Servicios de anotación y etiquetado de vídeo para visión artificial.
Anotación precisa a nivel de fotograma en cuadros delimitadores, polígonos, segmentación y cuboides 3D, realizada por anotadores expertos capacitados con flujos de trabajo compatibles con SOC 2, HIPAA y GDPR.
¿Por qué es importante la anotación de vídeo?
La anotación de vídeo es el proceso de etiquetar objetos, acciones y eventos en los fotogramas de un vídeo para crear datos de entrenamiento para modelos de visión artificial. Permite que los sistemas de IA —incluidos vehículos autónomos, modelos de imágenes quirúrgicas, plataformas de análisis para el sector minorista y robótica— detecten, rastreen y clasifiquen objetos en movimiento en grabaciones del mundo real. Shaip ofrece anotaciones de vídeo con precisión de fotograma mediante nueve técnicas, entre las que se incluyen cuadros delimitadores, segmentación de polígonos, cuboides 3D y puntos clave esqueléticos.
Imagina entrenar la base de datos de conocimiento de un coche autónomo antes de presentar el prototipo. Para funcionar a pleno rendimiento, el vehículo autónomo debe ser capaz de identificar señales, personas, obstáculos, barricadas, etc., para sortearlos con precisión. Sin embargo, esto solo es posible si los modelos de aprendizaje automático y visión artificial pueden aprender utilizando los conjuntos de datos etiquetados que se emplean para entrenar los algoritmos.
Nuestra Experiencia
Etiquetado de video productivo simplificado
Capture cada objeto en el video, cuadro por cuadro, y anótelo para que los objetos en movimiento sean reconocibles por las máquinas con nuestros servicios avanzados de etiquetado de video. Contamos con la tecnología y la experiencia para ofrecer soluciones de etiquetado de video que lo ayuden con conjuntos de datos etiquetados de manera integral para todas sus necesidades de etiquetado de video. Le ayudamos a construir sus modelos de visión por computadora con precisión y con el nivel de precisión deseado. Defina su caso de uso y deje que Shaip haga el trabajo pesado de impulsar modelos de visión, con las siguientes herramientas a nuestra disposición:
Anotación del cuadro delimitador
La técnica de etiquetado de vídeo más utilizada. Dibujamos rectángulos 2D alrededor de los objetos objetivo en cada fotograma, lo que permite desarrollar modelos de detección y seguimiento de objetos para aplicaciones en conducción autónoma, vigilancia y análisis de datos en el sector minorista.
Anotación de polígono
Para objetos de forma irregular donde los cuadros delimitadores sobreestiman el área del objeto, nuestros anotadores trazan los límites exactos del objeto fotograma a fotograma, lo cual es esencial para un análisis preciso de la escena en imágenes médicas y grabaciones aéreas/con drones.
Segmentación semántica
Clasificación a nivel de píxel de cada región en cada fotograma. Se utiliza cuando los modelos necesitan distinguir entre carretera y acera, tumor y tejido sano, o producto y fondo; en cualquier situación donde la precisión del contexto a nivel de píxel sea importante.
Anotación de puntos clave
Etiquetado fotograma a fotograma de puntos de interés en rostros, cuerpos y objetos. Potencia modelos de reconocimiento facial, detección de gestos, seguridad biométrica y análisis de emociones.
Anotación cuboide 3D
Volúmenes delimitadores tridimensionales para objetos en el espacio: vehículos, peatones, equipos. El tipo de anotación estándar para pilas de percepción de conducción autónoma y robótica de almacén.
Anotación de línea y polilínea
Etiquetado de características lineales para carreteras, carriles, vías férreas, oleoductos y límites. Datos de entrenamiento fundamentales para modelos de detección de carriles, inspección de infraestructuras y navegación autónoma.
Clasificación de fotogramas y vídeos
Clasifica fotogramas completos o segmentos de vídeo por escena, acción o tipo de evento. Se utiliza en modelos de moderación de contenido, análisis deportivo e indexación de archivos multimedia.
Transcripción del vídeo
Transcripción de audio a texto sincronizada con fotogramas, además de anotaciones visuales y de texto emparejadas para el entrenamiento de IA multimodal e IA generativa.
Anotación esquelética y de postura
Etiquetado de puntos clave del cuerpo y estructura esquelética para el análisis de postura, movimiento y actividad. Potencia modelos de rendimiento deportivo, aplicaciones de fisioterapia y conjuntos de datos de entrenamiento de robótica humanoide.
Casos de uso de anotaciones de video
Shaip proporciona soluciones de anotación de video efectivas para una variedad de aplicaciones.
