Első osztályú videó adatgyűjtés az AI modellek képzéséhez
A hatékony videoadat -gyűjtési szolgáltatásokon keresztül szerzett hírcsatorna -statisztikák lehetővé teszik az intelligens modellek számára, hogy proaktív lépéseket tegyenek
Készen állsz megtalálni a hiányzó videóadatokat?
Kiemelt ügyfelek
Miért van szükség a Video Training adatkészletre a Computer Vision számára?
A Computer Vision, az NLP és a Deep Learning technológiák által támogatott intelligens alkalmazások fejlesztése bonyolult lehet. Míg a szöveges, akusztikus és grafikus adatkészleteknek megvan a maguk szerepe, a videó-specifikus elemek proaktív azonosítására szolgáló képzési modellek szigorú felügyeletet és a legmagasabb minősítésű információk elérhetőségét igénylik.
A képadatgyűjtés ellen semmi sem áll rendelkezésre, de a videoadatkészletek további folytonosságérzetet kölcsönöznek a gépi tanulási modelleknek, így időben sokkal érzékelhetőbbek és pontosabbak. Ezért a fejlett számítógépes látóeszközök és erőforrások kifejlesztését tervező vállalatoknak fontolóra kell venniük a videoadat -gyűjtés professzionális szolgáltatók számára történő kiszervezését.
A videó adatgyűjtés fontosságát illetően itt vannak azok az erőforrások, amelyek elérhetők a lejátszott releváns videó adatkészletekkel:
- Videó adatkészlet az objektumok észlelésére, az önvezető pontosság érdekében
- Videó adatkészlet a mély tanuláshoz, összpontosítva a fejlődő komplexitásra
- Hierarchikus adatkészletek a progresszív absztrakciós igények kezelésére, komplex modellek esetén
- A modellek azon képessége, hogy megjósolják a mozgást és a forgalmat
Professzionális AI videó képzési adathalmazok
Bármely tárgy. Bármely forgatókönyv.
A megfelelő videóadat -készlet megtalálása a használati eset szerint könnyebb mondani, mint megtenni. A Shaip, mint videó adatgyűjtési szolgáltató, ismeri az AI megvalósítás minden formáját, és lehetővé teszi a feladathoz leginkább kapcsolódó adatkészletek megismerését. A Shaipnél biztos lehet benne, hogy modelljeit egyedi videoadat-készletekkel látja el, a forgatókönyv, a beállítás, a projektmenedzsment igényei és a megjegyzés-specifikus preferenciák szerint.
Még mindig bizonytalan! Íme néhány egyéb ok, amiért kapcsolatba léphet Shaip -szel:
- Skálázható gyűjtési szolgáltatások önálló tanulási modellek kifejlesztéséhez
- A legmagasabb szintű emberi intelligencia által szolgáltatott adatok
- A videó adatkészletek képessége, hogy szorosan együttműködjenek a kép-, hang- és szöveges betekintéssel
- A holisztikus kép- és videó -megjegyzések támogatása az AI -modellek pontosabb betanításához
- Strukturált és strukturálatlan adatok elérhetősége a standard AI modellek és a mély tanulási beállítások megcélzásához
Szakértelem
Videó adatkészletek releváns használati esetekhez
A Shaipnél segítünk az egyes objektumok videókockánkénti rögzítésében, majd mozgásba hozzuk az objektumot, felcímkézzük, és felismerhetővé tesszük a gépek által. 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. Mi, a Shaip, kínáljuk a szükséges szakértelmet, tudást, erőforrásokat és méreteket, amelyekre szükség van a videooktatási adatkészletekhez. Videóink a legjobb minőségűek, amelyeket kifejezetten az Ön konkrét felhasználási esetére szabtunk. Válassza ki azt a videó adatgyűjtő szolgáltatást, amely illeszkedik a programjához, és azonnal elgurítja a labdát. Az általunk kínált különféle típusú videoadatkészletek:
Emberi testtartás videó adatkészlet
Fedezze fel a szerves emberi mozgások apró részeit különféle forgatókönyvekből, például állva, gyalogolva, ülve, futva stb., Különböző fényviszonyok között.
Drones & Aerial Video Dataset Collection
Tanítson légi egységeket és drónokat jobb harci és szabadidős hívások fogadására a forgalomban, bulikban, stadiongyűjtésekben és más forgatókönyvekben rögzített videoadatokkal.
Forgalmi videó adatkészlet
Felvilágosítsa az önvezető járműveket a szegmentált és térbeli forgalmi videó adatkészletek táplálásával, hogy azonosítsa a valós idejű forgalmi mozgásokat, és fokozatosan tanuljon megfigyeléssel
Demográfiai specifikus adatkészlet
Most csökkentse a mesterséges intelligencia torzítását a releváns programoktól a meglévő videoadat -tárhoz való hozzáadással. A Shaip lehetővé teszi a modellek teljes körű oktatását a demográfiai adatok, etnikai hovatartozás, szín, gesztusok és egyéb paraméterek szerint szegmentált videók félretételével.
CCTV / felügyeleti videó adatkészlet
Érzékeny videoadatokat gyűjtünk a bűnüldöző szervek nyilvántartásából, a bűncselekmények helyszínéről, valamint a személy- és testtartásfelismerő adatkészletekből különböző fényviszonyok között, hogy intelligens megfigyelési beállításokat képezzünk a behatolók azonosítására, riasztások beállítására és akár a jelenlét megjelölésére.
