Annotation vidéo pour les IA intelligentes
Étiquetez et préparez les données d'entraînement avec les services d'annotation vidéo pour la vision par ordinateur
Découvrez les pipelines de données vidéo annotées sans goulots d'étranglement.
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Pourquoi les services d'annotation vidéo sont-ils nécessaires pour Computer Vision ?
Avez-vous déjà réfléchi à la façon dont les IA, les configurations de ML et les machines basées sur la vision par ordinateur peuvent identifier de manière proactive des entités spécifiques à la vidéo et prendre des mesures en conséquence ? C'est là qu'intervient l'annotation vidéo, permettant aux systèmes intelligents de reconnaître et d'identifier des objets, des modèles, etc., en fonction des données étiquetées qui leur sont fournies.
Vous ne savez toujours pas pourquoi l'annotation vidéo pour la vision par ordinateur a du sens ! Eh bien, si vous avez déjà envisagé de posséder une voiture autonome, il est tout à fait logique de connaître les détails de l'annotation vidéo. Qu'il s'agisse de former des véhicules autonomes pour détecter les barrages routiers, les piétons et les obstacles sont bons pour déterminer les poses et les activités, l'étiquetage vidéo a un rôle à jouer dans la formation de presque tous les modèles d'IA perceptifs..
Si vous ne savez toujours pas comment fonctionne l'ensemble de la prémisse, voici un exemple explicite :
Imaginez former la base de connaissances d'une voiture autonome avant de dévoiler le prototype. Pour pouvoir fonctionner à pleine capacité, le véhicule autonome doit être capable d'identifier les signaux, les personnes, les barrages routiers, les barricades et autres entités à traverser avec exactitude et précision. Cependant, cela ne peut être rendu possible que si les modèles d'apprentissage automatique et de vision par ordinateur peuvent apprendre à l'aide des ensembles de données étiquetés, éventuellement utilisés pour entraîner les algorithmes.
Étiquetage vidéo – Une touche humaine pour votre IA
Pour faire court : Shaip vous permet d'accéder à certaines des solutions d'annotation vidéo les plus avancées pour concevoir des modèles perspicaces et très intelligents. En tant qu'entreprise d'annotation vidéo, Shaip apporte la puissance de feu de formation de modèle la plus efficace à vos configurations spécifiques à vos objectifs, renforcée par des outils d'exploration de données, des équipes internes d'étiquetage de données et la possibilité d'apporter une large gamme d'outils d'annotation vidéo pour s'adapter chaque cas d'utilisation pertinent.
Si vous sous-traitez les exigences d'étiquetage vidéo à Shaip, vous pouvez mettre la main sur les ressources suivantes :
- Capacité à gérer des vidéos plus longues et à extraire des informations
- Perspective d'annotation automatisée pour une mise sur le marché plus rapide
- Accès à l'étiquetage image par image
- Couverture spécifique à l'industrie
- Plus grande précision
- Capacité à traiter des volumes de données insensés
Notre expertise
Étiquetage vidéo productif simplifié
Capturez chaque objet de la vidéo, image par image, et annotez-le pour rendre les objets en mouvement reconnaissables par les machines grâce à nos services avancés d'étiquetage vidéo. Nous avons la technologie et l'expérience pour proposer des solutions d'étiquetage vidéo qui vous aident avec des ensembles de données étiquetés de manière exhaustive pour tous vos besoins d'étiquetage vidéo. Nous vous aidons à construire vos modèles de vision par ordinateur avec précision et avec le niveau de précision souhaité. Définissez votre cas d'utilisation et laissez Shaip faire le gros du travail pour alimenter les modèles de vision, avec les outils suivants à notre disposition :
Boîtes englobantes
Sans doute la technique d'étiquetage vidéo la plus fiable, l'annotation Bounding Box concerne l'idée de rectangles imaginaires pour détecter des objets.
Annotation de polygone
Pour la classification des scènes et des objets, s'il y a des entités de forme irrégulière en jeu, l'annotation de polygones est très pratique, car elle est plus précise que les cadres de délimitation.
