智能 AI 的視頻註釋

使用用於計算機視覺的視頻註釋服務標記和準備訓練數據

視頻註釋

發現沒有瓶頸的帶註釋的視頻數據管道。

特色客戶

為什麼計算機視覺需要視頻註釋服務?

您是否考慮過基於計算機視覺的 AI、ML 設置和機器如何主動識別特定於視頻的實體並相應地採取行動? 這就是視頻註釋的用武之地,它允許智能係統根據提供給它們的標記數據來識別和識別對象、模式等。

仍然不確定為什麼計算機視覺的視頻註釋有意義! 好吧,如果您曾經考慮過擁有一輛自動駕駛汽車,那麼了解視頻註釋的細節是完全有道理的。 無論是訓練自動駕駛汽車檢測路障、行人還是障礙物都擅長確定姿勢和活動,視頻標籤在訓練幾乎所有感知 AI 模型中都可以發揮作用。

圖像註釋

如果您仍然對整個前提的運作方式感到困惑,這裡有一個不言自明的例子:

想像一下,在展示原型之前訓練一輛自動駕駛汽車的知識數據庫。 為了能夠以最高容量運行,自動駕駛汽車應該能夠識別信號、人員、路障、路障和其他實體,以準確和精確地通過。 然而,這只有在機器學習和計算機視覺模型可以使用標記數據集學習,最終用於訓練算法的情況下才能成為可能。

視頻標籤 – 為您的 AI 提供人性化設計

長話短說 — Shaip 可讓您訪問一些最先進的視頻註釋解決方案,以構思具有感知力和高度智能的模型。 作為一家視頻註釋公司,Shaip 為您的特定目標設置提供最有效的模型訓練火力,並通過數據挖掘工具、內部數據標記團隊進一步強化,並能夠引入各種視頻註釋工具以適應每個相關的用例。

如果您將視頻標籤要求外包給 Shaip,您可以獲得以下資源:

視頻註釋服務
  • 能夠處理較長的視頻並提取信息
  • 自動化註釋視角,加快上市時間
  • 訪問逐幀標籤
  • 行業特定覆蓋
  • 精度更高
  • 處理大量數據的能力

我們的專長

輕鬆製作高效的視頻標籤

逐幀捕獲視頻中的每個對象並對其進行註釋,使機器能夠通過我們先進的視頻標記服務識別移動的對象。 我們擁有提供視頻標記解決方案的技術和經驗,可幫助您使用全面標記的數據集滿足您的所有視頻標記需求。 我們幫助您以所需的準確度準確地構建計算機視覺模型。 定義您的用例,讓 Shaip 使用我們可以使用的以下工具來完成為視覺模型提供動力的繁重工作:

邊界框

邊界框

可以說是最可靠的視頻標記技術,邊界框註釋涉及構思虛構的矩形來檢測對象。

多邊形註釋

多邊形註釋

對於場景和對象分類,如果有不規則形狀的實體在玩,多邊形註釋就派上用場了,因為它比邊界框更準確。

語義分割

語義分割

如果您想開發更有針對性和更準確的計算機視覺 AI,您可能需要考慮語義分割,即在像素級別對圖像進行分類。

關鍵點註釋

關鍵點註釋

像人臉檢測這樣的生物識別安全設置可以從 Keypoint 註釋中受益,該註釋側重於標記用戶表情、特定的面部標記(如嘴唇、鼻子、眼睛),甚至是細胞級別的註釋。

3D 長方體註釋

3D 長方體註釋

可能是邊界框註釋的更明確版本,3D 長方體用於識別和標記三維對象,而不是二維邊界框提供的二維對象。

線路&Amp; 折線註釋

線和折線註釋

這種技術最適用於需要對標記實體採取更平面方法的垂直行業。 它用於註釋管道、道路、鐵路和有關道路標記、車道等的數據集。

幀分類

幀分類

對於涉及 YouTube 視頻註釋的數據工作流,我們將幀分類作為首選的註釋方式。 這使您可以使視頻更易於導航,並能夠跳幀並提供更好的控制。

視頻轉錄

視頻轉錄

如果您希望更好地參與視頻,我們建議將視頻轉錄作為註釋的補充形式,最適合將相關視頻的音頻片段翻譯成文本。

骨架註釋

骨架註釋

如果您計劃開髮用於安全應用程序、健身和運動分析的模型,我們建議並部署骨骼註釋以識別和標記數據集,重點是身體對齊和定位。

多標籤註釋

多標籤註釋

對於某些標記類別,您需要關注子類別以減少決策制定並使分析更加準確。 實例註釋作為多標籤視頻註釋的一部分,通過將車輛進一步分類為公共汽車、汽車等來幫助您實現相同的目標。

