Videó megjegyzés az intelligens AI -k számára
A képzési adatok címkézése és előkészítése a Video Annotation Services for Computer Vision segítségével
Fedezze fel a megjegyzésekkel ellátott videó adatfolyamokat szűk keresztmetszetek nélkül.
Kiemelt ügyfelek
Miért van szükség videó -megjegyzési szolgáltatásokra a Computer Vision számára?
Gondolkozott már azon, hogy a mesterséges intelligenciák, az ML-beállítások és a számítógépes látáson alapuló gépek hogyan tudják proaktív módon azonosítani a videó-specifikus entitásokat, és ennek megfelelően lépéseket tenni? Itt jön létre a videó feliratozás, amely lehetővé teszi az intelligens rendszerek számára, hogy felismerjék és azonosítsák az objektumokat, mintákat és egyebeket a hozzájuk tartozó címkézett adatok alapján.
Még mindig bizonytalan abban, hogy miért van értelme a videokommentároknak a számítógépes látáshoz! Nos, ha valaha is fontolgatta, hogy önvezető autót birtokoljon, akkor a videokommentárok finomságainak ismerete teljesen logikus. Legyen szó autonóm járművek betanításáról, hogy észleljék az útlezárásokat, a gyalogosokat és az akadályokat, amelyek jók a pózok és tevékenységek meghatározásában, a videós címkézésnek szerepe van szinte minden észlelő mesterséges intelligencia modell képzésében..
Ha még mindig zavart a teljes premissza működése, itt van egy magától értetődő példa:
Képzelje el, hogy a prototípus bemutatása előtt betanítja az önvezető autó tudásbázisát. Ahhoz, hogy a legnagyobb kapacitáson tudjon működni, az autonóm járműnek képesnek kell lennie arra, hogy pontosan és pontosan azonosítsa a jelzéseket, embereket, útlezárásokat, barikádokat és más átjárható entitásokat. Ez azonban csak akkor lehetséges, ha a gépi tanulás és a számítógépes látásmodellek képesek tanulni a címkézett adatkészletek használatával, amelyeket végül az algoritmusok betanítására használnak.
Videócímkézés – Emberi érintés az AI-ért
Röviden - A Shaip segítségével elérheti a legfejlettebb videó -megjegyzések megoldásait, hogy ötletes és rendkívül intelligens modelleket találjon. A videofeljegyzéseket gyártó vállalatként a Shaip a leghatékonyabb modelltűz-tűzerőt kölcsönzi az Ön célspecifikus beállításaihoz, tovább erősítve az adatbányászati eszközökkel, a házon belüli adatcímkéző csapatokkal, valamint azzal a képességgel, hogy hozzon létre video-megjegyzési eszközöket, amelyek megfelelnek minden vonatkozó felhasználási eset.
Ha kiszervezi a videocímkézési követelményeket a Shaip-nek, a következő forrásokat szerezheti be:
- Képesség hosszabb videók kezelésére és információk kinyerésére
- Automatizált feliratozási perspektíva a gyorsabb piacra kerüléshez
- Hozzáférés képkockánként címkézéshez
- Ipar-specifikus lefedettség
- Nagyobb pontosság
- Képesség őrült adatmennyiségek feldolgozására
Szakértelem
Egyszerű a produktív videócímkézés
Rögzítse a videó minden egyes objektumát képkockánként, és jegyzetelje, hogy a mozgó objektumokat a gépek felismerjék a fejlett videócímkézési szolgáltatásaink segítségével. Rendelkezünk azzal a technológiával és tapasztalattal, hogy olyan videócímkézési megoldásokat kínáljunk, amelyek segítenek átfogóan megcímkézett adathalmazokban minden videócímkézési igényhez. Segítünk pontosan és a kívánt pontossággal felépíteni számítógépes látásmodelljeit. Határozza meg használati esetét, és hagyja, hogy Shaip nehezen emelje fel a látótechnikai modelleket, a következő eszközökkel:
Határoló dobozok
Vitathatatlanul a legmegbízhatóbb videocímkézési technika, a Bounding Box annotáció képzeletbeli téglalapok létrehozására vonatkozik az objektumok észlelésére.
Sokszög megjegyzés
A jelenetek és az objektumok osztályozása esetén, ha szabálytalan alakú entitások vannak a játékban, a sokszög feliratozás nagyon jól jön, mivel pontosabb, mint a határoló dobozok.