Segmentation Sémantique
Si vous souhaitez développer des IA de vision par ordinateur plus ciblées et plus précises, vous pouvez envisager une segmentation sémantique, qui concerne la classification des images au niveau du pixel.
Annotation des points clés
Les configurations de sécurité biométrique telles que la détection des visages peuvent bénéficier de l'annotation Keypoint qui se concentre sur l'étiquetage des expressions de l'utilisateur, des marqueurs faciaux spécifiques tels que les lèvres, le nez, les yeux et même l'annotation au niveau cellulaire.
Annotation cuboïde 3D
Probablement une version plus définie de l'annotation Bounding Box, les cuboïdes 3D sont utilisés pour identifier et étiqueter des objets en trois dimensions plutôt qu'en deux, comme le proposent les cadres englobants 2D.
Annotation de ligne et de polyligne
Cette technique est mieux déployée pour les verticales qui nécessitent une approche plus plane de l'étiquetage des entités. Il est utilisé pour annoter les pipelines, les routes, les voies ferrées et les ensembles de données concernant les marquages routiers, les voies, etc.
Classification des montures
Pour les workflows de données concernant l'annotation de vidéos YouTube, nous implémentons la classification des images comme méthode d'annotation préférée. Cela vous permet de rendre les vidéos plus navigables, avec la possibilité de sauter des images et offre un meilleur contrôle.
Transcription vidéo
Si vous souhaitez un meilleur engagement sur vos vidéos, nous vous recommandons la transcription vidéo comme forme d'annotation supplémentaire, la mieux adaptée pour traduire les extraits audio de la vidéo concernée en texte.
Annotation squelettique
Si vous envisagez de développer des modèles pour les applications de sécurité, la condition physique et l'analyse sportive, nous vous recommandons et déployons une annotation squelettique pour identifier et étiqueter des ensembles de données en mettant l'accent sur l'alignement et le positionnement du corps.
Cas d'utilisation de l'annotation vidéo
Shaip fournit des solutions d'annotation vidéo efficaces pour une variété d'applications.
Surveillance du conducteur en cabine
Annoté des centaines d'heures de séquences vidéo de conducteurs et de voitures. Chaque vidéo contient des clips soigneusement annotés présentant des mouvements de traits du visage et des scénarios en voiture pour surveiller avec précision le comportement du conducteur et donner des avertissements lorsque des écarts sont observés.
IA de vente au détail
L'annotation vidéo est également utile dans les magasins de détail pour comprendre le comportement des consommateurs. Avec nos vidéos annotées, il est facile de concevoir des applications pour suivre les déplacements des acheteurs, comprendre les décisions d'achat et identifier le vol.
Surveillance du trafic
L'annotation vidéo a un rôle important à jouer dans le développement d'applications de surveillance de haute qualité. Nous avons annoté avec succès des centaines d'heures de vidéos de surveillance et de vidéosurveillance à un niveau supérieur de résolution et de détails en annotant les objets requis.
La reconnaissance faciale
Shaip est capable d'appliquer des points clés sur le visage d'une personne à utiliser dans le développement d'ensembles de données de formation haut de gamme pour développer des applications de reconnaissance faciale.
Détection de voie
Les fonctionnalités avancées d'annotation vidéo nous permettent de parcourir des heures de vidéos et d'utiliser l'annotation Polyline pour entraîner les véhicules à détecter les voies, les marquages routiers, la circulation automobile, les déviations, les voies de circulation et les directions.
Vision par ordinateur et robotique
En formant des robots perspicaces à utiliser, à s'adapter et à réagir à leur environnement sans avoir besoin d'interaction humaine, il est possible de réduire les décès et les accidents qui stimulent la productivité.
Annotation multi-étiquettes
Pour certaines catégories étiquetées, vous devez vous concentrer sur les sous-catégories pour réduire la prise de décision et rendre l'analyse encore plus précise. L'annotation d'instance, dans le cadre de l'annotation vidéo multi-étiquettes, vous aide à faire de même en catégorisant davantage les véhicules en bus, voitures, etc.
