Annotazione video per IA intelligenti
Etichetta e prepara i dati di formazione con i servizi di annotazione video per la visione artificiale
Scopri pipeline di dati video annotati senza colli di bottiglia.
Clienti in primo piano
Perché i servizi di annotazione video sono necessari per la visione artificiale?
Hai mai considerato come le IA, le configurazioni ML e le macchine basate sulla visione artificiale possono identificare in modo proattivo entità specifiche del video e intraprendere azioni di conseguenza? È qui che entra in gioco l'annotazione video, che consente ai sistemi intelligenti di riconoscere e identificare oggetti, modelli e altro, in base ai dati etichettati forniti loro.
Non sono ancora sicuro del motivo per cui l'annotazione video per la visione artificiale ha senso! Bene, se hai mai pensato di possedere un'auto a guida autonoma, conoscere le nozioni di base dell'annotazione video ha perfettamente senso. Che si tratti di addestrare veicoli autonomi per rilevare blocchi stradali, pedoni e ostacoli sono utili per determinare pose e attività, l'etichettatura video ha un ruolo da svolgere nell'addestramento di quasi tutti i modelli di intelligenza artificiale..
Se sei ancora confuso su come funziona l'intera premessa, ecco un esempio autoesplicativo:
Immagina di addestrare il database delle conoscenze di un'auto a guida autonoma prima di svelare il prototipo. Per essere in grado di funzionare al massimo della capacità, il veicolo autonomo dovrebbe essere in grado di identificare segnali, persone, blocchi stradali, barricate e altre entità da attraversare con accuratezza e precisione. Tuttavia, ciò può essere reso possibile solo se i modelli di machine learning e computer vision possono apprendere utilizzando i set di dati etichettati, eventualmente utilizzati per addestrare gli algoritmi.
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
La nostra competenza
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:
Scatole di delimitazione
Probabilmente la tecnica di etichettatura video più affidabile, l'annotazione Bounding Box riguarda l'ideazione di rettangoli immaginari per rilevare gli oggetti.
Annotazione poligonale
Per la classificazione di scene e oggetti, se sono in gioco entità di forma irregolare, l'annotazione poligonale è molto utile, poiché è più precisa dei riquadri di delimitazione.
Segmentazione semantica
Se desideri sviluppare IA per la visione artificiale più mirate e accurate, potresti prendere in considerazione la segmentazione semantica, che riguarda la classificazione delle immagini a livello di pixel.
Annotazione punto chiave
Le impostazioni di sicurezza biometrica come il rilevamento dei volti possono trarre vantaggio dall'annotazione Keypoint che si concentra sull'etichettatura delle espressioni degli utenti, su specifici marcatori facciali come labbra, nasi, occhi e persino annotazioni a livello cellulare.
Annotazione Cuboide 3D
Probabilmente una versione più definita dell'annotazione Bounding Box, i cuboidi 3D vengono utilizzati per identificare ed etichettare oggetti in tre dimensioni anziché in due, come offerto dai Bounding Box 2D.
Annotazione di linea e polilinea
Questa tecnica è meglio implementata per i verticali che richiedono un approccio più planare all'etichettatura delle entità. Viene utilizzato per annotare condutture, strade, binari e set di dati relativi a segnaletica orizzontale, corsie e altro.
Classificazione dei telai
Per i flussi di lavoro dei dati relativi all'annotazione video di YouTube, implementiamo la classificazione dei frame come metodo di annotazione preferito. Ciò ti consente di rendere i video più navigabili, con la possibilità di saltare i fotogrammi e offre un controllo migliore.
Video Trascrizione
Se desideri un maggiore coinvolgimento dei tuoi video, ti consigliamo la trascrizione del video come forma di annotazione supplementare, più adatta per tradurre in testo i frammenti audio del video in questione.
Annotazione scheletrica
Se prevedi di sviluppare modelli per applicazioni di sicurezza, fitness e analisi dello sport, ti consigliamo di distribuire l'annotazione scheletrica per identificare ed etichettare i set di dati con particolare attenzione all'allineamento e al posizionamento del corpo.
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.
