Anotación de video para IA inteligentes
Etiquete y prepare los datos de entrenamiento con los servicios de anotación de video para visión por computadora
Descubra canales de datos de video anotados sin cuellos de botella.
Clientes destacados
¿Por qué se necesitan los servicios de anotación de video para la visión por computadora?
¿Alguna vez ha considerado cómo las IA, las configuraciones de ML y las máquinas basadas en la visión por computadora pueden identificar de manera proactiva entidades específicas de video y tomar acciones en consecuencia? Aquí es donde entra la anotación de video, lo que permite que los sistemas inteligentes reconozcan e identifiquen objetos, patrones y más, en función de los datos etiquetados que se les envían.
¡Todavía no estoy seguro de por qué la anotación de video para visión por computadora tiene sentido! Bueno, si alguna vez ha considerado ser propietario de un automóvil autónomo, conocer los detalles de las anotaciones de video tiene mucho sentido. Ya sea entrenando vehículos autónomos para detectar bloqueos de carreteras, peatones y obstáculos son buenos para determinar poses y actividades, el etiquetado de video tiene un papel que desempeñar en el entrenamiento de casi todos los modelos de inteligencia artificial perceptiva..
Si todavía está confundido sobre cómo funciona toda la premisa, aquí hay un ejemplo que se explica por sí mismo:
Imagínese entrenar la base de datos de conocimientos de un automóvil autónomo antes de presentar el prototipo. Para poder funcionar a su máxima capacidad, el vehículo autónomo debe poder identificar señales, personas, barricadas, barricadas y otras entidades por las que pasar con precisión y precisión. Sin embargo, esto solo puede ser posible si los modelos de aprendizaje automático y visión por computadora pueden aprender utilizando los conjuntos de datos etiquetados, que eventualmente se usarán para entrenar los algoritmos.
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
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:
Cajas delimitadores
Posiblemente la técnica de etiquetado de video más confiable, la anotación Bounding Box se refiere a idear rectángulos imaginarios para detectar objetos.
Anotación de polígono
Para la clasificación de escenas y objetos, si hay entidades de forma irregular en juego, la anotación de polígonos es bastante útil, ya que es más precisa que los cuadros delimitadores.
Segmentación semántica
Si desea desarrollar IA de visión por computadora más específicas y precisas, es posible que desee considerar la segmentación semántica, que se refiere a la clasificación de imágenes a nivel de píxel.
Anotación de puntos clave
Las configuraciones de seguridad biométrica como la detección de rostros pueden beneficiarse de la anotación Keypoint que se enfoca en etiquetar las expresiones del usuario, marcadores faciales específicos como labios, narices, ojos e incluso anotaciones a nivel celular.
Anotación cuboide 3D
Probablemente una versión más definida de la anotación del cuadro delimitador, los cuboides 3D se utilizan para identificar y etiquetar objetos en tres dimensiones en lugar de dos, como lo ofrecen los cuadros delimitadores en 2D.
Anotación de línea y polilínea
Esta técnica se implementa mejor para verticales que requieren un enfoque más plano hacia las entidades de etiquetado. Se utiliza para anotar tuberías, carreteras, rieles y conjuntos de datos relacionados con marcas viales, carriles y más.
Clasificación de cuadros
Para los flujos de trabajo de datos relacionados con la anotación de videos de YouTube, implementamos la clasificación de cuadros como la forma preferida de anotación. Esto le permite hacer que los videos sean más navegables, con la capacidad de omitir cuadros y ofrece un mejor control.
Transcripción del vídeo
Si desea una mayor participación en sus videos, recomendamos la transcripción de video como una forma complementaria de anotación, más adecuada para traducir los fragmentos de audio del video en cuestión a texto.
Anotación esquelética
Si planea desarrollar modelos para aplicaciones de seguridad, fitness y análisis deportivo, recomendamos e implementamos anotaciones esqueléticas para identificar y etiquetar conjuntos de datos con un enfoque en la alineación y el posicionamiento del cuerpo.
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.