Analyse des données vidéo
Si vous souhaitez analyser le besoin d'étiquetage vidéo avant de planifier une stratégie de formation à part entière, vous pouvez toujours vous fier à notre analyse de données vidéo qui vise à vous aider à mieux planifier les cas d'utilisation, à planifier des objectifs très spécifiques et, éventuellement, à nous permettre de déployer la bonne technique d'annotation.
Annotation personnalisée
Une fois l'analyse des données vidéo terminée, nous pouvons même vous aider à planifier des stratégies d'annotation personnalisées prises en charge par le bon outil d'annotation vidéo, même si votre cas d'utilisation est très insaisissable et nécessite des détails supplémentaires.
Raisons de choisir Shaip comme votre société d'annotation vidéo digne de confiance
Personnes
Des équipes dédiées et formées:
- Plus de 30,000 collaborateurs pour la création de données, l'étiquetage et le contrôle qualité
- Équipe de gestion de projet accréditée
- Équipe de développement de produits expérimentée
- Équipe d'approvisionnement et d'intégration du pool de talents
Processus
Une efficacité de processus maximale est assurée avec:
- Processus robuste 6 Sigma Stage-Gate
- Une équipe dédiée de ceintures noires 6 Sigma – Responsables des processus clés & Conformité qualité
- Amélioration continue et boucle de rétroaction
Plateforme
La plateforme brevetée offre des avantages :
- Plateforme Web de bout en bout
- Une qualité irréprochable
- TAT plus rapide
- Livraison transparente
Personnes
Des équipes dédiées et formées:
- Plus de 30,000 collaborateurs pour la création de données, l'étiquetage et le contrôle qualité
- Équipe de gestion de projet accréditée
- Équipe de développement de produits expérimentée
- Équipe d'approvisionnement et d'intégration du pool de talents
Processus
Une efficacité de processus maximale est assurée avec:
- Processus robuste 6 Sigma Stage-Gate
- Une équipe dédiée de ceintures noires 6 Sigma – Responsables des processus clés & Conformité qualité
- Amélioration continue et boucle de rétroaction
Plateforme
La plateforme brevetée offre des avantages :
- Plateforme Web de bout en bout
- Une qualité irréprochable
- TAT plus rapide
- Livraison transparente
Industries
En tant que l'un des principaux fournisseurs de solutions de l'industrie, nous aidons une variété d'industries à concevoir et à développer des outils et des modèles d'automatisation basés sur notre suite de services d'annotation vidéo. Nous réunissons la capacité de la technologie et la compétence des experts humains pour analyser de grands volumes de données afin d'améliorer la production, de réduire les erreurs et d'augmenter l'efficacité.
Automobile
Nous aidons l'industrie automobile à développer et à déployer des outils fiables pour la conduite autonome et la surveillance du conducteur en voiture sur la base de nos ensembles de données de formation de qualité basés sur l'IA.
Droit médical
Nous intégrons des capacités d'IA et d'apprentissage automatique en tirant parti de l'annotation vidéo pour rationaliser la médecine, l'imagerie, les procédures et les processus au sein du système médical.
Fabrication
Les industries utilisent les prouesses de l'annotation vidéo pour former et développer des outils basés sur l'IA pour une production plus rapide, une prise de décision limitée dans le temps et une fabrication rationalisée.
Surveillance
L'annotation vidéo est exploitée pour détecter des objets et identifier des humains, des voitures, des arbres, des animaux et d'autres objets afin de développer des outils de sécurité et de surveillance améliorés.
Services offerts
La collecte de données d'images par des experts n'est pas un jeu d'enfant pour les configurations complètes de l'IA. Chez Shaip, vous pouvez même envisager les services suivants pour rendre les modèles beaucoup plus répandus que d'habitude :
Annotation textuelle
Services
Nous nous spécialisons dans la préparation de la formation aux données textuelles en annotant des ensembles de données exhaustifs, en utilisant l'annotation d'entité, la classification de texte, l'annotation de sentiment et d'autres outils pertinents.
