Ensiluokkainen videotiedonkeruu AI-mallien kouluttamiseen
Syötä oivalluksia tehokkaiden videotiedonkeruupalvelujen avulla, jotta älykkäät mallit voivat ryhtyä ennakoiviin toimiin
Oletko valmis löytämään videotiedot, joita olet kadottanut?
Esittelyssä olevat asiakkaat
Miksi videokoulutuksen tietojoukkoa tarvitaan tietokonevisioon?
Älykkäiden sovellusten kehittäminen Computer Visionin, NLP: n ja syvän oppimisen tekniikoiden tukemana voi olla hankalaa. Vaikka teksti-, akustiset ja graafiset tietojoukot ovat tehtävänsä, koulutusmallit videokohtaisten elementtien ennakoivaan tunnistamiseen edellyttävät tiukkaa seurantaa ja huipputason näkemysten saatavuutta.
Mikään ei vastusta kuvatietojen keräämistä, mutta videotietojoukot antavat koneen oppimismalleille jatkuvuuden tunteen, mikä tekee niistä paljon havainnollisempia ja tarkempia ajassa. Siksi yritysten, jotka aikovat kehittää kehittyneitä tietokonenäkötyökaluja ja -resursseja, on harkittava videon tiedonkeruun ulkoistamista ammattimaisille palveluntarjoajille.
Videotietojen keräämisen tärkeyden vuoksi tässä on resurssit, joita voidaan käyttää asiaankuuluvien videotietojoukkojen kanssa:
- Videotiedosto esineiden havaitsemiseen, joka auttaa parantamaan itse ajamista
- Videotietoaineisto syvään oppimiseen keskittyen kehittyvään monimutkaisuuteen
- Hierarkiset tietojoukot progressiivisten abstraktiotarpeiden hallitsemiseksi monimutkaisten mallien tapauksessa
- Mallien kyky ennustaa liike- ja liikennemalleja
Ammattimaiset tekoälyvideokoulutustiedot
Mikä tahansa aihe. Mikä tahansa skenaario.
Oikean videotietojoukon löytäminen käyttötapauksen mukaan on helpommin sanottu kuin tehty. Shaip videotiedonkeruupalvelujen tarjoajana on tietoinen kaikesta tekoälyn toteutuksesta ja antaa sinulle käsillä olevan tehtävän kannalta olennaisimmat tietojoukot. Shaipissa voit varmasti syöttää malleillesi mukautettuja videotietojoukkoja skenaarion, asetusten, projektinhallintatarpeiden ja huomautuskohtaisten asetusten mukaan.
Vielä epävarma! Tässä on joitain muita syitä yhteyden muodostamiseen Shaipiin:
- Skaalautuvat keräyspalvelut itseoppivien mallien kehittämiseksi
- Tiedot perustuvat huipputason älykkyyteen
- Videotietojoukkojen kyky toimia läheisesti kuvan, äänen ja tekstin oivallusten kanssa
- Tuki kokonaisvaltaisille kuva- ja videomerkinnöille, jotta AI -mallit voidaan opettaa tarkemmiksi
- Strukturoidun ja strukturoimattoman datan saatavuus tavallisille tekoälymalleille ja syvän oppimisen asetuksille
Asiantuntemuksemme
Video -tietojoukot asiaankuuluviin käyttötapauksiin
Shaipilla autamme sinua tallentamaan jokaisen kohteen videokuvaksi, otamme objektin sitten liikkeelle, merkitsemme sen ja teemme sen tunnistettavaksi koneiden avulla. Laadukkaiden videotietosarjojen kerääminen ML-mallien kouluttamiseksi on aina ollut tiukka ja aikaa vievä prosessi, monimuotoisuus ja tarvittavat valtavat määrät lisäävät monimutkaisuutta. Me Shaipilla tarjoamme sinulle tarvittavaa asiantuntemusta, tietämystä, resursseja ja mittakaavaa, joita tarvitaan videokoulutuksen tietojoukoissa. Videomme ovat korkealaatuisia, ja ne on räätälöity erityisesti sinun käyttötapauksiisi. Valitse videotiedonkeruupalvelu, joka on linjassa ohjelmasi kanssa ja saa pallon pyörimään heti. Tarjoamme erilaisia videotietojoukkoja:
Ihmisen ryhti-video-aineistokokoelma
Tutustu ihmisten orgaanisten liikkeiden pieniin osiin monenlaisista skenaarioista, kuten seisomisesta, kävelystä, istumisesta, juoksemisesta ja muusta erilaisissa valaistusolosuhteissa.
