Services d'annotation et d'étiquetage vidéo pour la vision par ordinateur
Annotation précise à l'image près des boîtes englobantes, des polygones, de la segmentation et des cuboïdes 3D — réalisée par des annotateurs experts formés avec des flux de travail conformes aux normes SOC 2, HIPAA et RGPD.
Pourquoi l'annotation vidéo ?
L'annotation vidéo est le processus qui consiste à étiqueter les objets, les actions et les événements dans les images vidéo afin de créer des données d'entraînement pour les modèles de vision par ordinateur. Il permet aux systèmes d'IA — notamment les véhicules autonomes, les modèles d'imagerie chirurgicale, les plateformes d'analyse commerciale et la robotique — de détecter, suivre et classifier les objets en mouvement dans des séquences vidéo réelles. Shaip propose une annotation vidéo précise à l'image près grâce à neuf techniques, dont les boîtes englobantes, la segmentation polygonale, les cuboïdes 3D et les points clés du squelette.
Imaginez l'entraînement de la base de connaissances d'une voiture autonome avant la présentation du prototype. Pour fonctionner à plein régime, le véhicule autonome doit être capable d'identifier les signaux, les piétons, les barrages routiers, les barricades, etc., afin de les franchir avec exactitude et précision. Cependant, cela n'est possible que si les modèles d'apprentissage automatique et de vision par ordinateur peuvent apprendre à partir des ensembles de données étiquetées utilisés pour entraîner les algorithmes.
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 :
Annotation du cadre englobant
La technique d'étiquetage vidéo la plus répandue. Nous dessinons des rectangles 2D autour des objets cibles sur chaque image, permettant ainsi la détection et le suivi d'objets pour des applications telles que la conduite autonome, la surveillance et l'analyse des données commerciales.
Annotation de polygone
Pour les objets de forme irrégulière dont la surface est surestimée par les cadres de délimitation, nos annotateurs tracent les contours exacts de l'objet image par image — une étape essentielle pour une analyse précise des scènes en imagerie médicale et en prises de vue aériennes/par drone.
Segmentation Sémantique
Classification au pixel près de chaque région dans chaque image. Utilisée lorsque les modèles doivent distinguer la route du trottoir, une tumeur d'un tissu sain ou un produit de son arrière-plan – partout où un contexte précis au pixel près est essentiel.
Annotation des points clés
Étiquetage image par image des points de repère du visage, du corps et des objets. Utilise les modèles de reconnaissance faciale, de détection gestuelle, de sécurité biométrique et d'analyse des émotions.
Annotation cuboïde 3D
Volumes englobants tridimensionnels pour les objets dans l'espace — véhicules, piétons, équipements. Type d'annotation standard pour les systèmes de perception de la conduite autonome et la robotique d'entrepôt.
Annotation de ligne et de polyligne
Étiquetage des caractéristiques linéaires pour les routes, les voies, les voies ferrées, les pipelines et les limites. Données d'entraînement essentielles pour les modèles de détection de voies, d'inspection des infrastructures et de navigation autonome.
Classification des images et des vidéos
Classer des images entières ou des segments vidéo par scène, action ou type d'événement. Utilisé pour la modération de contenu, l'analyse sportive et l'indexation d'archives multimédias.
Transcription vidéo
Transcription audio-texte synchronisée aux images, plus annotation texte + visuelle appariée pour l'entraînement de l'IA multimodale et de l'IA générative.
Annotation du squelette et de la pose
Étiquetage des points clés du corps et du squelette pour l'analyse de la posture, du mouvement et de l'activité. Utilisé dans les modèles de performance sportive, les applications de physiothérapie et les ensembles de données d'entraînement pour la robotique humanoïde.
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.
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
Pourquoi les équipes choisissent Shaip pour l'annotation vidéo
Des espaces dédiés, pas des foules anonymes.