Szemantikus szegmentálás
Ha célzottabb és pontosabb számítógépes látás AI -kat szeretne kifejleszteni, akkor fontolja meg a szemantikus szegmentálást, amely a képek pixel szintű osztályozását érinti.
Kulcspont -megjegyzés
Az olyan biometrikus biztonsági beállítások, mint az arcfelismerés, részesülhetnek a Keypoint -feliratozásból, amely a felhasználói kifejezések címkézésére, specifikus arcjelzőkre, például az ajkakra, az orrra, a szemekre és még a sejt szintű megjegyzésekre is összpontosít.
3D négyzet alakú megjegyzés
Valószínűleg a Bounding Box annotáció egy határozottabb változata, a 3D kockákat az objektumok három dimenzióban történő azonosítására és címkézésére használják, nem pedig kettőre, amint azt a 2D határoló dobozok kínálják.
Vonal és vonallánc megjegyzés
Ez a technika a legjobban használható olyan függőleges területeken, amelyek síkabb megközelítést igényelnek a címkézési entitásokhoz. Csővezetékek, utak, sínek és az útjelölésekkel, sávokkal stb. Kapcsolatos adatkészletek jegyzetelésre szolgál.
Keretek osztályozása
A YouTube-videókommentárokkal kapcsolatos adatmunkafolyamatokhoz a kockabesorolást alkalmazzuk a kommentálás preferált módjaként. Ez lehetővé teszi a videók navigálhatóságát, a képkockák átugrásának lehetőségét és jobb vezérlést.
Videó átírás
Ha jobb elkötelezettséget szeretne a videók iránt, javasoljuk a videó átírását kiegészítő megjegyzésformaként, amely a legalkalmasabb az érintett videó hangrészleteinek szöveggé történő lefordítására.
Csontváz megjegyzés
Ha biztonsági alkalmazások, fitnesz és sportanalitikai modellek fejlesztését tervezi, javasoljuk és telepítse a vázlatos feliratozást az adatkészletek azonosításához és címkézéséhez, különös tekintettel a test igazítására és elhelyezésére.
Videó megjegyzések használati esetei
A Shaip hatékony videoannotációs megoldásokat kínál számos alkalmazáshoz.
A Vezetőfülke-felügyeletben
Több száz órányi jegyzetekkel ellátott vezetői és autós videófelvétel. Minden videó alaposan kommentárral ellátott klipeket tartalmaz, amelyek az arcvonások mozgását mutatják be, és az autóban található forgatókönyveket, amelyek pontosan nyomon követik a vezető viselkedését, és figyelmeztetéseket adnak, ha eltéréseket észlelnek.
Kiskereskedelmi AI
A videó kommentárok a kiskereskedelmi üzletekben is hasznosak a fogyasztói magatartás megértésében. Annotált videóinkkal könnyen megtervezhetők alkalmazások a vásárlók mozgásának nyomon követésére, a vásárlási döntések megértésére és a lopások azonosítására.
Forgalomfelügyelet
A videó annotációnak jelentős szerepe van a jó minőségű megfigyelő alkalmazások fejlesztésében. Sikeresen jegyzett több száz órányi megfigyelési és CCTV videót, kiváló felbontással és részletességgel a szükséges objektumok megjegyzéseivel.
Arcfelismerés
A Shaip képes arra, hogy kulcsfontosságú pontokat alkalmazzon egy személy arcán, és felhasználja az arcfelismerő alkalmazások fejlesztéséhez szükséges csúcskategóriás képzési adatkészletek fejlesztéséhez.
Sávfelismerés
A videokommentárok fejlett funkciói lehetővé teszik számunkra, hogy több órányi videón keresztül nézzünk át, és a Polyline annotáció segítségével oktassuk a járműveket a sávok, útburkolati jelek, járműforgalom, terelések, utcai sávok és irányok észlelésére.
Számítógépes látás és robotika
Azáltal, hogy az észlelő robotokat arra tanítják, hogy emberi interakció nélkül használják, alkalmazkodjanak és reagáljanak környezetükre, csökkenthető a halálesetek és a balesetek száma, ami növeli a termelékenységet.
Többcímkés megjegyzés
Bizonyos címkézett kategóriákhoz rögzítenie kell az alkategóriákat, hogy lecsökkentse a döntéshozatalt, és még pontosabbá tegye az elemzést. A példányos feliratozás, mint a többcímkés videomegjegyzés része, segít abban, hogy tovább kategorizálja a járműveket buszok, személygépkocsik stb.
