modelli percettivi e altamente intelligenti. In qualità di azienda di annotazione video, Shaip fornisce la potenza di fuoco più efficace per l'addestramento del modello alle configurazioni specifiche dell'obiettivo, ulteriormente rafforzata con strumenti di data mining, team interni di etichettatura dei dati e la possibilità di introdurre un'ampia gamma di strumenti di annotazione video adatti ogni caso d'uso rilevante.
Se esternalizzi i requisiti di etichettatura video a Shaip, puoi mettere le mani sulle seguenti risorse:
- Capacità di gestire video più lunghi ed estrarre informazioni
- Prospettiva di annotazione automatizzata per un time-to-market più rapido
- Accesso all'etichettatura fotogramma per fotogramma
- Copertura specifica del settore
- Maggiore precisione
- Capacità di elaborare folli volumi di dati
Perché i team scelgono Shaip per l'annotazione video
Postazioni dedicate, non folle anonime.
Il tuo progetto è gestito da un team fisso di annotatori qualificati, oltre a un project manager dedicato, un ingegnere delle soluzioni e un responsabile del controllo qualità, senza l'utilizzo di collaboratori esterni a rotazione. La qualità rimane costante tra i vari lotti.
Annotatori qualificati in tutta la rete
Una forza lavoro globale di oltre 30,000 specialisti nell'annotazione, nella creazione di dati, nell'etichettatura e nel controllo qualità, che ci consente di scalare un progetto da un progetto pilota di 100 ore a una realizzazione di 100,000 ore senza cambiare partner.
Controllo qualità multilivello su ogni lotto
Ogni consegna passa attraverso controlli a livello di annotatore, revisione tra pari, controllo qualità da parte del responsabile di progetto e campionamento statistico, supportati da responsabili della qualità formati secondo il metodo Six Sigma, in modo che la precisione rimanga superiore al 98% sui lotti di produzione.
Conformità garantita fin dal primo giorno.
Controlli SOC 2 di tipo II, flussi di lavoro conformi a HIPAA per i dati medici, gestione dei dati conforme a GDPR e DPDP, accordi di non divulgazione (NDA) con ogni annotatore e pratiche di sicurezza delle informazioni ISO 27001.
Industrie che serviamo
In qualità di uno dei fornitori di soluzioni leader del settore, aiutiamo una varietà di settori a progettare e sviluppare strumenti e modelli di automazione basati sulla nostra suite di servizi di annotazione video. Uniamo la capacità della tecnologia e la competenza di esperti umani per analizzare grandi volumi di dati per migliorare la produzione, ridurre gli errori e aumentare l'efficienza.
Veicoli autonomi
Etichettatura precisa al fotogramma di pedoni, veicoli, segnaletica orizzontale, verticale e geometria stradale per i team ADAS e di percezione AV full-stack. Centinaia di ore di monitoraggio del conducente in cabina e filmati su strada forniti.
Assistenza sanitaria e diagnostica per immagini
Annotazione di video chirurgici, sequenze ecografiche, filmati endoscopici e video di tracciamento comportamentale per l'intelligenza artificiale clinica, nel rispetto dei flussi di lavoro HIPAA e degli accordi di riservatezza (NDA).
Robotica e intelligenza artificiale fisica
Annotazione video egocentrica ed esocentrica per robot umanoidi, automazione di magazzino e dati di addestramento per l'intelligenza artificiale incarnata. Etichettatura multivista e multi-frame sincronizzata con i dati di posa.
Sorveglianza e sicurezza pubblica
Annotazione di filmati di videosorveglianza, droni e telecamere indossabili per il rilevamento di minacce, l'analisi delle folle e la creazione di modelli video forensi. Pipeline ad alta risoluzione e ad alta produttività.
Vendita al dettaglio ed e-commerce
Tracciamento del flusso dei clienti, monitoraggio degli scaffali, rilevamento della lunghezza delle code ed etichettatura per la prevenzione delle perdite, per modelli di analisi del settore retail e di casse automatiche.
Gestione delle pratiche assicurative e dei sinistri
Valutazione dei danni, ricostruzione degli incidenti ed etichettatura delle prove di sinistro per i flussi di lavoro di IA assicurativa. Acquisizioni
Servizi offerti
La raccolta di dati di immagini da parte di esperti non è pratica per le configurazioni AI complete. Da Shaip, puoi anche considerare i seguenti servizi per rendere i modelli molto più diffusi del solito:
Servizi di annotazione del testo
Siamo specializzati nel preparare l'addestramento dei dati testuali annotando set di dati esaustivi, utilizzando l'annotazione di entità, la classificazione del testo, l'annotazione del sentiment e altri strumenti pertinenti.
Servizi di annotazione delle immagini
Siamo orgogliosi di etichettare set di dati di immagini segmentati per addestrare modelli di visione artificiale esigenti. Alcune delle tecniche rilevanti includono il riconoscimento dei confini e la classificazione delle immagini.
Servizi di annotazione audio
L'etichettatura di sorgenti audio, voce e set di dati specifici della voce tramite strumenti pertinenti come il riconoscimento vocale, la diarizzazione degli oratori, il riconoscimento delle emozioni è qualcosa in cui siamo specializzati.
Risorse consigliate
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Raccolta di dati video di prim'ordine per addestrare modelli di intelligenza artificiale
Ti aiutiamo a catturare ogni oggetto in un video fotogramma per fotogramma, quindi prendiamo l'oggetto in movimento, lo etichettiamo e lo rendiamo riconoscibile dalle macchine. La raccolta di set di dati video di qualità per addestrare i tuoi modelli ML è sempre stata un processo rigoroso e dispendioso in termini di tempo, la diversità e le enormi quantità richieste aumentano ulteriormente la complessità.
