Annotation vidéo pour les IA intelligentes

Étiquetez et préparez les données d'entraînement avec les services d'annotation vidéo pour la vision par ordinateur

Annotation vidéo

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.

Image Annotation

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 :

Services d'annotation vidéo
  • 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

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

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

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

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

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.

Ligne &Amp; Annotation polyligne

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

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

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

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.

Annotation multi-étiquettes

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

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

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 partenaire d'annotation vidéo de confiance

Personnes

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

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

Plateforme

La plateforme brevetée offre des avantages :

  • Plateforme Web de bout en bout
  • Une qualité irréprochable
  • TAT plus rapide
  • Livraison transparente

Pourquoi vous devriez externaliser l'étiquetage/l'annotation de données vidéo

Équipe dédiée

On estime que les data scientists consacrent plus de 80 % de leur temps au nettoyage et à la préparation des données. Avec l'externalisation, votre équipe de data scientists peut se concentrer sur la poursuite du développement d'algorithmes robustes, nous laissant la partie fastidieuse du travail.

Évolutivité

Même un modèle d'apprentissage automatique (ML) moyen nécessiterait l'étiquetage de gros morceaux de données, ce qui obligerait les entreprises à puiser dans les ressources d'autres équipes. Avec des consultants en annotation vidéo comme nous, nous proposons des experts du domaine qui travaillent avec dévouement sur vos projets et peuvent facilement faire évoluer les opérations à mesure que votre entreprise se développe.

Meilleure qualité

Des experts de domaine dédiés, qui annotent jour après jour, feront - n'importe quel jour - un travail supérieur par rapport à une équipe, qui doit s'adapter aux tâches d'annotation dans leurs horaires chargés. Inutile de dire qu'il en résulte un meilleur rendement.

Éliminer les biais internes

La raison pour laquelle les modèles d'IA échouent est que les équipes travaillant sur la collecte de données et l'annotation introduisent involontairement des biais, faussent le résultat final et affectent la précision. Cependant, le fournisseur d'annotations de données fait un meilleur travail pour annoter les données pour une meilleure précision en éliminant les hypothèses et les biais.

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

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

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

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.

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

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.