Anotasi Video untuk AI Cerdas

Beri label dan siapkan data pelatihan dengan Layanan Anotasi Video untuk Computer Vision

Anotasi video

Temukan saluran data video beranotasi tanpa hambatan.

Klien Unggulan

Mengapa Layanan Anotasi Video diperlukan untuk Computer Vision?

Pernahkah Anda mempertimbangkan bagaimana AI, penyiapan ML, dan mesin berdasarkan visi komputer dapat secara proaktif mengidentifikasi entitas khusus video dan mengambil tindakan yang sesuai? Di sinilah anotasi video masuk, memungkinkan sistem cerdas untuk mengenali dan mengidentifikasi objek, pola, dan banyak lagi, berdasarkan data berlabel yang diumpankan kepada mereka.

Masih tidak yakin mengapa anotasi video untuk visi komputer masuk akal! Nah, jika Anda pernah mempertimbangkan untuk memiliki mobil yang dapat dikendarai sendiri, mengetahui seluk beluk anotasi video sangat masuk akal. Baik itu melatih kendaraan otonom untuk mendeteksi penghalang jalan, pejalan kaki, & rintangan yang pandai menentukan pose dan aktivitas, pelabelan video berperan dalam melatih hampir setiap model AI perseptif.

Anotasi gambar

Jika Anda masih bingung bagaimana keseluruhan premis bekerja, berikut adalah contoh yang cukup jelas:

Bayangkan melatih basis data pengetahuan tentang mobil self-driving sebelum meluncurkan prototipe. Agar dapat berfungsi pada kapasitas tertinggi, kendaraan otonom harus dapat mengidentifikasi sinyal, orang, penghalang jalan, barikade, dan entitas lain untuk dilalui dengan akurat dan presisi. Namun, ini hanya dapat dimungkinkan jika pembelajaran mesin & model visi komputer dapat belajar menggunakan kumpulan data berlabel, yang pada akhirnya digunakan untuk melatih algoritme.

Pelabelan Video – Sentuhan Manusia untuk AI Anda

Singkat cerita — Shaip memungkinkan Anda mengakses beberapa solusi anotasi video paling canggih untuk menemukan model yang tanggap dan sangat cerdas. Sebagai perusahaan anotasi video, Shaip memberikan daya tembak pelatihan model yang paling efektif untuk penyiapan spesifik tujuan Anda, diperkuat lebih lanjut dengan alat penambangan data, tim pelabelan data internal, dan kemampuan untuk menghadirkan berbagai alat anotasi video yang sesuai setiap kasus penggunaan yang relevan.

Jika Anda mengalihdayakan persyaratan pelabelan video ke Shaip, Anda bisa mendapatkan sumber daya berikut:

Layanan anotasi video
  • Kemampuan untuk menangani video yang lebih panjang dan mengekstrak info
  • Perspektif anotasi otomatis untuk waktu-ke-pasar yang lebih cepat
  • Akses ke pelabelan frame-by-frame
  • Cakupan khusus industri
  • Akurasi yang lebih tinggi
  • Kemampuan untuk memproses volume data yang gila

Keahlian kami

Pelabelan Video Produktif Menjadi Mudah

Tangkap setiap objek dalam video, bingkai demi bingkai, dan beri anotasi agar objek bergerak dapat dikenali oleh mesin dengan layanan pelabelan video canggih kami. Kami memiliki teknologi dan pengalaman untuk menawarkan solusi pelabelan video yang membantu Anda dengan kumpulan data berlabel komprehensif untuk semua kebutuhan pelabelan video Anda. Kami membantu Anda membangun model visi komputer Anda secara akurat dan dengan tingkat akurasi yang diinginkan. Tentukan kasus penggunaan Anda dan biarkan Shaip melakukan pengangkatan berat model powering vision, dengan alat-alat berikut yang kami miliki:

Kotak pembatas

Kotak Pembatas

Bisa dibilang sebagai teknik pelabelan video yang paling andal, anotasi Kotak Batas berkaitan dengan pembuatan ide persegi panjang imajiner untuk mendeteksi objek.

Anotasi poligon

Anotasi Poligon

Untuk klasifikasi adegan dan objek, jika ada entitas berbentuk tidak beraturan dalam permainan, anotasi poligon sangat berguna, karena lebih akurat daripada kotak pembatas.

Segmentasi semantik

Segmentasi Semantik

Jika Anda ingin mengembangkan AI visi komputer yang lebih bertarget dan akurat, Anda mungkin ingin mempertimbangkan segmentasi semantik, yang menyangkut pengklasifikasian gambar pada tingkat piksel.