Videoadatok elemzése
Ha egy teljes értékű képzési stratégia megtervezése előtt szeretné elemezni a videócímkézési igényt, mindig támaszkodhat videóadat-elemzésünkre, amelynek célja a felhasználási esetek jobb megtervezése, a rendkívül specifikus célok megtervezése, és végül lehetővé teszi számunkra, hogy alkalmazza a megfelelő megjegyzéstechnikát.
Egyéni megjegyzés
Ha a videóadatok elemzése véget ért, még akkor is segítünk megtervezni az egyéni kommentárstratégiákat, amelyeket a megfelelő videoannotációs eszköz támogat, még akkor is, ha a felhasználási eset nagyon megfoghatatlan, és további részletezést igényel.
Miért válassza a Shaip-et Megbízható Videokommentárok Vállalatnak
Emberek (People)
Dedikált és kiképzett csapatok:
- Több mint 30,000 munkatárs az adatok létrehozásához, címkézéséhez és minőségbiztosításához
- Hitelesített projektmenedzsment csapat
- Tapasztalt termékfejlesztő csapat
- Tehetséggondozási és beszállítói csapat
folyamat
A legnagyobb hatékonyságot az alábbiak biztosítják:
- Robusztus 6 Sigma Stage-Gate folyamat
- 6 Sigma fekete övből álló elkötelezett csapat - A legfontosabb folyamattulajdonosok és a minőségi megfelelés
- Folyamatos fejlesztés és visszacsatolási hurok
Emelvény
A szabadalmaztatott platform előnyöket kínál:
- Webalapú végpontok közötti platform
- Kifogástalan minőség
- Gyorsabb TAT
- Zökkenőmentes szállítás
Emberek (People)
Dedikált és kiképzett csapatok:
- Több mint 30,000 munkatárs az adatok létrehozásához, címkézéséhez és minőségbiztosításához
- Hitelesített projektmenedzsment csapat
- Tapasztalt termékfejlesztő csapat
- Tehetséggondozási és beszállítói csapat
folyamat
A legnagyobb hatékonyságot az alábbiak biztosítják:
- Robusztus 6 Sigma Stage-Gate folyamat
- 6 Sigma fekete övből álló elkötelezett csapat - A legfontosabb folyamattulajdonosok és a minőségi megfelelés
- Folyamatos fejlesztés és visszacsatolási hurok
Emelvény
A szabadalmaztatott platform előnyöket kínál:
- Webalapú végpontok közötti platform
- Kifogástalan minőség
- Gyorsabb TAT
- Zökkenőmentes szállítás
Iparágak, amelyeket kiszolgálunk
Az iparág egyik vezető megoldásszállítójaként különféle iparágaknak segítünk az automatizálási eszközök és modellek tervezésében és fejlesztésében a videoannotációs szolgáltatásaink alapján. Egyesítjük a technológiai képességet és a humán szakértők kompetenciáját a nagy adatmennyiségek elemzéséhez a termelés fokozása, a hibák csökkentése és a hatékonyság növelése érdekében.
Autóipari
Minőségi AI-alapú képzési adatkészleteink alapján segítünk az autóiparnak megbízható eszközök kifejlesztésében és üzembe helyezésében az autonóm vezetéshez és az autós járművezető-felügyelethez.
orvosi
Integráljuk a mesterséges intelligencia és a gépi tanulási képességeket a videokommentárok felhasználásával az orvosi, képalkotási, eljárások és folyamatok egyszerűsítése érdekében az orvosi rendszeren belül.
Gyártás
Az iparágak a videokommentárok képességeit használják ki mesterséges intelligencia-alapú eszközök képzésére és fejlesztésére a gyorsabb gyártás, az időhöz kötött döntéshozatal és a gyártás egyszerűsítése érdekében.
Felügyelet
A videokommentárokat a tárgyak észlelésére, valamint az emberek, autók, fák, állatok és egyéb tárgyak azonosítására használják a fokozott biztonsági és felügyeleti eszközök fejlesztése érdekében.
Szolgáltatások
A szakértő képadatgyűjtés nem minden kéznél van az átfogó AI-beállításokhoz. A Shaipnél a következő szolgáltatásokat is figyelembe veheti, hogy a szokásosnál szélesebb körben elterjessze a modelleket:
Szövegjegyzet
Szolgáltatások
Szakterületünk a szöveges adatokkal kapcsolatos képzések készítése a kimerítő adathalmazok jegyzetelésével, az entitások megjegyzéseinek, szöveges besorolásának, érzelmi megjegyzéseknek és más releváns eszközöknek a használatával.
