Videomerkinnät älykkäille tekoälyille

Merkitse ja valmistele harjoitustietoja Computer Vision -videoiden huomautuspalveluilla

Videomerkintä

Löydä kommentoidut videodataputket ilman pullonkauloja.

Esittelyssä olevat asiakkaat

Miksi videon huomautuspalveluja tarvitaan tietokonevisioon?

Oletko koskaan miettinyt, kuinka tekoälyt, ML-asetukset ja tietokonevisioon perustuvat koneet voivat ennakoivasti tunnistaa videokohtaiset kokonaisuudet ja ryhtyä toimiin sen mukaisesti? Tässä tulee esiin videomerkinnät, joiden avulla älykkäät järjestelmät voivat tunnistaa ja tunnistaa esineitä, kuvioita ja paljon muuta heille syötettyjen merkittyjen tietojen perusteella.

Edelleenkään epävarma, miksi tietokonenäön videomerkinnät ovat järkeviä! No, jos olet koskaan harkinnut itse ajavan auton omistamista, on täysin järkevää tuntea videomerkintöjen hienot ominaisuudet. Olipa kyse autonomisten ajoneuvojen kouluttamisesta havaitsemaan tiesulkuja, jalankulkijoita ja esteitä, jotka ovat hyviä asemien ja toimintojen määrittämisessä, videomerkinnöillä on tehtävänsä melkein jokaisen havainnollisen tekoälymallin koulutuksessa.

Kuvan merkintä

Jos olet edelleen hämmentynyt siitä, miten koko lähtökohta toimii, tässä on itsestään selvä esimerkki:

Kuvittele itse ajavan auton tietokannan kouluttamista ennen prototyypin paljastamista. Voidakseen toimia huipputeholla, autonomisen ajoneuvon tulee pystyä tunnistamaan signaaleja, ihmisiä, tiesulkuja, barrikadeja ja muita kokonaisuuksia, joiden läpi ajaa tarkasti ja tarkasti. Tämä voidaan kuitenkin tehdä mahdolliseksi vain, jos koneoppimis- ja tietokonenäkömallit voivat oppia käyttämällä merkittyjä tietojoukkoja, joita lopulta käytetään algoritmien kouluttamiseen.

Videomerkinnät – ihmisen kosketus tekoälyäsi varten

Lyhyt tarina - Shaipin avulla pääset käsiksi joihinkin edistyneimmistä videomerkkausratkaisuista, jotta voit luoda havainnollisia ja erittäin älykkäitä malleja. Videomerkintöjä tarjoavana yrityksenä Shaip lainaa tehokkaimman mallikoulutuksen tulivoimaa tavoitteesi mukaisiin asetuksiin, täydennettynä edelleen tiedon louhintatyökaluilla, sisäisillä tietojen merkintätiimeillä ja mahdollisuudella tuoda mukanaan laaja valikoima videomerkintöjen työkaluja kaikki asiaankuuluvat käyttötapaukset.

Jos ulkoistat videoiden etiketöintivaatimukset Shaipille, saat käsiisi seuraavat resurssit:

Videon huomautuspalvelut
  • Mahdollisuus käsitellä pidempiä videoita ja poimia tietoja
  • Automaattinen huomautusnäkymä nopeuttaa markkinoille tuloa
  • Pääsy ruutukohtaiseen merkintään
  • Toimialakohtainen kattavuus
  • Suurempi tarkkuus
  • Kyky käsitellä hulluja tietomääriä

Asiantuntemuksemme

Tuottavat videomerkinnät on tehty helpoksi

Kaappaa jokainen videon objekti kuva ruudulta ja merkitse se, jotta koneet tunnistavat liikkuvat kohteet edistyneiden videomerkintäpalveluidemme avulla. Meillä on tekniikka ja kokemus tarjotaksemme videoetikettiratkaisuja, jotka auttavat sinua luomaan kattavasti merkittyjä tietojoukkoja kaikkiin videomerkintätarpeisiisi. Autamme sinua rakentamaan tietokonenäkömallisi tarkasti ja halutulla tarkkuudella. Määrittele käyttötapasi ja anna Shaipin tehdä sähköisten näkömallien raskas nosto seuraavilla käytettävissämme olevilla työkaluilla:

Rajauslaatikot

Rajauslaatikot

Epäilemättä luotettavin videomerkintätekniikka, Bounding Box -merkintä koskee kuvitteellisten suorakulmioiden ideointia esineiden havaitsemiseksi.

Monikulmion merkintä

Monikulmion merkintä

Jos pelissä on epäsäännöllisen muotoisia kokonaisuuksia, otosten ja kohteiden luokittelussa monikulmamerkinnät ovat varsin käteviä, koska ne ovat tarkempia kuin rajauslaatikot.