視頻數據分析

視頻數據分析

如果您想在規劃成熟的訓練策略之前分析視頻標記需求,您可以始終依賴我們的視頻數據分析,該分析旨在幫助您更好地規劃用例,規劃出高度具體的目標,並最終讓我們能夠部署正確的註釋技術。

自定義註解

自定義註解

一旦視頻數據分析結束,我們甚至可以幫助您規劃由正確的視頻註釋工具支持的自定義註釋策略,即使您的用例非常難以捉摸並且需要進一步詳細說明。

選擇 Shaip 作為您值得信賴的視頻標註合作夥伴的理由

人物

人物

專門和訓練有素的團隊:

  • 30,000 多名數據創建、標籤和 QA 協作者
  • 有資質的項目管理團隊
  • 經驗豐富的產品開發團隊
  • 人才庫採購和入職團隊
過程

過程

通過以下方式確保最高的流程效率:

  • 穩健的 6 Sigma Stage-Gate 工藝
  • 一個由 6 Sigma 黑帶組成的專門團隊——關鍵流程負責人和質量合規
  • 持續改進和反饋循環
平台

平台

獲得專利的平台具有以下優勢:

  • 基於網絡的端到端平台
  • 無可挑剔的品質
  • 更快的 TAT
  • 無縫交付

為什麼你應該外包視頻數據標記/註釋

敬業的團隊

據估計,數據科學家將超過 80% 的時間花在數據清理和數據準備上。 通過外包,您的數據科學家團隊可以專注於繼續開發強大的算法,將繁瑣的工作交給我們。

可擴展性

即使是普通的機器學習 (ML) 模型也需要標記大量數據,這需要公司從其他團隊中獲取資源。 借助像我們這樣的視頻註釋顧問,我們提供領域專家,他們專注於您的項目,並且可以隨著您的業務增長輕鬆擴展運營。

更好的質量

與需要在繁忙的日程安排中適應註釋任務的團隊相比,日復一日地進行註釋的專門領域專家將 - 任何一天 - 都做得更好。 不用說,它會產生更好的輸出。

消除內部偏差

AI 模型失敗的原因是,從事數據收集和註釋的團隊無意中引入了偏見,從而扭曲了最終結果並影響了準確性。 但是,數據註釋供應商通過消除假設和偏見,在註釋數據以提高準確性方面做得更好。

提供的服務

專家圖像數據收集並不是全面的 AI 設置的全員操作。 在 Shaip,您甚至可以考慮以下服務,使模型比平時更廣泛:

文字註解

文字註解
服務項目

我們專注於通過註釋詳盡的數據集、使用實體註釋、文本分類、情感註釋和其他相關工具來準備文本數據訓練。

音頻註釋

音頻註釋
服務項目

通過語音識別、說話人分類、情感識別等相關工具標記音頻源、語音和特定於語音的數據集是我們的專長。

圖像註釋

圖像註釋
服務項目

我們以標記、分割圖像數據集來訓練計算機視覺模型而自豪。 一些相關技術包括邊界識別和圖像分類。

只需單擊一下即可獲得專家協助。 計劃將視覺 AI 能力提升到一個新的水平! 立即聯繫我們尋求專業幫助

視頻註釋是用相關元數據標記特定於視頻的實體的過程,使其可用於訓練和機器可識別。

標記道路實體,如汽車、行人、路牌和其他元素以訓練自動駕駛汽車,跟踪和分類特定遊戲和應用程序的姿勢和麵部關鍵點,甚至標記自定義實體以加速智能製造都是其中的一部分。視頻註釋的例子。

目前,建議您通過視頻轉錄、幀分類等外包標註工具對YouTube視頻進行標註。 與 YouTube 之前提供的註釋編輯器不同,外包策略有望更好地提高用戶參與度。

是的,您可以主要依靠幀分類和視頻轉錄來註釋 YouTube 視頻。

視覺 AI 和模型需要大量的訓練數據來學習,如果您希望它們在未來有足夠的能力做出獨立和主動的決策。 因此,計算機視覺需要適當準備、標記和標記的視頻組件與算法一起提供,以使模型和最終的 AI 更具洞察力。

機器學習作為一種技術確保機器能夠從可識別的模式和數據中學習,而無需人工干預。 然而,要使這成為現實,必須將訓練就緒的數據集饋送到系統中,最好通過視頻註釋來處理。