Votre projet est encadré par une équipe fixe d'annotateurs formés, ainsi que par un chef de projet, un ingénieur solutions et un responsable assurance qualité dédiés — pas de travailleurs indépendants en rotation. La qualité reste constante d'un lot à l'autre.
Des annotateurs formés à travers le réseau
Une main-d'œuvre mondiale de plus de 30 000 spécialistes en annotation de données, couvrant la création, l'étiquetage et l'assurance qualité — nous permettant de faire évoluer un projet d'un projet pilote de 100 heures à une livraison de 100 000 heures sans changer de partenaires.
Contrôle qualité à plusieurs niveaux sur chaque lot
Chaque livraison passe par des contrôles au niveau de l'annotateur, une évaluation par les pairs, un contrôle qualité du chef de projet et un échantillonnage statistique — appuyés par des responsables qualité formés à la méthode Six Sigma — afin que la précision reste supérieure à 98 % sur les lots de production.
Conforme aux normes dès le premier jour
Contrôles SOC 2 Type II, flux de travail alignés sur la loi HIPAA pour les données médicales, traitement des données conforme au RGPD et à la DPDP, accords de confidentialité pour chaque annotateur et pratiques de sécurité de l'information ISO 27001.
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.
Véhicules autonomes
Étiquetage précis à l'image près des piétons, véhicules, marquages au sol, signalisation et géométrie routière pour les équipes ADAS et de perception des véhicules autonomes. Des centaines d'heures d'enregistrements vidéo (surveillance du conducteur en cabine et en conditions réelles) ont été fournies.
Soins de santé et imagerie médicale
Annotation de vidéos chirurgicales, de séquences d'échographie, d'images d'endoscopie et de vidéos de suivi comportemental pour l'IA clinique — dans le cadre de flux de travail conformes à la loi HIPAA et soumis à un accord de confidentialité.
Robotique et IA physique
Annotation vidéo égocentrique et exocentrique pour les robots humanoïdes, l'automatisation d'entrepôts et les données d'entraînement de l'IA incarnée. Étiquetage multivue et multiimage synchronisé aux données de pose.
Surveillance et sécurité publique
Annotation des flux vidéo (CCTV, drones et caméras corporelles) pour la détection des menaces, l'analyse des foules et la modélisation vidéo forensique. Pipelines haute résolution et haut débit.
Vente au détail et commerce électronique
Suivi des flux de clients, surveillance des rayons, détection de la longueur des files d'attente et étiquetage de prévention des pertes pour les modèles d'analyse de la vente au détail et de caisses autonomes.
Assurance et traitement des sinistres
Évaluation des dommages, reconstitution des accidents et étiquetage des preuves de sinistres pour les flux de travail d'IA en assurance. Captures
Services proposés
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 :
Services d'annotation de texte
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.
Services d'annotation d'images
Nous sommes fiers d'étiqueter des ensembles de données d'images segmentées pour former des modèles de vision par ordinateur exigeants. Certaines des techniques pertinentes incluent la reconnaissance des limites et la classification des images.
Services d'annotations audio
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.
Ressources recommandées
Nos offres
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.
Clients en vedette
Donner aux équipes les moyens de créer des produits d'IA de pointe.
L'assistance d'experts est à portée de clic. Passez à la vitesse supérieure en matière de vision par IA ! Contactez-nous.
Questions fréquentes
1. Qu'est-ce que l'annotation vidéo et pourquoi est-elle importante pour l'IA ?
2. Quelle est la différence entre l'annotation vidéo et l'annotation d'images ?
3. Comment Shaip garantit-il l'exactitude des annotations ?
Chaque lot est soumis à un processus d'assurance qualité en quatre étapes : auto-vérification par l'annotateur, évaluation par les pairs, échantillonnage statistique par le chef de projet et audit qualité Six Sigma. Les seuils d'acceptation et les règles relatives aux cas limites sont définis lors de l'étalonnage avant le lancement de la production. Les livrables atteignent généralement une précision supérieure à 98 % par rapport aux référentiels de référence du client, grâce à des cycles d'itération intégrés à chaque projet.