Monitoreo del conductor en cabina
Anotó cientos de horas de secuencias de video del conductor y del automóvil. Cada video contiene clips cuidadosamente anotados que muestran el movimiento de las características faciales y escenarios en el automóvil para monitorear con precisión el comportamiento del conductor y dar advertencias cuando se observan desviaciones.
IA minorista
La anotación de video también es útil en las tiendas minoristas para comprender el comportamiento del consumidor. Con nuestros videos anotados, es fácil diseñar aplicaciones para rastrear el movimiento de los compradores, comprender las decisiones de compra e identificar el robo.
Vigilancia de tráfico
La anotación de video tiene un papel importante que desempeñar en el desarrollo de aplicaciones de vigilancia de alta calidad. Hemos anotado con éxito cientos de horas de videos de vigilancia y CCTV a un nivel superior de resolución y detalle al anotar los objetos requeridos.
Reconocimiento facial
Shaip es capaz de aplicar puntos clave en el rostro de una persona para utilizarlos en el desarrollo de conjuntos de datos de entrenamiento de alto nivel para el desarrollo de aplicaciones de reconocimiento facial.
Detección de carril
Las capacidades avanzadas en la anotación de video nos permiten filtrar horas de videos y utilizar la anotación Polyline para entrenar vehículos para detectar carriles, marcas viales, tráfico vehicular, desvíos, carriles de calles e indicaciones.
Visión artificial y robótica
Al capacitar a los robots perceptivos en el uso, la adaptación y la respuesta a su entorno sin necesidad de interacción humana, es posible reducir las muertes y los accidentes que aumentan la productividad.
Anotación de etiquetas múltiples
Para ciertas categorías etiquetadas, debe concentrarse en las subcategorías para reducir la toma de decisiones y hacer que el análisis sea aún más preciso. La anotación de instancia, como parte de la anotación de video de múltiples etiquetas, lo ayuda con lo mismo al categorizar los vehículos como autobuses, automóviles y más.
Análisis de datos de video
En caso de que desee analizar la necesidad de etiquetado de video antes de planificar una estrategia de capacitación completa, siempre puede confiar en nuestro análisis de datos de video que tiene como objetivo ayudarlo a planificar mejor los casos de uso, planificar objetivos altamente específicos y, finalmente, permitirnos Implemente la técnica de anotación correcta.
Anotación personalizada
Una vez que finaliza el análisis de datos de video, incluso podemos ayudarlo a planificar estrategias de anotación personalizadas respaldadas por la herramienta de anotación de video adecuada, incluso si su caso de uso es muy difícil de alcanzar y requiere más detalles.
Etiquetado de video: toque humano para su inteligencia artificial
En pocas palabras: Shaip le permite acceder a algunas de las soluciones de anotación de video más avanzadas para idear modelos perceptivos y altamente inteligentes. Como empresa de anotación de video, Shaip brinda la potencia de fuego de entrenamiento de modelos más efectiva para sus configuraciones específicas de objetivos, fortalecida aún más con herramientas de minería de datos, equipos internos de etiquetado de datos y la capacidad de incorporar una amplia gama de herramientas de anotación de video para adaptarse cada caso de uso relevante.
Si subcontrata los requisitos de etiquetado de video a Shaip, puede obtener los siguientes recursos:
- Capacidad para manejar videos más largos y extraer información
- Perspectiva de anotación automatizada para un tiempo de comercialización más rápido
- Acceso al etiquetado cuadro por cuadro
- Cobertura específica de la industria
- Mayor precisión
- Capacidad para procesar enormes volúmenes de datos
¿Por qué los equipos eligen a Shaip para la anotación de vídeo?
Espacios exclusivos, no multitudes anónimas.
Tu proyecto cuenta con un equipo fijo de anotadores capacitados, además de un gerente de proyecto, un ingeniero de soluciones y un responsable de control de calidad dedicados; no hay rotación de personal. La calidad se mantiene constante en todos los lotes.
Anotadores capacitados en toda la red
Contamos con una plantilla global de más de 30,000 especialistas en anotación, que abarca la creación de datos, el etiquetado y el control de calidad, lo que nos permite ampliar un proyecto desde un programa piloto de 100 horas hasta una entrega de 100,000 horas sin cambiar de socios.
Control de calidad multinivel en cada lote
Cada entrega pasa por controles a nivel de anotador, revisión por pares, control de calidad del gerente de proyecto y muestreo estadístico, respaldados por líderes de calidad capacitados en Six Sigma, para que la precisión se mantenga por encima del 98 % en los lotes de producción.
Preparado para cumplir con la normativa desde el primer día.
