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
Shaipnél mi segít, hogy az egyes objektumokat képkockánként rögzítsük, majd mozgásba hozzuk az objektumot, felcímkézzük, és gépek által felismerhetővé tesszük. A minőségi videó adathalmazok gyűjtése az ML modellek oktatásához mindig szigorú és időigényes folyamat volt, a sokszínűség és a szükséges hatalmas mennyiség tovább növeli a bonyolultságot. Mi, a Shaip, felajánljuk Önnek a szükséges képességeket, ismereteket, erőforrásokat és léptékeket, amelyek a videó képzési adatkészletekhez szükségesek. Videóink a legmagasabb minőségűek, amelyeket kifejezetten az Ön egyedi használati esetére szabtak. Válassza ki azt a videó adatgyűjtési szolgáltatást, amely igazodik a programjához, és azonnal gurítja a labdát. Különféle típusú videoadatkészleteket kínálunk:
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
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
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
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 videoadat-gyűjtés nem minden kéznél van az átfogó AI-beállításokhoz. A Shaipnél a következő szolgáltatásokat is figyelembe veheti, hogy a szokásosnál szélesebb körben elterjessze a modelleket:
Szöveges adatgyűjtés
Szolgáltatások
A Shaip kognitív adatgyűjtési szolgáltatások valódi értéke abban rejlik, hogy megadja a vállalatoknak a kulcsot a strukturálatlan adatok mélyén található kritikus információk feloldásához
Audio adatgyűjtési szolgáltatások
Megkönnyítjük a modellek hangadatokkal történő etetését, hogy kiegyensúlyozottabban felfedezzék a természetes nyelvi feldolgozás előnyeit
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.