Razones para elegir a Shaip como su empresa de anotación de video confiable
Enfoque
Equipos dedicados y capacitados:
- Más de 30,000 colaboradores para la creación de datos, etiquetado y control de calidad
- Equipo de gestión de proyectos acreditado
- Equipo de desarrollo de productos experimentado
- Equipo de contratación y incorporación del grupo de talentos
Procesos
La mayor eficiencia del proceso está asegurada con:
- Proceso robusto Stage-Gate de 6 Sigma
- Un equipo dedicado de 6 cinturones negros Sigma: propietarios de procesos clave y cumplimiento de calidad
- Bucle de retroalimentación y mejora continua
Plataforma
La plataforma patentada ofrece beneficios:
- Plataforma de un extremo a otro basada en la web
- Calidad impecable
- TAT más rápido
- Entrega perfecta
Enfoque
Equipos dedicados y capacitados:
- Más de 30,000 colaboradores para la creación de datos, etiquetado y control de calidad
- Equipo de gestión de proyectos acreditado
- Equipo de desarrollo de productos experimentado
- Equipo de contratación y incorporación del grupo de talentos
Procesos
La mayor eficiencia del proceso está asegurada con:
- Proceso robusto Stage-Gate de 6 Sigma
- Un equipo dedicado de 6 cinturones negros Sigma: propietarios de procesos clave y cumplimiento de calidad
- Bucle de retroalimentación y mejora continua
Plataforma
La plataforma patentada ofrece beneficios:
- Plataforma de un extremo a otro basada en la web
- Calidad impecable
- TAT más rápido
- Entrega perfecta
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.
Automotor
Ayudamos a la industria automotriz a desarrollar e implementar herramientas confiables para la conducción autónoma y el monitoreo del conductor en el automóvil con base en nuestros conjuntos de datos de capacitación basados en IA de calidad.
Médico
Integramos capacidades de inteligencia artificial y aprendizaje automático aprovechando la anotación de video para agilizar los procedimientos médicos, de imágenes y procesos dentro del sistema médico.
Fabricación
Las industrias están utilizando la destreza de la anotación de video para capacitar y desarrollar herramientas basadas en IA para una producción más rápida, una toma de decisiones con límite de tiempo y una fabricación más eficiente.
Vigilancia
La anotación de video se está aprovechando para detectar objetos e identificar humanos, automóviles, árboles, animales y otros objetos para desarrollar herramientas mejoradas de seguridad y vigilancia.
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:
Anotación de texto
Servicios
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.
Anotación de audio
Servicios
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.
Anotación de imagen
Servicios
Nos enorgullecemos de etiquetar conjuntos de datos de imágenes segmentadas para entrenar modelos de visión por computadora. Algunas de las técnicas relevantes incluyen el reconocimiento de límites y la clasificación de imágenes.
Recomendaciones
Lista de ofrendas
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.
La asistencia de expertos está a solo un clic de distancia. ¡Planee llevar las capacidades de IA de visión al siguiente nivel! Comuníquese con nosotros para obtener ayuda profesional, de inmediato
Preguntas más frecuentes (FAQ)
La anotación de video es el proceso de etiquetar entidades específicas de video con metadatos relevantes, para que estén listas para el entrenamiento y sean reconocibles por la máquina.
Etiquetar entidades en la carretera como automóviles, peatones, señales de tránsito y otros elementos para entrenar automóviles autónomos, rastrear y categorizar poses y puntos clave faciales para juegos y aplicaciones específicos, e incluso etiquetar entidades personalizadas para acelerar la fabricación inteligente son algunas de las los ejemplos de anotaciones de video.
En la actualidad, se recomienda que anote videos de YouTube recurriendo a herramientas de anotación subcontratadas, como la transcripción de videos y la clasificación de cuadros. A diferencia del editor de anotaciones que ofrecía YouTube anteriormente, se espera que las estrategias subcontratadas funcionen mejor para mejorar la participación del usuario.
Sí, puede anotar un video de YouTube basándose principalmente en la clasificación de cuadros y la transcripción de videos.
Las IA y los modelos de Vision requieren una gran cantidad de datos de entrenamiento para aprender de ellos si desea que sean lo suficientemente capaces de tomar decisiones independientes y proactivas en el futuro. Por lo tanto, la visión por computadora necesita componentes de video debidamente preparados, etiquetados y etiquetados para ser alimentados junto con algoritmos para hacer que los modelos y, finalmente, las IA, sean más perceptivos.
El aprendizaje automático como tecnología garantiza que las máquinas sean capaces de aprender de patrones y datos identificables, sin intervención humana. Sin embargo, para que esto sea una realidad, se deben enviar al sistema conjuntos de datos listos para el entrenamiento, que se manejan mejor mediante anotaciones de video.