Annotation audio
Services
L'étiquetage des sources audio, de la parole et des ensembles de données spécifiques à la voix via des outils pertinents tels que la reconnaissance vocale, la diarisation du locuteur, la reconnaissance des émotions, est quelque chose dans lequel nous nous spécialisons.
Image Annotation
Services
Nous sommes fiers d'étiqueter des ensembles de données d'images segmentées pour former des modèles de vision par ordinateur. Certaines des techniques pertinentes incluent la reconnaissance des limites et la classification des images.
Ressources recommandées
Offrandes
Collecte de données vidéo de premier ordre pour former des modèles d'IA
Nous vous aidons à capturer chaque objet dans une vidéo image par image, nous prenons ensuite l'objet en mouvement, l'étiquetons et le rendons reconnaissable par les machines. La collecte d'ensembles de données vidéo de qualité pour former vos modèles ML a toujours été un processus rigoureux et chronophage, la diversité et les quantités massives requises ajoutent à la complexité.
Guide de l'acheteur
Guide d'achat pour l'annotation et l'étiquetage vidéo
C'est un dicton assez commun que nous avons tous entendu. qu'une image pourrait dire mille mots, imaginez ce qu'une vidéo pourrait dire ? Un million de choses, peut-être. Aucune des applications révolutionnaires qui nous ont été promises, telles que les voitures sans conducteur ou les caisses intelligentes, n'est possible sans annotation vidéo.
Solutions
Services et solutions de vision par ordinateur
La vision par ordinateur est un domaine des technologies d'intelligence artificielle that entraîner des machines à voir, comprendre et interpréter le monde visuel, comme le font les humains. Il aide à développer les modèles d'apprentissage automatique pour comprendre, identifier et classer avec précision les objets dans une image ou une vidéo - à une échelle et à une vitesse beaucoup plus grandes.
L'assistance d'experts est à portée de clic. Prévoyez de faire passer les capacités de l'IA de vision au niveau supérieur ! Contactez-nous pour une aide professionnelle, tout de suite
Foire Aux Questions (FAQ)
L'annotation vidéo est le processus d'étiquetage des entités spécifiques à la vidéo avec des métadonnées pertinentes, pour les rendre prêtes à l'entraînement et reconnaissables par la machine.
L'étiquetage des entités routières telles que les voitures, les piétons, les panneaux de signalisation et d'autres éléments pour la formation de voitures autonomes, le suivi et la catégorisation des poses et des points clés du visage pour des jeux et des applications spécifiques, et même le marquage d'entités personnalisées pour accélérer la fabrication intelligente sont quelques-uns des les exemples d'annotation vidéo.
À l'heure actuelle, il est conseillé d'annoter les vidéos YouTube en recourant à des outils d'annotation externalisés comme la transcription vidéo et la classification des images. Contrairement à l'éditeur d'annotations précédemment proposé par YouTube, les stratégies externalisées devraient mieux fonctionner pour améliorer l'engagement des utilisateurs.
Oui, vous pouvez annoter une vidéo YouTube en vous appuyant principalement sur la classification des images et la transcription vidéo.
Les IA et les modèles de vision nécessitent des tonnes de données d'entraînement pour apprendre si vous voulez qu'ils soient suffisamment capables de prendre des décisions indépendantes et proactives à l'avenir. Par conséquent, la vision par ordinateur a besoin de composants vidéo correctement préparés, étiquetés et étiquetés pour être alimentés avec des algorithmes pour rendre les modèles et éventuellement les IA plus perspicaces.
L'apprentissage automatique en tant que technologie garantit que les machines sont capables d'apprendre à partir de modèles et de données identifiables, sans intervention humaine. Cependant, pour que cela devienne une réalité, des ensembles de données prêts pour l'entraînement doivent être transmis au système, ce qui est mieux géré par l'annotation vidéo.