Guida all'acquirente
Guida all'acquisto per l'annotazione e l'etichettatura dei video
È un detto abbastanza comune che tutti abbiamo sentito. che un'immagine potrebbe dire più di mille parole, immaginate cosa potrebbe dire un video? Un milione di cose, forse. Nessuna delle applicazioni rivoluzionarie che ci sono state promesse, come le auto senza conducente o le casse intelligenti al dettaglio, è possibile senza annotazioni video.
Soluzioni
Servizi e soluzioni di visione artificiale
La visione artificiale è un'area delle tecnologie di intelligenza artificiale chet addestrare le macchine a vedere, comprendere e interpretare il mondo visivo, come fanno gli esseri umani. Aiuta a sviluppare i modelli di apprendimento automatico per comprendere, identificare e classificare accuratamente gli oggetti in un'immagine o in un video, su scala e velocità molto più ampie.
Clienti in primo piano
Consentire ai team di creare prodotti di intelligenza artificiale leader a livello mondiale.
L'assistenza di esperti è a portata di clic. Preparati a portare le capacità dell'IA per la visione artificiale a un livello superiore! Contattaci.
Domande frequenti (FAQ)
1. Cos'è l'annotazione video e perché è importante per l'intelligenza artificiale?
2. Qual è la differenza tra annotazione video e annotazione di immagini?
3. Come garantisce Shaip l'accuratezza delle annotazioni?
Ogni lotto viene sottoposto a un processo di controllo qualità a quattro livelli: autoverifica da parte dell'annotatore, revisione tra pari, campionamento statistico da parte del responsabile di progetto e audit di qualità Six Sigma. Le soglie di accettazione e le regole per i casi limite vengono definite durante la calibrazione, prima dell'inizio di qualsiasi attività di produzione. Le consegne di produzione raggiungono in genere un'accuratezza superiore al 98% rispetto ai set di riferimento del cliente, con cicli di iterazione integrati in ogni progetto.
4. Quanto costa l'annotazione video?
Il prezzo dell'annotazione video dipende dal tipo di annotazione (riquadro di delimitazione, poligono o segmentazione), dalla densità dei fotogrammi, dal numero di oggetti per fotogramma, dai requisiti di precisione e dal volume totale. Sono disponibili sia tariffe orarie che a risorsa. I prezzi di Shaip si riducono significativamente dopo la fase pilota; i preventivi a portata limitata vengono generalmente forniti entro 48 ore dalla ricezione di un set di dati di esempio.
5. Che tipi di annotazioni video offre Shaip?
Offriamo nove tecniche: bounding box, poligoni, segmentazione semantica, punti chiave, cuboidi 3D, linee e polilinee, classificazione dei fotogrammi, scheletro/posa e trascrizione video. I team di progetto in genere combinano due o tre di queste tecniche a seconda dell'architettura del modello e del caso d'uso; ad esempio, i progetti di guida autonoma solitamente abbinano bounding box 2D con cuboidi 3D e polilinee di corsia.
6. Perché esternalizzare l'annotazione video invece di farla internamente?
L'annotazione interna distoglie ingegneri senior di machine learning e data scientist dal lavoro sui modelli. Un video di 60 secondi a 30 fps genera 1,800 fotogrammi da etichettare e un tipico set di addestramento per la visione artificiale contiene centinaia di ore di filmati di questo tipo. L'esternalizzazione a un partner specializzato offre accesso ad annotatori qualificati, processi di controllo qualità consolidati, capacità scalabili e conformità normativa, senza distogliere il team principale di machine learning dal lavoro.
7. In che modo Shaip si differenzia dalle altre aziende di annotazione video?
Tre differenze. Primo, team di annotatori dedicati anziché crowdsourcing anonimo: lo stesso team qualificato si occupa dei vostri dati, dalla fase pilota fino alla scalabilità. Secondo, un processo di controllo qualità a quattro livelli guidato da responsabili della qualità formati secondo il metodo Six Sigma. Terzo, conformità garantita fin dal primo giorno: SOC 2 Type II, ISO 27001, flussi di lavoro conformi a HIPAA e gestione dei dati conforme al GDPR. Sono disponibili progetti pilota gratuiti su richiesta.
8. Quali sono le sfide nell'annotazione dei video per la visione artificiale?
Le sfide includono la gestione di grandi set di dati, la garanzia dell'accuratezza delle annotazioni, la gestione di scene complesse e l'eliminazione di distorsioni nell'etichettatura dei dati.
9. In che modo l'annotazione video migliora i sistemi di riconoscimento facciale?
L'annotazione video etichetta i tratti del viso, le espressioni e i punti chiave, consentendo all'intelligenza artificiale di identificare e analizzare accuratamente i volti in tempo reale per applicazioni quali la sicurezza e la biometria.
10. Come gestiscono le aziende i progetti di annotazione video su larga scala?
Aziende come Shaip utilizzano piattaforme scalabili, team esperti e strumenti di automazione per gestire grandi volumi di dati video in modo efficiente e preciso.
11. Quali sono i principali casi d'uso dell'annotazione video nelle applicazioni di intelligenza artificiale?
I principali casi d'uso includono il monitoraggio dei conducenti, la sorveglianza del traffico, l'analisi del comportamento al dettaglio, l'imaging medico, il riconoscimento facciale, la guida autonoma e la robotica.
12. In che modo Shaip supporta le aziende con servizi di annotazione video?
Shaip offre servizi di annotazione video di alta qualità e scalabili, personalizzati per settori specifici. La sua competenza garantisce dati accurati e privi di distorsioni, per accelerare l'addestramento e lo sviluppo di modelli di intelligenza artificiale.
