Videoanmerkung für intelligente KIs

Kennzeichnen und Vorbereiten von Trainingsdaten mit Videoannotation Services for Computer Vision

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Warum werden Videoannotation Services für Computer Vision benötigt?

Haben Sie jemals darüber nachgedacht, wie KIs, ML-Setups und Maschinen, die auf Computer Vision basieren, videospezifische Entitäten proaktiv identifizieren und entsprechende Maßnahmen ergreifen können? Hier kommt die Videoannotation ins Spiel, die es intelligenten Systemen ermöglicht, Objekte, Muster und mehr anhand der ihnen zugeführten gekennzeichneten Daten zu erkennen und zu identifizieren.

Immer noch unsicher, warum Videoanmerkungen sinnvoll sind! Nun, wenn Sie jemals darüber nachgedacht haben, ein selbstfahrendes Auto zu besitzen, ist es sinnvoll, die Feinheiten der Videoanmerkung zu kennen. Ob es darum geht, autonome Fahrzeuge zu trainieren, um Straßensperren, Fußgänger und Hindernisse zu erkennen, um Posen und Aktivitäten zu bestimmen, Videoannotation spielt eine Rolle beim Training fast jedes wahrnehmungsfähigen KI-Modells.

Bildanmerkung

Wenn Sie immer noch verwirrt sind, wie die gesamte Prämisse funktioniert, ist hier ein selbsterklärendes Beispiel:

Stellen Sie sich vor, Sie trainieren die Wissensdatenbank eines selbstfahrenden Autos, bevor der Prototyp vorgestellt wird. Um mit Höchstleistung funktionieren zu können, sollte das autonome Fahrzeug in der Lage sein, Signale, Personen, Straßensperren, Barrikaden und andere zu durchfahrende Einheiten mit Genauigkeit und Präzision zu identifizieren. Dies kann jedoch nur ermöglicht werden, wenn Machine-Learning- und Computer-Vision-Modelle mithilfe der beschrifteten Datensätze lernen können, die schließlich zum Trainieren der Algorithmen verwendet werden.

Videoannotation und -beschriftung – Human Touch für Ihre KI

Lange Rede, kurzer Sinn – Shaip ermöglicht Ihnen den Zugriff auf einige der fortschrittlichsten Lösungen für Videoanmerkungen, um einfühlsame und hochintelligente Modelle zu entwickeln. Als Unternehmen für Videoanmerkungen verleiht Shaip Ihren zielspezifischen Setups die effektivste Modelltrainings-Feuerkraft, die mit Data-Mining-Tools, internen Datenkennzeichnungsteams und der Möglichkeit, eine breite Palette von Videoannotations-Tools einzusetzen, weiter verstärkt wird jeden relevanten Anwendungsfall.

Wenn Sie Anforderungen an Videoanmerkungen an Shaip auslagern, können Sie die folgenden Ressourcen in die Hände bekommen:

Videoanmerkungsdienste
  • Möglichkeit, längere Videos zu bearbeiten und Informationen zu extrahieren
  • Automatisierte Anmerkungsperspektive für eine schnellere Markteinführung
  • Zugriff auf Frame-by-Frame-Beschriftung
  • Branchenspezifische Abdeckung
  • Höhere Genauigkeit
  • Fähigkeit, wahnsinnige Datenmengen zu verarbeiten

Unsere Expertise

Produktive Videobeschriftung leicht gemacht

Erfassen Sie jedes Objekt im Video Bild für Bild und kommentieren Sie es, um die sich bewegenden Objekte mit unseren fortschrittlichen Video-Beschriftungsdiensten für Maschinen erkennbar zu machen. Wir verfügen über die Technologie und die Erfahrung, um Videolabeling-Lösungen anzubieten, die Ihnen mit umfassend gekennzeichneten Datensätzen für alle Ihre Videolabeling-Anforderungen helfen. Wir helfen Ihnen, Ihre Computer Vision Modelle genau und mit der gewünschten Genauigkeit zu erstellen. Definieren Sie Ihren Anwendungsfall und lassen Sie Shaip die Arbeit mit Vision-Modellen übernehmen, mit den folgenden Tools, die uns zur Verfügung stehen:

Begrenzungsrahmen

Begrenzungsrahmen

Die wohl zuverlässigste Videoannotation-Technik, Bounding Box-Annotation, betrifft die Idee imaginärer Rechtecke, um Objekte zu erkennen.

Polygon-Anmerkung

Polygon-Anmerkung

Für die Szenen- und Objektklassifizierung ist die Polygon-Annotation sehr praktisch, wenn unregelmäßig geformte Elemente im Spiel sind, da sie genauer ist als Begrenzungsrahmen.