Hangjegyzet
Szolgáltatások
Szakterületünk az audioforrások, beszéd- és hangspecifikus adathalmazok megcímkézése a megfelelő eszközökkel, például a beszédfelismeréssel, a hangszórói naplózással, az érzelemfelismeréssel.
Kép megjegyzés
Szolgáltatások
Büszkék vagyunk a címkézésre, a szegmentált képadatokra, hogy kiképezzük a számítógépes látásmodelleket. Néhány releváns technika magában foglalja a határfelismerést és a képek osztályozását.
Ajánlott források
Ajánlat
Első osztályú videó adatgyűjtés az AI modellek képzéséhez
Segítünk az egyes objektumok videókockánkénti rögzítésében, majd mozgásba hozzuk az objektumot, felcímkézzük, és felismerhetővé tesszük a gépek számára. A minőségi videó adatkészletek gyűjtése az ML modellek betanításához mindig is szigorú és időigényes folyamat volt, a sokszínűség és a szükséges hatalmas mennyiségek pedig tovább bonyolítják a bonyolultságot.
Vásárlói útmutató
Vevői útmutató a videó megjegyzésekhez és címkézéséhez
Ez egy meglehetősen gyakori mondás, amit mindannyian hallottunk. hogy egy kép többet mondana ezer szónál, képzelje csak el, mit üzenhet egy videó? Talán millió dolog. A megígért úttörő alkalmazások, például a vezető nélküli autók vagy az intelligens kiskereskedelmi kijelentkezések egyike sem lehetséges videós megjegyzések nélkül.
Megoldások
Számítógépes látás szolgáltatások és megoldások
A számítógépes látás a mesterséges intelligencia technológiák területet a gépeket arra tanítja, hogy lássák, megértsék és értelmezzék a vizuális világot, ahogy az emberek. Segít a gépi tanulási modellek kidolgozásában, hogy pontosan megértsék, azonosítsák és osztályozzák a képen vagy videón lévő objektumokat - sokkal nagyobb léptékben és sebességgel.
A szakértői segítség csak egy kattintásnyira van. Tervezze meg a Vision AI képességek magasabb szintre emelését! Azonnal forduljon hozzánk szakmai segítségért
Gyakran feltett kérdések (GYIK)
A videó feliratozása az a folyamat, amikor a videospecifikus entitásokat megfelelő metaadatokkal látják el, hogy képzésre készek és gépileg felismerhetők legyenek.
A közúti entitások, például autók, gyalogosok, utcatáblák és egyéb elemek megcímkézése az önvezető autók oktatásához, a pózok és az arc kulcsfontosságú pontjainak követése és kategorizálása bizonyos játékokhoz és alkalmazásokhoz, sőt az egyéni entitások megcímkézése az intelligens gyártás felgyorsítása érdekében. a videó megjegyzések példái.
Jelenleg azt javasoljuk, hogy jegyzetelje a YouTube -videókat olyan kihelyezett megjegyzési eszközök segítségével, mint a videó átírása és a képkockák besorolása. A YouTube által korábban kínált feliratozószerkesztővel ellentétben a kiszervezett stratégiák várhatóan jobban működnek a felhasználói elkötelezettség javításában.
Igen, megjegyzéseket fűzhet egy YouTube -videóhoz, elsősorban a képkockák besorolására és a videó átírására támaszkodva.
A Vision AI -k és modellek rengeteg képzési adatot igényelnek a tanuláshoz, ha azt akarják, hogy képesek legyenek a jövőben független és proaktív döntések meghozatalára. Ezért a számítógépes látásnak megfelelően előkészített, megcímkézett és címkézett videokomponensekre van szüksége, amelyeket algoritmusokkal együtt kell táplálni, hogy a modellek és végül az AI -k érzékelhetőbbek legyenek.
A gépi tanulás mint technológia biztosítja, hogy a gépek képesek legyenek tanulni az azonosítható mintákból és adatokból, emberi beavatkozás nélkül. Ahhoz azonban, hogy ez valósággá váljon, edzésre kész adatkészleteket kell betáplálni a rendszerbe, amelyet a legjobban a videó feliratozás kezel.