Semanttinen segmentointi

Semanttinen segmentointi

Jos haluat kehittää kohdennetumpia ja tarkempia tietokonenäön tekoälyjä, kannattaa harkita semanttista segmentointia, joka koskee kuvien luokittelua pikselitasolla.

Keypoint -merkintä

Keypoint -merkintä

Biometriset suojausasetukset, kuten kasvojentunnistus, voivat hyötyä Keypoint -huomautuksesta, joka keskittyy käyttäjän ilmeiden merkitsemiseen, tiettyihin kasvomerkkeihin, kuten huuliin, nenään, silmiin ja jopa huomautuksiin solutasolla.

3D -kuutiomainen huomautus

3D -kuutiomainen huomautus

3D -kuutiot ovat luultavasti tarkemmin määritelty versio Bounding Box -merkinnöistä. Niitä käytetään tunnistamaan ja merkitsemään esineitä kolmessa ulottuvuudessa kahden sijaan, kuten 2D -rajauslaatikot tarjoavat.

Linja & Amp; Polyline -merkintä

Viivan ja monilinjan merkintä

Tämä tekniikka soveltuu parhaiten pystysuorille, jotka vaativat tasomaisempaa lähestymistapaa merkintöihin. Sitä käytetään putkistojen, teiden, kiskojen ja tietomerkintöjä, kaistoja ja paljon muuta koskevien tietojoukkojen merkitsemiseen.

Kehysten luokittelu

Kehysten luokittelu

YouTube-videomerkintöjä koskevissa datatyönkuluissa käytämme kehysten luokittelua ensisijaisena merkintätapana. Tämän avulla voit tehdä videoista navigoitavampia, ohittaa kehyksiä ja parantaa hallintaa.

Video Transkriptio

Video Transkriptio

Jos haluat paremman sitoutumisen videoihisi, suosittelemme videon transkriptiota täydentävänä huomautusmuodona, joka soveltuu parhaiten kyseisen videon katkelmien kääntämiseen tekstiksi.

Luurangan huomautus

Luurangan huomautus

Jos aiot kehittää malleja tietoturvasovelluksiin, kuntoiluun ja urheiluanalytiikkaan, suosittelemme ja otamme käyttöön luuramerkinnät tietojoukkojen tunnistamiseen ja merkitsemiseen keskittyen kehon kohdistukseen ja paikannukseen.

Usean tarran merkintä

Usean tarran merkintä

Joidenkin merkittyjen luokkien osalta sinun on kiinnitettävä huomiota alaluokkiin päätöksenteon kaventamiseksi ja analyysin tekemiseksi entistä tarkemmaksi. Instant-merkintä, joka on osa useiden tarrojen videomerkintöjä, auttaa sinua samaan luokittelemalla ajoneuvoja edelleen linja-autoiksi, autoiksi ja muiksi.

Videotietojen analyysi

Videotietojen analyysi

Jos haluat analysoida videomerkintöjen tarvetta ennen täysimittaisen koulutusstrategian suunnittelua, voit aina luottaa videodata-analyysiimme, jonka avulla voit suunnitella käyttötapauksia paremmin, suunnitella erittäin tarkkoja tavoitteita ja lopulta antaa meille mahdollisuuden käytä oikeaa merkintätekniikkaa.

Muokattu merkintä

Muokattu merkintä

Kun videotietojen analyysi on valmis, voimme jopa auttaa sinua suunnittelemaan mukautettuja merkintästrategioita oikean videomerkintätyökalun tukemana, vaikka käyttötapasi olisikin hyvin vaikeaselkoinen ja vaatisi lisätietoja.

Syitä valita Shaip luotettavaksi videokommenttikumppaniksesi

Ihmiset

Ihmiset

Omistetut ja koulutetut ryhmät:

  • Yli 30,000 yhteistyökumppania tietojen luontia, merkintöjä ja laadunvalvontaa varten
  • Tunnistettu projektinhallintaryhmä
  • Kokenut tuotekehitystiimi
  • Talent Pool Sourcing & Onboarding -tiimi
Käsitellä asiaa

Käsitellä asiaa

Korkein prosessitehokkuus taataan:

  • Vankka 6 Sigma Stage-Gate -prosessi
  • Erityinen 6 Sigma -mallihihnan tiimi - tärkeimmät prosessin omistajat ja laatuvaatimukset
  • Jatkuva parantaminen ja palautesilmukka
foorumi

foorumi

Patentoitu alusta tarjoaa etuja:

  • Verkkopohjainen alusta loppuun
  • Moitteeton laatu
  • Nopeampi TAT
  • Saumaton toimitus

Miksi sinun pitäisi ulkoistaa videotietojen merkintä / huomautus

Omista joukkue

Arvioiden mukaan tutkijat käyttävät yli 80% ajastaan ​​tietojen puhdistamiseen ja tietojen valmisteluun. Ulkoistamisen avulla tietotieteilijätiimisi voi keskittyä kestävien algoritmien kehittämisen jatkamiseen, jättäen työläisen osan meille.