Semantische Segmentierung

Semantische Segmentierung

Wenn Sie gezieltere und genauere KIs für Computer Vision entwickeln möchten, sollten Sie die semantische Segmentierung in Betracht ziehen, bei der es um die Klassifizierung von Bildern auf Pixelebene geht.

Keypoint-Anmerkung

Keypoint-Anmerkung

Biometrische Sicherheits-Setups wie die Gesichtserkennung können von Keypoint-Anmerkungen profitieren, die sich auf die Kennzeichnung von Benutzerausdrücken, spezifischen Gesichtsmarkierungen wie Lippen, Nase, Augen und sogar Anmerkungen auf zellulärer Ebene konzentrieren.

3D-Quader-Anmerkung

3D-Quader-Anmerkung

3D-Quader sind wahrscheinlich eine definiertere Version der Bounding Box-Annotation.

Leitung & Amp; Polylinien-Anmerkung

Linien- und Polylinienanmerkung

Diese Technik wird am besten für Branchen eingesetzt, die einen planareren Ansatz zur Kennzeichnung von Entitäten erfordern. Es wird zum Kommentieren von Pipelines, Straßen, Schienen und Datensätzen zu Straßenmarkierungen, Fahrspuren und mehr verwendet.

Rahmenklassifizierung

Rahmenklassifizierung

Für Datenworkflows zu YouTube-Videos implementieren wir die Frame-Klassifizierung als bevorzugte Art der Annotation. Auf diese Weise können Sie Videos navigieren, mit der Möglichkeit, Frames zu überspringen und eine bessere Kontrolle auszuüben.

Video Transcription

Video Transcription

Wenn Sie eine bessere Interaktion mit Ihren Videos wünschen, empfehlen wir die Videotranskription als ergänzende Form der Annotation, die sich am besten für die Übersetzung der Audio-Snippets des betreffenden Videos in Text eignet.

Skelettanmerkung

Skelettanmerkung

Wenn Sie vorhaben, Modelle für Sicherheitsanwendungen, Fitness- und Sportanalysen zu entwickeln, empfehlen und verwenden wir Skelettannotationen zur Identifizierung und Kennzeichnung von Datensätzen mit Schwerpunkt auf Körperausrichtung und -positionierung.

Anmerkungen mit mehreren Labels

Anmerkungen mit mehreren Labels

Bei bestimmten gekennzeichneten Kategorien müssen Sie sich auf Unterkategorien konzentrieren, um die Entscheidungsfindung zu verkürzen und die Analyse noch genauer zu gestalten. Die Instanzannotation als Teil der Multi-Label-Videoannotation hilft Ihnen dabei, indem sie Fahrzeuge weiter als Busse, Autos und mehr kategorisiert.

Videodatenanalyse

Videodatenanalyse

Falls Sie den Bedarf an Videoannotationen analysieren möchten, bevor Sie eine umfassende Trainingsstrategie planen, können Sie sich jederzeit auf unsere Videodatenanalyse verlassen, die Ihnen hilft, die Anwendungsfälle besser zu planen, hochspezifische Ziele zu planen und uns schließlich die Möglichkeit zu geben, dies zu tun die richtige Annotationstechnik einsetzen.

Benutzerdefinierte Anmerkung

Benutzerdefinierte Anmerkung

Nach Abschluss der Videodatenanalyse können wir Ihnen sogar bei der Planung benutzerdefinierter Annotationsstrategien helfen, selbst wenn Ihr Anwendungsfall sehr schwer fassbar ist und weitere Details erfordert.

Gründe, Shaip als Ihren vertrauenswürdigen Partner für Videoanmerkungen zu wählen

Menschen

Menschen

Engagierte und geschulte Teams:

  • 7000+ Mitarbeiter für Datenerstellung, Kennzeichnung und QA
  • Zertifiziertes Projektmanagement-Team
  • Erfahrenes Produktentwicklungsteam
  • Talentpool-Sourcing- und Onboarding-Team
Prozess

Prozess

Höchste Prozesseffizienz wird gewährleistet durch:

  • Robuster 6-Sigma-Stage-Gate-Prozess
  • Ein engagiertes Team von 6 Sigma Black Belts – Key Process Owners & Quality Compliance
  • Kontinuierliche Verbesserung und Feedbackschleife
Plattform

Plattform

Die patentierte Plattform bietet Vorteile:

  • Webbasierte End-to-End-Plattform
  • Einwandfreie Qualität
  • Schnellere TAT
  • Nahtlose Lieferung

Warum Sie die Beschriftung/Anmerkung von Videodaten auslagern sollten

Engagiertes Team

Es wird geschätzt, dass Datenwissenschaftler über 80 % ihrer Zeit mit der Datenbereinigung und Datenaufbereitung verbringen. Beim Outsourcing kann sich Ihr Team von Data Scientists auf die Weiterentwicklung robuster Algorithmen konzentrieren und den mühsamen Teil der Arbeit uns überlassen.

