用於訓練 AI 模型的一流視頻數據收集
通過高效的視頻數據收集服務獲取洞察力,使智能模型能夠採取主動行動
準備好查找您丟失的視頻數據了嗎?
特色客戶
為什麼計算機視覺需要視頻訓練數據集?
開發由計算機視覺、NLP 和深度學習技術支持的智能應用程序可能很棘手。 雖然文本、聲學和圖形數據集都可以發揮作用,但用於主動識別視頻特定元素的訓練模型需要嚴格的監控和頂級洞察力的可用性。
不反對圖像數據收集,但視頻數據集為機器學習模型提供了額外的連續性,使它們在時間上更具洞察力和準確度。 這就是為什麼計劃開發高級計算機視覺工具和資源的公司需要考慮將視頻數據收集外包給專業提供商。
談到視頻數據收集的重要性,以下是可以使用相關視頻數據集訪問的資源:
- 用於物體檢測的視頻數據集,有助於提高自動駕駛的準確性
- 用於深度學習的視頻數據集,專注於不斷發展的複雜性
- 在復雜模型的情況下,用於管理漸進式抽象需求的分層數據集
- 模型預測運動和交通模式的能力
專業AI視頻訓練數據集
任何科目。 任何場景。
根據用例找到正確的視頻數據集說起來容易做起來難。 Shaip 作為視頻數據收集服務提供商,了解各種形式的 AI 實施,並讓您了解與手頭任務最相關的數據集。 在 Shaip,您可以確保根據場景、設置、項目管理需求和特定於註釋的首選項,為您的模型提供自定義視頻數據集。
還是不確定! 以下是與 Shaip 建立聯繫的其他一些原因:
- 可擴展的收集服務以開發自學模型
- 由一流的人類智能提供支持的數據
- 視頻數據集與圖像、音頻和文本洞察密切合作的能力
- 支持整體圖像和視頻註釋,用於訓練 AI 模型更準確
- 結構化和非結構化數據分別針對標準 AI 模型和深度學習偏好的可用性
我們的專長
相關用例的視頻數據集
在 Shaip,我們 幫助您逐幀捕捉視頻中的每個對象,然後我們拍攝運動中的對象,對其進行標記,並使其可被機器識別。 收集高質量的視頻數據集來訓練您的 ML 模型一直是一個嚴格且耗時的過程,多樣性和所需的大量數據進一步增加了複雜性。 我們 Shaip 為您提供視頻訓練數據集所需的專業知識、知識、資源和規模。 我們的視頻具有最高質量,專為滿足您的特定用例而量身定制。 選擇與您的程序相符的視頻數據收集服務並立即啟動。 我們提供的各種類型的視頻數據集:
人體姿勢視頻數據集集合
在不同的照明條件下,從站立、行走、坐著、跑步等各種場景中探索有機人體運動的細節。
無人機和航拍視頻數據集集合
使用在交通、聚會、體育場集會和其他場景中捕獲的視頻數據訓練空中實體和無人機進行更好的戰鬥和娛樂通話。
交通視頻數據集採集
通過輸入分段和空間交通視頻數據集來啟發自動駕駛車輛,以識別實時交通運動並通過觀察逐步學習
特定於人口統計的數據集集合
現在通過添加到現有的視頻數據存儲庫來減少相關程序的 AI 偏見。 Shaip 允許您通過將根據人口統計、種族、顏色、手勢和其他參數分段的視頻放在一邊,以全面的方式訓練模型。
CCTV/監控視頻數據集
我們從執法記錄、犯罪現場以及不同光照條件下的人和姿勢識別數據集中收集敏感視頻數據集,以訓練智能監控設置以識別入侵者、設置警報,甚至標記出勤。
準備好成績單
數據集
通過輸入大量相關視頻、文本、圖像和音頻數據集,訓練應用程序自動創建視頻腳本
視頻數據集
選擇 Shaip 作為您值得信賴的視頻培訓數據合作夥伴的理由
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
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
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
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
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過程
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- 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
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買方指南
視頻註釋和標籤買家指南
這是我們都聽過的相當普遍的說法。 一張圖片可以說一千個字,想像一下視頻可以說什麼? 一百萬件事,也許。 我們承諾的任何突破性應用,例如無人駕駛汽車或智能零售結賬,都離不開視頻註釋。
提供
數據註釋和數據標籤買方指南
使用我們的高級視頻註釋工具逐幀捕獲視頻中的每個對象,並對其進行註釋,以使機器能夠識別移動對象。 我們擁有提供視頻註釋服務的技術和經驗,可幫助您使用全面標記的數據集來滿足您的所有視頻註釋需求。
買方指南
高質量 AI 訓練數據買家指南
在人工智能和機器學習的世界裡,數據訓練是不可避免的。 這是使機器學習模塊準確、高效且功能齊全的過程。 該指南詳細探討了 AI 訓練數據是什麼、訓練數據類型、訓練數據質量、數據收集和許可等。
想要構建自己的視頻數據集?
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