Controles SOC 2 Tipo II, flujos de trabajo alineados con HIPAA para datos médicos, manejo de datos que cumple con GDPR + DPDP, acuerdos de confidencialidad (NDA) para todos los anotadores y prácticas de seguridad de la información ISO 27001.
Industrias
Como uno de los proveedores de soluciones líderes en la industria, ayudamos a una variedad de industrias a diseñar y desarrollar herramientas y modelos de automatización basados en nuestro conjunto de servicios de anotación de video. Reunimos la capacidad de la tecnología y la competencia de expertos humanos para analizar grandes volúmenes de datos para mejorar la producción, reducir errores y aumentar la eficiencia.
Vehículos autónomos
Etiquetado preciso de peatones, vehículos, marcas viales, señalización y geometría de la carretera para sistemas avanzados de asistencia al conductor (ADAS) y equipos de percepción de vehículos autónomos (AV) completos. Se entregaron cientos de horas de monitoreo del conductor en la cabina y grabaciones en carretera.
Atención médica e imagenología médica
Anotación de vídeos quirúrgicos, secuencias de ultrasonido, grabaciones de endoscopia y vídeos de seguimiento del comportamiento para IA clínica, bajo flujos de trabajo que cumplen con la normativa HIPAA y están sujetos a acuerdos de confidencialidad.
Robótica e IA física
Anotación de vídeo egocéntrica y exocéntrica para robots humanoides, automatización de almacenes y datos de entrenamiento de IA integrada. Etiquetado multivista y multifotograma sincronizado con los datos de postura.
Vigilancia y seguridad pública
Anotación de imágenes de CCTV, drones y cámaras corporales para la detección de amenazas, el análisis de multitudes y la creación de modelos de vídeo forenses. Sistemas de procesamiento de alta resolución y alto rendimiento.
Comercio minorista y comercio electrónico
Seguimiento del flujo de compradores, monitorización de estanterías, detección de la longitud de las colas y etiquetado para la prevención de pérdidas en modelos de análisis minorista y cajas de pago autónomas.
Seguros y tramitación de reclamaciones
Evaluación de daños, reconstrucción de accidentes y etiquetado de pruebas de reclamaciones para flujos de trabajo de IA de seguros. Captura
Servicios Ofrecidos
La recopilación de datos de imágenes de expertos no es una tarea práctica para las configuraciones integrales de IA. En Shaip, incluso puede considerar los siguientes servicios para hacer que los modelos estén más extendidos de lo habitual:
Servicios de anotación de texto
Nos especializamos en preparar el entrenamiento de datos textuales mediante la anotación de conjuntos de datos exhaustivos, utilizando anotaciones de entidades, clasificación de texto, anotaciones de opiniones y otras herramientas relevantes.
Servicios de anotación de imágenes
Nos enorgullecemos de etiquetar conjuntos de datos de imágenes segmentados para entrenar modelos de visión por computadora exigentes. Algunas de las técnicas relevantes incluyen el reconocimiento de límites y la clasificación de imágenes.
Servicios de anotación de audio
Etiquetar fuentes de audio, voz y conjuntos de datos específicos de voz a través de herramientas relevantes como reconocimiento de voz, registro de locutores, reconocimiento de emociones, es algo en lo que nos especializamos.
Recomendaciones
Ofertas
Recopilación de datos de video de primer nivel para entrenar modelos de IA
Lo ayudamos a capturar cada objeto en un video cuadro por cuadro, luego tomamos el objeto en movimiento, lo etiquetamos y lo hacemos reconocible por las máquinas. Recopilar conjuntos de datos de video de calidad para entrenar sus modelos ML siempre ha sido un proceso estricto y lento, la diversidad y las cantidades masivas requeridas se suman a una mayor complejidad.
Guía de compradores
Guía del comprador para anotación y etiquetado de video
Es un dicho bastante común que todos hemos escuchado. que una imagen puede decir más que mil palabras, imagínense lo que podría estar diciendo un video? Un millón de cosas, tal vez. Ninguna de las aplicaciones innovadoras que nos prometieron, como los automóviles sin conductor o las cajas registradoras inteligentes, es posible sin la anotación de video.
Soluciones
Servicios y soluciones de visión artificial
La visión por computadora es un área de las tecnologías de inteligencia artificial queEntrenar a las máquinas para que vean, comprendan e interpreten el mundo visual, como lo hacemos los humanos. Ayuda a desarrollar modelos de aprendizaje automático para comprender, identificar y clasificar con precisión los objetos en una imagen o un video, a una escala y velocidad mucho mayores.
Clientes destacados
Capacitar a los equipos para crear productos de inteligencia artificial líderes en el mundo.