Motivi per scegliere Shaip come azienda affidabile di annotazioni video
Persone
Team dedicati e formati:
- Oltre 30,000 collaboratori per la creazione di dati, l'etichettatura e il controllo qualità
- Team di gestione del progetto con credenziali
- Team di sviluppo prodotto esperto
- Talent Pool Sourcing & Onboarding Team
Processo
La massima efficienza del processo è assicurata da:
- Robusto processo Stage-Gate 6 Sigma
- Un team dedicato di cinture nere 6 Sigma: titolari di processi chiave e conformità alla qualità
- Miglioramento continuo e ciclo di feedback
Piattaforma
La piattaforma brevettata offre vantaggi:
- Piattaforma end-to-end basata sul web
- Qualità impeccabile
- TAT . più veloce
- Consegna senza soluzione di continuità
Persone
Team dedicati e formati:
- Oltre 30,000 collaboratori per la creazione di dati, l'etichettatura e il controllo qualità
- Team di gestione del progetto con credenziali
- Team di sviluppo prodotto esperto
- Talent Pool Sourcing & Onboarding Team
Processo
La massima efficienza del processo è assicurata da:
- Robusto processo Stage-Gate 6 Sigma
- Un team dedicato di cinture nere 6 Sigma: titolari di processi chiave e conformità alla qualità
- Miglioramento continuo e ciclo di feedback
Piattaforma
La piattaforma brevettata offre vantaggi:
- Piattaforma end-to-end basata sul web
- Qualità impeccabile
- TAT . più veloce
- Consegna senza soluzione di continuità
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.
Automotive
Aiutiamo l'industria automobilistica a sviluppare e implementare strumenti affidabili per la guida autonoma e il monitoraggio dei conducenti in auto sulla base dei nostri set di dati di formazione basati sull'intelligenza artificiale di qualità.
Medicale
Integriamo le capacità di intelligenza artificiale e apprendimento automatico sfruttando l'annotazione video per semplificare le procedure mediche, di imaging, e i processi all'interno del sistema medico.
Produzione
Le industrie stanno utilizzando l'abilità dell'annotazione video per addestrare e sviluppare strumenti basati sull'intelligenza artificiale per una produzione più rapida, un processo decisionale limitato nel tempo e una produzione semplificata.
Sorveglianza
L'annotazione video viene sfruttata per rilevare oggetti e identificare esseri umani, automobili, alberi, animali e altri oggetti per sviluppare strumenti di sicurezza e sorveglianza avanzati.
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:
Annotazione di testo
Servizi
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.
Annotazione audio
Servizi
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.
Annotazione di immagine
Servizi
Siamo orgogliosi di etichettare set di dati di immagini segmentati per addestrare modelli di visione artificiale. Alcune delle tecniche rilevanti includono il riconoscimento dei confini e la classificazione delle immagini.
Risorse consigliate
offerte
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.
L'assistenza degli esperti è a portata di clic. Pianifica di portare le capacità di intelligenza artificiale a un livello superiore! Contattateci per un aiuto professionale, subito
Domande frequenti (FAQ)
L'annotazione video è il processo di etichettatura di entità specifiche del video con metadati pertinenti, per renderle pronte per l'addestramento e riconoscibili dalla macchina.
Etichettare entità stradali come automobili, pedoni, segnali stradali e altri elementi per addestrare auto a guida autonoma, tracciare e classificare pose e punti chiave del viso per giochi e app specifici e persino etichettare entità personalizzate per accelerare la produzione intelligente sono alcuni dei gli esempi di annotazione video.
Al momento, ti consigliamo di annotare i video di YouTube ricorrendo a strumenti di annotazione esternalizzati come la trascrizione dei video e la classificazione dei fotogrammi. A differenza dell'editor di annotazioni precedentemente offerto da YouTube, le strategie esternalizzate dovrebbero funzionare meglio nel migliorare il coinvolgimento degli utenti.
Sì, puoi annotare un video di YouTube basandoti principalmente sulla classificazione dei fotogrammi e sulla trascrizione del video.
Le IA e i modelli di visione richiedono carichi di dati di addestramento da cui imparare se vuoi che siano sufficientemente capaci di prendere decisioni indipendenti e proattive in futuro. Pertanto, la visione artificiale ha bisogno di componenti video adeguatamente preparati, etichettati ed etichettati da alimentare insieme ad algoritmi per rendere i modelli e, infine, le IA, più percettivi.
L'apprendimento automatico come tecnologia garantisce che le macchine siano in grado di apprendere da modelli e dati identificabili, senza intervento umano. Tuttavia, affinché ciò diventi realtà, i set di dati pronti per l'addestramento devono essere inviati al sistema, che è meglio gestito dall'annotazione video.