Skaalautuvuus

Jopa keskimääräinen koneoppimismalli (ML) vaatisi suurten tietopalojen merkitsemistä, mikä edellyttää yritysten ottavan resursseja muilta tiimeiltä. Kaltaisemme videomerkintäkonsulttien avulla tarjoamme toimialueen asiantuntijoita, jotka työskentelevät omistautuneesti projekteissasi ja voivat helposti skaalata toimintoja yrityksesi kasvaessa.

Parempi laatu

Omistetut verkkotunnuksen asiantuntijat, jotka kommentoivat päiviä ja päiviä, tekevät-joka päivä-erinomaista työtä verrattuna tiimiin, jonka on täytettävä huomautustehtävät kiireisessä aikataulussaan. Sanomattakin on selvää, että se tuottaa paremman tuloksen.

Poista sisäinen harha

Syy siihen, miksi tekoälymallit epäonnistuvat, johtuu siitä, että tiedonkeruun ja huomautusten parissa työskentelevät tiimit aiheuttavat tahattomasti harhaa, vääristävät lopputulosta ja vaikuttavat tarkkuuteen. Tietojen huomautusten toimittaja tekee kuitenkin parempaa työtä merkitsemällä tiedot tarkemmin poistamalla oletukset ja harha.

Tarjottu palvelu

Asiantunteva kuvatietojen kerääminen ei ole käytännönläheistä kokonaisvaltaisille tekoälyasetuksille. Shaipissa voit jopa harkita seuraavia palveluita, jotta mallit yleistyisivät tavallista enemmän:

Tekstin merkintä

Tekstin merkintä
Palvelut

Olemme erikoistuneet tekstidatakoulutuksen valmisteluun merkitsemällä tyhjentäviä tietojoukkoja, käyttämällä kokonaisuuden merkintöjä, tekstiluokitusta, tunteiden merkintöjä ja muita asiaankuuluvia työkaluja.

Äänimerkintä

Äänimerkintä
Palvelut

Erikoisalamme on äänilähteiden, puheen ja äänikohtaisten tietojoukkojen merkitseminen asiaankuuluvilla työkaluilla, kuten puheentunnistuksen, kaiuttimen päiväkirjan ja tunteiden tunnistuksen avulla.

Kuvan merkintä

Kuvan merkintä
Palvelut

Olemme ylpeitä tarroista, segmentoiduista kuvatiedostoista kouluttaaksemme tietokonenäkömalleja. Joitakin asiaankuuluvia tekniikoita ovat reunan tunnistus ja kuvien luokittelu.

Asiantuntijatuki on vain napsautuksen päässä. Suunnittele vision AI -ominaisuuksien viemistä seuraavalle tasolle! Pyydä ammattiapua välittömästi

Videomerkinnät on prosessi, jossa videokohtaiset kohteet merkitään asiaankuuluvilla metatiedoilla, jotta ne ovat koulutusvalmiita ja koneen tunnistettavissa.

Maantieyksiköiden, kuten autojen, jalankulkijoiden, kyltien ja muiden elementtien merkitseminen itseohjautuvien autojen kouluttamiseen, asentojen ja kasvojen avainkohtien seuranta ja luokittelu tiettyihin peleihin ja sovelluksiin sekä jopa mukautettujen kokonaisuuksien merkitseminen älykkään valmistuksen nopeuttamiseksi ovat joitakin esimerkkejä videomerkinnöistä.

Tällä hetkellä sinua kehotetaan tekemään huomautuksia YouTube -videoista käyttämällä ulkoistettuja merkintatyökaluja, kuten videon transkriptiota ja kehysten luokittelua. Toisin kuin YouTuben aiemmin tarjoama merkintäeditori, ulkoistettujen strategioiden odotetaan toimivan paremmin käyttäjien sitoutumisen parantamiseksi.

Kyllä, voit lisätä YouTube -videoon huomautuksia ensisijaisesti kehysluokituksen ja videon transkription perusteella.

Visio -AI: t ja -mallit vaativat reilusti koulutusmateriaalia oppiakseen, jos haluat niiden riittävän kykenevän tekemään itsenäisiä ja ennakoivia päätöksiä tulevaisuudessa. Siksi tietokonenäkö tarvitsee asianmukaisesti valmisteltuja, merkittyjä ja merkittyjä videokomponentteja syötettäväksi yhdessä algoritmien kanssa, jotta mallit ja lopulta tekoälyt olisivat havainnollisempia.

Koneoppiminen tekniikkana varmistaa, että koneet kykenevät oppimaan tunnistettavista malleista ja tiedoista ilman ihmisen väliintuloa. Kuitenkin, jotta tämä olisi todellisuutta, koulutusvalmiit tietojoukot on syötettävä järjestelmään, joka on parhaiten käsiteltävissä videomerkintöjen avulla.