Drones & Aerial Video Dataset Collection
Kouluta ilma -aluksia ja droneja ottamaan paremmin vastaan taisteluja ja virkistyspuheluita liikennettä, juhlia, stadionien keräämistä ja muita skenaarioita varten tallennetun videodatan avulla.
Liikennevideotietokokoelma
Valaise itse ajavia ajoneuvoja syöttämällä segmentoituja ja alueellisia liikennevideotiedostoja, jotta voit tunnistaa reaaliaikaisen liikenteen ja oppia asteittain havainnoimalla
Väestökohtainen tietojoukkokokoelma
Leikkaa nyt AI -harha asiaan liittyvistä ohjelmista lisäämällä olemassa olevaan videodatavarastoon. Shaipin avulla voit kouluttaa malleja kaikenkattavalla tavalla jättämällä sivuun väestötietojen, etnisyyden, värin, eleiden ja muiden parametrien mukaan segmentoidut videot.
CCTV / valvontavideotiedosto
Keräämme arkaluonteisia videotietoaineistoja lainvalvontatietueista, rikospaikoista sekä henkilö- ja ryhmien tunnistustiedoista eri valaistusolosuhteissa kouluttaaksemme älykkäitä valvonta -asetuksia tunkeutujien tunnistamiseksi, hälytysten asettamiseksi ja jopa osallistumisen merkitsemiseksi.
Transkriptio valmis
aineistot
Kouluta sovelluksia luomaan videokopioita automaattisesti syöttämällä suuria määriä asiaankuuluvia video-, teksti-, kuva- ja äänitiedostoja
Ihmisten videokokoelma
Korkearesoluutioiset videot, joissa esiintyy erilaisia taustoja ja erilaisia toimintoja, auttavat kouluttamaan tekoälymalleja kasvojentunnistukseen, käyttäytymisanalyysiin ja ihmisten vuorovaikutuksen ymmärtämiseen.
Objektivideokokoelma
Kaappaa liikkuvia kohteita eri ympäristöissä ja valaistusolosuhteissa, mikä on ratkaisevan tärkeää kehitettäessä tekoälymalleja, jotka keskittyvät objektien seurantaan, havaitsemiseen ja luokitteluun dynaamisissa asetuksissa.
Vaurioituneiden autojen kokoelma
Yksityiskohtaiset videot ajoneuvoista, joissa on erilaisia vaurioita. Tämä tietojoukko tukee tekoälymallien koulutusta autovahinkojen arviointiin, vakuutuskorvausten käsittelyyn ja onnettomuusanalyysiin.
Videotietojoukot
Viivakoodin skannausvideotietojoukko
5K-videoita viivakoodeista, joiden kesto on 30-40 sekuntia useilta maantieteellisiltä alueilta
- Käyttötapa: Viivakooditunnistus. Malli
- Format: Videoita
- Volume: 5000+
- Huomautukset: Ei
Biometrinen tietojoukko
22k kasvovideo useista maista useilla asennoilla
- Käyttötapa: kasvojen tunnistus
- Format: Videoita
- Volume: 22,000+
- Huomautukset: Ei
Drone-pohjainen videotietojoukko
84.5 XNUMX dronevideota alueilta, kuten korkeakoulu-/koulukampus, tehdasalue, leikkikenttä, katu, vihannestori GPS-tiedoilla.