4. Combien coûte l'annotation vidéo ?
Le prix de l'annotation vidéo dépend du type d'annotation (boîte englobante, polygone ou segmentation), de la densité d'images, du nombre d'objets par image, des exigences de précision et du volume total. Une tarification horaire et une tarification à la ressource sont proposées. Les tarifs de Shaip diminuent considérablement après la phase pilote ; les devis pour des projets à périmètre défini sont généralement fournis dans les 48 heures suivant la réception d'un échantillon de données.
5. Quels types d'annotations vidéo propose Shaip ?
Nous proposons neuf techniques : boîtes englobantes, polygones, segmentation sémantique, points clés, cuboïdes 3D, lignes et polylignes, classification d’images, squelette/pose et transcription vidéo. Les équipes de projet combinent généralement deux ou trois de ces techniques en fonction de l’architecture du modèle et du cas d’utilisation ; par exemple, les projets de conduite autonome associent généralement des boîtes englobantes 2D à des cuboïdes 3D et à des polylignes de voie.
6. Pourquoi externaliser l'annotation vidéo au lieu de la réaliser en interne ?
L'annotation en interne mobilise les ingénieurs en apprentissage automatique et les data scientists les plus expérimentés, les éloignant ainsi du développement des modèles. Une vidéo de 60 secondes à 30 images par seconde génère 1 800 images à étiqueter, et un ensemble d'entraînement classique pour la vision par ordinateur contient des centaines d'heures de séquences vidéo. Externaliser cette tâche auprès d'un partenaire spécialisé permet de bénéficier d'annotateurs qualifiés, de processus d'assurance qualité éprouvés, d'une capacité évolutive et d'une conformité réglementaire, sans pour autant perturber l'équipe principale d'apprentissage automatique.
7. En quoi Shaip se distingue-t-il des autres sociétés d'annotation vidéo ?
Trois différences majeures. Premièrement, des équipes d'annotation dédiées remplacent le crowdsourcing anonyme : la même équipe formée traite vos données, du projet pilote au déploiement à grande échelle. Deuxièmement, un processus d'assurance qualité à quatre niveaux piloté par des responsables qualité formés à la méthodologie Six Sigma. Troisièmement, une conformité garantie dès le premier jour : SOC 2 Type II, ISO 27001, flux de travail conformes à la loi HIPAA et gestion des données conforme au RGPD. Des projets pilotes gratuits sont disponibles sur demande.
8. Quels sont les défis liés à l’annotation de vidéos pour la vision par ordinateur ?
Les défis incluent la gestion de grands ensembles de données, la garantie de l’exactitude des annotations, la gestion de scènes complexes et l’élimination des biais dans l’étiquetage des données.
9. Comment l’annotation vidéo améliore-t-elle les systèmes de reconnaissance faciale ?
L'annotation vidéo étiquette les traits du visage, les expressions et les points clés, permettant à l'IA d'identifier et d'analyser avec précision les visages en temps réel pour des applications telles que la sécurité et la biométrie.
10. Comment les entreprises gèrent-elles les projets d’annotation vidéo à grande échelle ?
Des entreprises comme Shaip utilisent des plateformes évolutives, des équipes expérimentées et des outils d’automatisation pour gérer de gros volumes de données vidéo de manière efficace et précise.
11. Quels sont les principaux cas d’utilisation de l’annotation vidéo dans les applications d’IA ?
Les principaux cas d’utilisation incluent la surveillance des conducteurs, la surveillance du trafic, l’analyse du comportement de vente au détail, l’imagerie médicale, la reconnaissance faciale, la conduite autonome et la robotique.
12. Comment Shaip aide-t-il les entreprises avec des services d'annotation vidéo ?
Shaip propose des services d'annotation vidéo de haute qualité et évolutifs, adaptés à des secteurs spécifiques. Son expertise garantit des données précises et impartiales pour accélérer l'apprentissage et le développement de modèles d'IA.