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Preguntas frecuentes
1. ¿Qué es la anotación de vídeo y por qué es importante para la IA?
2. ¿Cuál es la diferencia entre la anotación de vídeo y la anotación de imágenes?
3. ¿Cómo garantiza Shaip la precisión de las anotaciones?
Cada lote supera un proceso de control de calidad de cuatro niveles: autoevaluación del anotador, revisión por pares, muestreo estadístico del gestor del proyecto y auditoría de calidad Six Sigma. Los umbrales de aceptación y las reglas para casos límite se fijan durante la calibración antes de que comience la producción. Las entregas de producción suelen alcanzar una precisión superior al 98 % con respecto a los conjuntos de referencia del cliente, con ciclos de iteración integrados en cada proyecto.
4. ¿Cuánto cuesta la anotación de video?
El precio de la anotación de vídeo depende del tipo de anotación (cuadro delimitador, polígono o segmentación), la densidad de fotogramas, la cantidad de objetos por fotograma, los requisitos de precisión y el volumen total. Se ofrecen precios por hora y por archivo. Los precios de Shaip se reducen considerablemente después de la fase piloto; las cotizaciones con alcance limitado se suelen enviar en un plazo de 48 horas tras recibir un conjunto de datos de muestra.
5. ¿Qué tipos de anotaciones de vídeo ofrece Shaip?
Ofrecemos nueve técnicas: caja delimitadora, polígono, segmentación semántica, puntos clave, cuboide 3D, línea y polilínea, clasificación de fotogramas, esqueleto/pose y transcripción de vídeo. Los equipos de proyecto suelen combinar dos o tres de estas técnicas, dependiendo de la arquitectura del modelo y el caso de uso; por ejemplo, los proyectos de conducción autónoma suelen combinar cajas delimitadoras 2D con cuboides 3D y polilíneas de carril.
6. ¿Por qué externalizar la anotación de vídeos en lugar de realizarla internamente?
La anotación interna desvía a los ingenieros sénior de aprendizaje automático y a los científicos de datos del trabajo con modelos. Un vídeo de 60 segundos a 30 fps genera 1,800 fotogramas para etiquetar, y un conjunto de entrenamiento típico de visión artificial contiene cientos de horas de este tipo de metraje. La externalización a un socio especializado proporciona acceso a anotadores capacitados, procesos de control de calidad consolidados, capacidad escalable y cumplimiento normativo, sin desviar al equipo principal de aprendizaje automático.
7. ¿En qué se diferencia Shaip de otras empresas de anotación de vídeo?
Tres diferencias. Primero, equipos de anotadores dedicados en lugar de crowdsourcing anónimo: el mismo equipo capacitado trabaja con sus datos desde la fase piloto hasta la implementación a gran escala. Segundo, un proceso de control de calidad de cuatro niveles liderado por responsables de calidad con formación en Six Sigma. Tercero, cumplimiento normativo desde el primer día: SOC 2 Tipo II, ISO 27001, flujos de trabajo alineados con HIPAA y gestión de datos conforme al RGPD. Se ofrecen programas piloto gratuitos bajo petición.
8. ¿Cuáles son los desafíos en la anotación de videos para visión por computadora?
Los desafíos incluyen la gestión de grandes conjuntos de datos, garantizar la precisión de las anotaciones, el manejo de escenas complejas y la eliminación de sesgos en el etiquetado de datos.
9. ¿Cómo la anotación de vídeo mejora los sistemas de reconocimiento facial?
Las anotaciones de video etiquetan rasgos faciales, expresiones y puntos clave, lo que permite que la IA identifique y analice rostros con precisión en tiempo real para aplicaciones como seguridad y biometría.
10. ¿Cómo gestionan las empresas proyectos de anotación de vídeo a gran escala?
Empresas como Shaip utilizan plataformas escalables, equipos experimentados y herramientas de automatización para gestionar grandes volúmenes de datos de vídeo de manera eficiente y precisa.
11. ¿Cuáles son los principales casos de uso de la anotación de vídeo en aplicaciones de IA?
Los casos de uso clave incluyen el monitoreo de conductores, la vigilancia del tráfico, el análisis del comportamiento minorista, las imágenes médicas, el reconocimiento facial, la conducción autónoma y la robótica.
12. ¿Cómo apoya Shaip a las empresas con servicios de anotación de vídeo?
Shaip ofrece servicios de anotación de video escalables y de alta calidad, adaptados a industrias específicas. Su experiencia garantiza datos precisos y sin sesgos para acelerar el entrenamiento y desarrollo de modelos de IA.