Átiratra kész
Datasets
Tanítsa meg az alkalmazásokat, hogy automatikusan hozzanak létre videoátírásokat azáltal, hogy nagy mennyiségű releváns video-, szöveg-, kép- és audioadatkészletet adagolnak
People Video Collection
A különböző hátterű és különböző tevékenységeket folytató egyéneket bemutató nagy felbontású videók segítik az AI-modelleket az arcfelismerés, a viselkedéselemzés és az emberi interakció megértése terén.
Object Video Collection
Rögzítsen mozgásban lévő objektumokat különböző környezetekben és fényviszonyok között, ami kulcsfontosságú az objektumok nyomon követésére, észlelésére és osztályozására összpontosító mesterséges intelligencia modellek fejlesztéséhez dinamikus beállításokban.
Sérült autók gyűjteménye
Részletes videók különböző típusú sérülésekkel rendelkező járművekről. Ez az adatkészlet támogatja a mesterséges intelligencia modellek képzését az autókárok felméréséhez, a biztosítási károk feldolgozásához és a balesetek elemzéséhez.
Videó adatkészletek
Vonalkód szkennelés videó adatkészlet
5K videók vonalkódokról 30-40 másodperces időtartammal több földrajzi területről
- Felhasználási eset: Vonalkód felismerés. Modell
- Formátum: Videók
- Volume: 5000 +
- Jegyzet: Nem
Biometrikus adatkészlet
22k arcvideó több országból, többféle pózzal
- Felhasználási eset: Arcfelismerés
- Formátum: Videók
- Volume: 22,000 +
- Jegyzet: Nem
Drónalapú videó adatkészlet
84.5 XNUMX drónfelvételek olyan területekről, mint a főiskolai/iskolai kampusz, a gyártelep, a játszótér, az utca, a zöldségpiac GPS-adatokkal.
- Felhasználási eset: Gyalogkövetés
- Formátum: Videók
- Volume: 84,500 +
- Jegyzet: Igen
Sérült járművek (kisebb) videoadatkészlet
5.5k videó kisebb sérülésekkel rendelkező autókról Indiából és Észak-Amerikából
- Felhasználási eset: A kár észlelése
- Formátum: Videók
- Volume: 5500 +
- Jegyzet: Nem
Okok, amiért Shaip-et válassza megbízható videoképzési adatpartnernek
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
Szolgáltatások
A szakértő szöveges adatgyűjtés nem minden kéznél van az átfogó AI-beállításokhoz. A Shaipnél a következő szolgáltatásokat is figyelembe veheti, hogy a szokásosnál szélesebb körben elterjessze a modelleket:
Audio adatgyűjtési szolgáltatások
Megkönnyítjük a modellek hangadatokkal történő etetését, hogy kiegyensúlyozottabban felfedezzék a természetes nyelvi feldolgozás előnyeit
Szöveges adatgyűjtés
Szolgáltatások
A Shaip kognitív adatgyűjtési szolgáltatások valódi értéke abban rejlik, hogy kulcsot ad a szervezeteknek a strukturálatlan adatokban található kritikus információk feloldásához
Képes adatgyűjtési szolgáltatások
Győződjön meg arról, hogy a számítógépes látásmodell minden képet pontosan azonosít, hogy zökkenőmentesen képezze a jövő új generációs AI modelljeit
Ajánlott források
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.
Felajánlás
Vevői kézikönyv az adatmegjegyzéshez és az adatok címkézéséhez
Rögzítsen minden egyes objektumot a videóban, kockánként, és jegyezze fel azokat, hogy a mozgó objektumokat a gépek felismerhessék a speciális videoannotációs eszközünkkel. Rendelkezünk azzal a technológiával és tapasztalattal, hogy olyan videokommentár-szolgáltatásokat kínáljunk, amelyek átfogóan felcímkézett adatkészletekkel segítik az összes videokommentár-szükségletet.
Vásárlói útmutató
Vevői útmutató a kiváló minőségű mesterséges intelligencia képzési adatokhoz
A mesterséges intelligencia és a gépi tanulás világában az adatképzés elkerülhetetlen. Ez az a folyamat, amely a gépi tanulási modulokat pontosá, hatékonnyá és teljes mértékben működőképessé teszi. Az útmutató részletesen feltárja, hogy mi az AI képzési adatai, a képzési adatok típusai, a képzési adatok minősége, az adatgyűjtés és az engedélyezés és egyebek.
Szeretne saját videó adatkészletet létrehozni?
Lépjen kapcsolatba velünk most, hogy megtudja, hogyan gyűjthetünk egyedi adatkészletet az Ön egyedi AI-megoldásához.
Gyakran feltett kérdések (GYIK)
A videó adatgyűjtés mozgóképsorozatok összegyűjtését jelenti. Létfontosságú a gépi tanuláshoz, mivel rögzíti a dinamikus interakciókat, így a modellek jobban megértik és elemezhetik az időbeli sorozatokat.
A videoadatok a felügyelet révén fokozhatják a biztonságot, betekintést nyújthatnak az ügyfelek viselkedésébe, javíthatják a képzést a mozgáselemzésen keresztül, és olyan innovációkat hajthatnak végre, mint például az autonóm vezetés.
Használjon kamerákat, drónokat vagy hordható eszközöket a sorozatok rögzítéséhez, biztosítva, hogy a felvétel megfeleljen a projekt követelményeinek. Ezt követően szegmentálja, címkézze, és szükség szerint elődolgozza.
Gondoskodjon arról, hogy a videók tisztaak és nagy felbontásúak legyenek, állandó megvilágítást biztosítsanak, különböző adatforrásokat gyűjtsön össze, pontosan jegyezze fel, tartsa be az adatvédelmi előírásokat, és rendszeresen ellenőrizze az adatkészlet pontosságát.