智能 AI 的视频注释

使用用于计算机视觉的视频注释服务标记和准备训练数据

特色客户

为什么计算机视觉需要视频注释服务?

您是否考虑过基于计算机视觉的 AI、ML 设置和机器如何主动识别特定于视频的实体并相应地采取行动? 这就是视频注释的用武之地,它允许智能系统根据提供给它们的标记数据来识别和识别对象、模式等。

仍然不确定为什么计算机视觉的视频注释有意义! 好吧,如果您曾经考虑过拥有一辆自动驾驶汽车,那么了解视频注释的细节是完全有道理的。 无论是训练自动驾驶汽车检测路障、行人还是障碍物都擅长确定姿势和活动,视频标签在训练几乎所有感知 AI 模型中都可以发挥作用。

图像注释

如果您仍然对整个前提的运作方式感到困惑,这里有一个不言自明的例子:

想象一下,在展示原型之前训练一辆自动驾驶汽车的知识数据库。 为了能够以最高容量运行,自动驾驶汽车应该能够识别信号、人员、路障、路障和其他实体,以准确和精确地通过。 然而,这只有在机器学习和计算机视觉模型可以使用标记数据集学习,最终用于训练算法的情况下才能成为可能。

视频标签 – 为您的 AI 提供人性化设计

长话短说 — Shaip 可让您访问一些最先进的视频注释解决方案,以构思具有感知力和高度智能的模型。 作为一家视频注释公司,Shaip 为您的特定目标设置提供最有效的模型训练火力,并通过数据挖掘工具、内部数据标记团队进一步强化,并能够引入各种视频注释工具以适应每个相关的用例。

如果您将视频标签要求外包给 Shaip,您可以获得以下资源:

视频注释服务
  • 能够处理较长的视频并提取信息
  • 自动化注释视角,加快上市时间
  • 访问逐帧标签
  • 行业特定覆盖
  • 精度更高
  • 处理大量数据的能力

我们的专长

轻松制作高效的视频标签

逐帧捕获视频中的每个对象并对其进行注释,使机器能够通过我们先进的视频标记服务识别移动的对象。 我们拥有提供视频标记解决方案的技术和经验,可帮助您使用全面标记的数据集满足您的所有视频标记需求。 我们帮助您以所需的准确度准确地构建计算机视觉模型。 定义您的用例,让 Shaip 使用我们可以使用的以下工具来完成为视觉模型提供动力的繁重工作:

边界框

边界框

可以说是最可靠的视频标记技术,边界框注释涉及构思虚构的矩形来检测对象。

多边形注释

多边形注释

对于场景和对象分类,如果有不规则形状的实体在玩,多边形注释就派上用场了,因为它比边界框更准确。

语义分割

语义分割

如果您想开发更有针对性和更准确的计算机视觉 AI,您可能需要考虑语义分割,这涉及在像素级别对图像进行分类。

关键点注释

关键点注释

像人脸检测这样的生物识别安全设置可以从 Keypoint 注释中受益,该注释侧重于标记用户表情、特定的面部标记(如嘴唇、鼻子、眼睛),甚至是细胞级别的注释。

3D 长方体注释

3D 长方体注释

可能是边界框注释的更明确版本,3D 长方体用于识别和标记三维对象,而不是二维边界框提供的二维对象。

线路&Amp; 折线注释

线和折线注释

这种技术最适用于需要对标记实体采取更平面方法的垂直行业。 它用于注释管道、道路、铁路和有关道路标记、车道等的数据集。

帧分类

帧分类

对于涉及 YouTube 视频注释的数据工作流,我们将帧分类作为首选的注释方式。 这使您可以使视频更易于导航,并能够跳帧并提供更好的控制。

视频转录

视频转录

如果您想更好地参与视频,我们建议将视频转录作为注释的补充形式,最适合将相关视频的音频片段翻译成文本。

骨架注释

骨架注释

如果您计划开发用于安全应用程序、健身和运动分析的模型,我们建议并部署骨骼注释以识别和标记数据集,重点是身体对齐和定位。

多标签注释

多标签注释

对于某些标记类别,您需要关注子类别以减少决策制定并使分析更加准确。 实例注释作为多标签视频注释的一部分,通过将车辆进一步分类为公共汽车、汽车等来帮助您实现相同的目标。

