Videomerkinnät älykkäille tekoälyille

Merkitse ja valmistele harjoitustietoja Computer Vision -videoiden huomautuspalveluilla

Videon huomautus

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:

Videomerkintäpalvelut
  • 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:

Rajoituslaatikot

Rajauslaatikot

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

Monikulmion huomautus

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.

Viiva- ja 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 luokitus

Kehysten luokittelu

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

Videon transkriptio

Video Transkriptio

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

Luuston 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.

Videomerkintöjen käyttötapaukset

Shaip tarjoaa tehokkaita videomerkintäratkaisuja erilaisiin sovelluksiin.

Kuljettajan valvonta

Ohjaamokuljettajan valvonta

Annotoituja satoja tunteja kuljettajan ja auton sisäistä videomateriaalia. Jokainen video sisältää perusteellisesti selitettyjä leikkeitä, joissa esiintyy kasvojen liikkeitä, ja auton sisäisiä skenaarioita kuljettajan käyttäytymisen tarkkailemiseksi ja varoittamiseksi, kun poikkeamia havaitaan.

Vähittäiskauppa ai

Vähittäiskauppa AI

Videomerkinnöistä on apua myös vähittäiskaupoissa kuluttajien käyttäytymisen ymmärtämisessä. Selostettujen videoidemme avulla on helppo suunnitella sovelluksia, joilla seurataan ostajien liikkeitä, ymmärretään ostopäätökset ja tunnistetaan varkaudet.

Liikennevideotietojoukko

Liikenteen valvonta

Videokommentoinnilla on merkittävä rooli korkealaatuisten valvontasovellusten kehittämisessä. Olemme onnistuneesti merkinneet satoja tunteja valvonta- ja CCTV-videoita erinomaisella resoluutiolla ja yksityiskohtaisesti merkitsemällä tarvittavat kohteet.

Keypoint-merkintä

kasvojen tunnistus

Shaip pystyy soveltamaan avainpisteitä ihmisen kasvoille käytettäväksi huippuluokan koulutustietosarjojen kehittämisessä kasvojentunnistussovellusten kehittämiseen.

Kaistan tunnistus

Kaistan tunnistus

Videomerkintöjen kehittyneiden ominaisuuksien avulla voimme selata tuntikausia videoita ja käyttää Polyline-merkintää ajoneuvojen kouluttamiseen kaistan, tiemerkintöjen, ajoneuvoliikenteen, kiertotien, katukaistojen ja reittiohjeiden tunnistamiseen.

Tietokonenäkö ja robotiikka

Tietokonenäkö ja robotiikka

Kouluttamalla tarkkaavaisia ​​robotteja käyttämään, mukautumaan ja reagoimaan ympäristöönsä ilman ihmisen vuorovaikutusta, on mahdollista vähentää kuolonuhreja ja onnettomuuksia, jotka lisäävät tuottavuutta.

Usean etiketin 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.

Mukautettu 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 videomerkintäyritykseksi

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

Me palvelemme

Yhtenä alan johtavista ratkaisujen toimittajista autamme eri toimialoja suunnittelemaan ja kehittämään automaatiotyökaluja ja -malleja videomerkintäpalveluidemme perusteella. Kokoamme yhteen teknologian kyvyn ja inhimillisten asiantuntijoiden osaamisen analysoida suuria tietomääriä tuotannon tehostamiseksi, virheiden vähentämiseksi ja tehokkuuden lisäämiseksi.

Automotive

Automotive

Autamme autoteollisuutta kehittämään ja ottamaan käyttöön luotettavia työkaluja autonomiseen ajamiseen ja auton kuljettajien valvontaan laadukkaiden tekoälypohjaisten koulutustietosarjojemme perusteella.

lääketieteellinen

lääketieteellinen

Integroimme tekoäly- ja koneoppimisominaisuudet hyödyntämällä videomerkintöjä lääketieteen, kuvantamisen, menettelyjen ja prosessien tehostamiseksi lääketieteellisessä järjestelmässä.

valmistus

valmistus

Teollisuus hyödyntää videomerkintöjen kykyä kouluttaa ja kehittää tekoälypohjaisia ​​työkaluja nopeampaan tuotantoon, aikasidonniseen päätöksentekoon ja tuotannon virtaviivaistamiseen.

valvonta

valvonta

Videomerkintöjä hyödynnetään havaitsemaan esineitä ja tunnistamaan ihmisiä, autoja, puita, eläimiä ja muita esineitä parantaakseen turva- ja valvontatyökaluja.

Tarjottu palvelu

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

Tekstin huomautus

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.