Skalierbarkeit​

Selbst ein durchschnittliches Machine Learning (ML)-Modell würde die Kennzeichnung großer Datenmengen erfordern, wodurch Unternehmen Ressourcen von anderen Teams einbeziehen müssen. Mit Data-Annotation-Beratern wie uns bieten wir Domänenexperten, die engagiert an Ihren Projekten arbeiten und den Betrieb leicht skalieren können, wenn Ihr Unternehmen wächst.

Bessere Qualität

Engagierte Domänenexperten, die Tag für Tag kommentieren, werden – jeden Tag – eine bessere Arbeit leisten als ein Team, das Anmerkungsaufgaben in seinen vollen Terminkalender aufnehmen muss. Es ist unnötig zu erwähnen, dass dies zu einer besseren Ausgabe führt.

Eliminieren Sie interne Verzerrungen

Der Grund, warum KI-Modelle versagen, liegt darin, dass Teams, die an der Datenerfassung und Annotation arbeiten, unbeabsichtigt Verzerrungen verursachen, das Endergebnis verzerren und die Genauigkeit beeinträchtigen. Der Anbieter von Datenannotationen leistet jedoch bessere Arbeit beim Annotieren der Daten, um die Genauigkeit zu verbessern, indem Annahmen und Verzerrungen eliminiert werden.

Dienstleistungen angeboten

Die fachmännische Erfassung von Bilddaten ist für umfassende KI-Setups nicht nur praktisch. Bei Shaip können Sie sogar die folgenden Dienstleistungen in Betracht ziehen, um Modelle weit verbreiteter als üblich zu machen:

Textanmerkung

Textanmerkung
Dienstleistungen

Wir sind darauf spezialisiert, textuelles Datentraining vorzubereiten, indem wir umfassende Datensätze mit Annotation, Entitätsannotation, Textklassifizierung, Sentimentannotation und anderen relevanten Tools annotieren.

Audiokommentar

Audiokommentar
Dienstleistungen

Auf die Kennzeichnung von Audioquellen, Sprache und sprachspezifischen Datensätzen mit relevanten Tools wie Spracherkennung, Sprecherdiarisierung und Emotionserkennung sind wir spezialisiert.

Bildanmerkung

Bildanmerkung
Dienstleistungen

Wir sind stolz darauf, segmentierte Bilddatensätze zu kennzeichnen, um Computer-Vision-Modelle zu trainieren. Einige der relevanten Techniken umfassen Grenzerkennung und Bildklassifizierung.

Expertenhilfe ist nur einen Klick entfernt

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Videoannotation ist der Prozess, videospezifische Entitäten mit relevanten Metadaten zu kennzeichnen, um sie trainingsfähig und maschinenerkennbar zu machen.

Die Kennzeichnung von Fahrzeugen, Fußgängern, Straßenschildern und anderen Elementen für das Training selbstfahrender Autos, das Verfolgen und Kategorisieren von Posen und Gesichtsschlüsselpunkten für bestimmte Spiele und Apps und sogar das Markieren von benutzerdefinierten Objekten zur Beschleunigung der intelligenten Fertigung sind einige der Beispiele die Beispiele für Videoanmerkungen.

Derzeit wird empfohlen, YouTube-Videos mit Anmerkungen zu versehen, indem Sie auf ausgelagerte Anmerkungstools wie Videotranskription und Frameklassifizierung zurückgreifen. Im Gegensatz zum zuvor von YouTube angebotenen Anmerkungseditor wird erwartet, dass die ausgelagerten Strategien bei der Verbesserung der Benutzerbindung besser funktionieren.

Ja, Sie können ein YouTube-Video kommentieren, indem Sie sich hauptsächlich auf die Frame-Klassifizierung und die Videotranskription verlassen.

Vision-KIs und -Modelle erfordern LKW-Ladungen von Trainingsdaten, aus denen sie lernen können, wenn sie in der Lage sein sollen, in Zukunft unabhängige und proaktive Entscheidungen zu treffen. Daher benötigt Computer Vision richtig vorbereitete, markierte und gekennzeichnete Videokomponenten, die zusammen mit Algorithmen gefüttert werden, um die Modelle und schließlich die KIs wahrnehmbarer zu machen.

Maschinelles Lernen als Technologie stellt sicher, dass Maschinen ohne menschliches Eingreifen in der Lage sind, aus identifizierbaren Mustern und Daten zu lernen. Damit dies jedoch Realität werden kann, müssen dem System trainingsfertige Datensätze zugeführt werden, was am besten durch Videoannotation gehandhabt wird.