视频数据分析

视频数据分析

如果您想在规划成熟的训练策略之前分析视频标记需求,您可以始终依赖我们的视频数据分析,该分析旨在帮助您更好地规划用例,规划出高度具体的目标,并最终让我们能够部署正确的注释技术。

自定义注解

自定义注解

一旦视频数据分析结束,我们甚至可以帮助您规划由正确的视频注释工具支持的自定义注释策略,即使您的用例非常难以捉摸并且需要进一步详细说明。

选择 Shaip 作为您值得信赖的视频标注合作伙伴的理由

员工

员工

专门和训练有素的团队:

  • 7000 多名数据创建、标签和 QA 协作者
  • 有资质的项目管理团队
  • 经验丰富的产品开发团队
  • 人才库采购和入职团队
流程

流程

通过以下方式确保最高的流程效率:

  • 稳健的 6 Sigma Stage-Gate 工艺
  • 一个由 6 Sigma 黑带组成的专门团队——关键流程负责人和质量合规
  • 持续改进和反馈循环
平台

平台

获得专利的平台具有以下优势:

  • 基于网络的端到端平台
  • 无可挑剔的品质
  • 更快的 TAT
  • 无缝交付

为什么你应该外包视频数据标记/注释

敬业的团队

据估计,数据科学家将超过 80% 的时间花在数据清理和数据准备上。 通过外包,您的数据科学家团队可以专注于继续开发强大的算法,将繁琐的工作交给我们。

可扩展性

即使是普通的机器学习 (ML) 模型也需要标记大量数据,这需要公司从其他团队中获取资源。 借助像我们这样的视频注释顾问,我们提供领域专家,他们专注于您的项目,并且可以随着您的业务增长轻松扩展运营。

越品质

与需要在繁忙的日程安排中适应注释任务的团队相比,日复一日地进行注释的专门领域专家将 - 任何一天 - 都做得更好。 不用说,它会产生更好的输出。

消除内部偏差

AI 模型失败的原因是,从事数据收集和注释的团队无意中引入了偏见,从而扭曲了最终结果并影响了准确性。 但是,数据注释供应商通过消除假设和偏见,在注释数据以提高准确性方面做得更好。

提供的服务

专家图像数据收集并不是全面的 AI 设置的全员操作。 在 Shaip,您甚至可以考虑以下服务,使模型比平时更广泛:

文字注解

文字注解
服务

我们专注于通过注释详尽的数据集、使用实体注释、文本分类、情感注释和其他相关工具来准备文本数据训练。

音频注释

音频注释
服务

通过语音识别、说话人分类、情感识别等相关工具标记音频源、语音和特定于语音的数据集是我们的专长。

图像注释

图像注释
服务

我们以标记、分割图像数据集来训练计算机视觉模型而自豪。 一些相关技术包括边界识别和图像分类。

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视频注释是使用相关元数据标记特定于视频的实体的过程,使其可用于训练和机器可识别。

标记道路实体,如汽车、行人、路标和其他元素以训练自动驾驶汽车,跟踪和分类特定游戏和应用程序的姿势和面部关键点,甚至标记自定义实体以加速智能制造都是其中的一部分。视频注释的例子。

目前建议您通过视频转录、帧分类等外包标注工具对YouTube视频进行标注。 与 YouTube 之前提供的注释编辑器不同,外包策略有望更好地提高用户参与度。

是的,您可以主要依靠帧分类和视频转录来注释 YouTube 视频。

视觉 AI 和模型需要大量的训练数据来学习,如果您希望它们在未来有足够的能力做出独立和主动的决策。 因此,计算机视觉需要适当准备、标记和标记的视频组件与算法一起提供,以使模型和最终的 AI 更具洞察力。

机器学习作为一种技术确保机器能够从可识别的模式和数据中学习,而无需人工干预。 然而,要使这成为现实,必须将训练就绪的数据集提供给系统,最好通过视频注释来处理。