- Käyttötapa: Jalankulkijoiden seuranta
- Format: Videoita
- Volume: 84,500+
- Huomautukset: Kyllä
Vaurioituneiden ajoneuvojen (pieni) videotietojoukko
5.5k videota autoista, joissa on pieniä vaurioita Intian ja Pohjois-Amerikan alueilta
- Käyttötapa: Vahinkojen havaitseminen
- Format: Videoita
- Volume: 5500+
- Huomautukset: Ei
Syitä valita Shaip luotettavaksi videokoulutustietokumppaniksi
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
Korkein prosessitehokkuus taataan:
- Vankka 6 Sigma Stage-Gate -prosessi
- Erityinen 6 Sigma -mallihihnan tiimi - tärkeimmät prosessin omistajat ja laatuvaatimukset
- Jatkuva parantaminen ja palautesilmukka
foorumi
Patentoitu alusta tarjoaa etuja:
- Verkkopohjainen alusta loppuun
- Moitteeton laatu
- Nopeampi TAT
- Saumaton toimitus
Tarjottu palvelu
Asiantunteva tekstitietojen kerääminen ei ole käytännönläheistä kattaville tekoälyasetuksille. Shaipissa voit jopa harkita seuraavia palveluita, jotta mallit yleistyisivät tavallista enemmän:
Äänitietojen keräyspalvelut
Helpotamme mallien syöttämistä äänitiedoilla, jotta he voivat tutkia luonnollisen kielen käsittelyn etuja tasapainoisemmin.
Tekstidatan kerääminen
Palvelut
Shaipin kognitiivisten tiedonkeruupalvelujen todellinen arvo on se, että se antaa organisaatioille avaimen jäsentämättömien tietojen sisältämien tärkeiden tietojen avaamiseen
Kuvatiedonkeruupalvelut
Varmista, että tietokonenäkömallasi tunnistaa kaikki kuvat tarkasti, jotta voit kouluttaa saumattomasti tulevan sukupolven tekoälymalleja
Suositellut resurssit
Ostajan opas
Ostajan opas videomerkintöihin ja merkintöihin
Se on melko yleinen sanonta, jonka olemme kaikki kuulleet. että kuva voi kertoa enemmän kuin tuhat sanaa. Kuvittele vain, mitä video voisi kertoa? Miljoona asiaa ehkä. Mikään meille luvatuista uraauurtavista sovelluksista, kuten kuljettamattomat autot tai älykkäät vähittäiskaupan uloskirjautumiset, ei ole mahdollista ilman videomerkintää.
Offering
Ostajan opas tietojen merkinnöistä ja tietojen merkitsemisestä
Kaappaa jokainen videon objekti kuva ruudulta ja merkitse se, jotta koneet voivat tunnistaa liikkuvat kohteet edistyneen videomerkintätyökalumme avulla. Meillä on tekniikka ja kokemus tarjotaksemme videomerkintäpalveluita, jotka auttavat sinua luomaan kattavasti merkittyjä tietojoukkoja kaikkiin videomerkintätarpeisiisi.
Ostajan opas
Ostajan opas korkealaatuisille tekoälyn harjoitustiedoille
Tekoälyn ja koneoppimisen maailmassa datakoulutus on väistämätöntä. Tämä on prosessi, joka tekee koneoppimismoduuleista tarkkoja, tehokkaita ja täysin toimivia. Oppaassa tutkitaan yksityiskohtaisesti, mitä tekoälyn harjoitustiedot ovat, harjoitustietojen tyypit, harjoitustietojen laatu, tiedonkeruu ja lisensointi.
Haluatko rakentaa oman videotietojoukon?
Ota yhteyttä nyt saadaksesi lisätietoja siitä, kuinka voimme kerätä mukautetun tietojoukon ainutlaatuista tekoälyratkaisuasi varten.
Usein kysytyt kysymykset (FAQ)
Videotietojen kerääminen sisältää liikkuvien kuvien sekvenssien keräämisen. Se on elintärkeää koneoppimiselle, koska se tallentaa dynaamisia vuorovaikutuksia, mikä tekee malleista taitavampia ymmärtämään ja analysoimaan ajallisia sekvenssejä.
Videodata voi parantaa turvallisuutta valvonnan avulla, tarjota näkemyksiä asiakkaiden käyttäytymisestä, parantaa koulutusta liikeanalyysin avulla ja edistää innovaatioita, kuten autonomista ajamista.
Käytä kameroita, droneja tai puettavia laitteita jaksojen tallentamiseen ja varmista, että materiaali vastaa projektin vaatimuksia. Sen jälkeen segmentoi, merkitse ja esikäsittele tarvittaessa.
Varmista, että videot ovat selkeitä ja korkearesoluutioisia, ylläpitävät tasaista valaistusta, keräävät erilaisia tietolähteitä, merkitsevät tarkasti, kunnioittavat tietosuojamääräyksiä ja tarkistavat säännöllisesti tietojoukkosi tarkkuutta.