Anotasi titik kunci

Anotasi Poin Utama

Penyiapan keamanan biometrik seperti deteksi wajah dapat memanfaatkan anotasi Keypoint yang berfokus pada pelabelan ekspresi pengguna, penanda wajah tertentu seperti bibir, hidung, mata, dan bahkan anotasi di tingkat seluler.

Anotasi berbentuk kubus 3d

Anotasi Kubus 3D

Mungkin versi anotasi Kotak Batas yang lebih jelas, kuboid 3D digunakan untuk mengidentifikasi dan memberi label objek dalam tiga dimensi daripada dua, seperti yang ditawarkan oleh kotak pembatas 2D.

Anotasi garis & polyline

Anotasi Garis & Polyline

Teknik ini paling baik digunakan untuk vertikal yang membutuhkan pendekatan yang lebih datar terhadap entitas pelabelan. Ini digunakan untuk memberi anotasi pada saluran pipa, jalan, rel, dan kumpulan data tentang marka jalan, lajur, dan lainnya.

Klasifikasi bingkai

Klasifikasi Bingkai

Untuk alur kerja data terkait anotasi video YouTube, kami menerapkan klasifikasi bingkai sebagai cara anotasi yang lebih disukai. Ini memungkinkan Anda membuat video lebih mudah dinavigasi, dengan kemampuan untuk melewati bingkai & menawarkan kontrol yang lebih baik.

Transkripsi video

Video Transkripsi

Jika Anda ingin keterlibatan yang lebih baik pada video Anda, sebaiknya transkripsi video sebagai bentuk anotasi tambahan, paling cocok untuk menerjemahkan cuplikan audio dari video yang bersangkutan ke dalam teks.

Anotasi kerangka

Anotasi kerangka

Jika Anda berencana mengembangkan model untuk aplikasi keamanan, kebugaran, dan analitik olahraga, kami merekomendasikan dan menerapkan anotasi kerangka untuk mengidentifikasi dan memberi label kumpulan data dengan fokus pada penyelarasan dan pemosisian tubuh.

Kasus Penggunaan Anotasi Video

Shaip menyediakan solusi anotasi video yang efektif untuk berbagai aplikasi.

Pemantauan pengemudi

Dalam Pemantauan Pengemudi Kabin

Ratusan jam rekaman video pengemudi dan dalam mobil. Setiap video berisi klip beranotasi lengkap yang menampilkan gerakan fitur wajah, dan skenario di dalam mobil untuk memantau perilaku pengemudi secara akurat dan memberikan peringatan saat ditemukan penyimpangan.

Ritel ai

AI Ritel

Anotasi video juga berguna di toko ritel untuk memahami perilaku konsumen. Dengan video beranotasi kami, mudah untuk merancang aplikasi untuk melacak pergerakan pembeli, memahami keputusan pembelian, dan mengidentifikasi pencurian.

Kumpulan data video lalu lintas

Pengawasan Lalu Lintas

Anotasi video memiliki peran penting dalam mengembangkan aplikasi pengawasan berkualitas tinggi. Kami telah berhasil membuat anotasi ratusan jam pengawasan dan video CCTV pada tingkat resolusi dan perincian yang superior dengan memberi anotasi pada objek yang diperlukan.

Anotasi titik kunci

Pengenalan Wajah

Shaip mampu menerapkan poin-poin penting pada wajah seseorang untuk digunakan dalam mengembangkan set data pelatihan kelas atas untuk mengembangkan aplikasi pengenalan wajah.

Deteksi jalur

Deteksi Jalur

Kemampuan canggih dalam anotasi video memungkinkan kami untuk menyaring jam video dan menggunakan anotasi Polyline untuk melatih kendaraan guna mendeteksi jalur, marka jalan, lalu lintas kendaraan, pengalihan, jalur jalan, dan petunjuk arah.

Visi komputer & robotika

Visi Komputer & Robotika

Dengan melatih robot perseptif dalam menggunakan, beradaptasi, dan merespons lingkungan mereka tanpa perlu interaksi manusia, adalah mungkin untuk mengurangi kematian dan kecelakaan yang meningkatkan produktivitas.

Anotasi multi-label

Anotasi Multi-Label

Untuk kategori berlabel tertentu, Anda perlu fokus pada subkategori untuk mengurangi pengambilan keputusan dan membuat analisis menjadi lebih akurat. Anotasi instans, sebagai bagian dari anotasi video multi-label, membantu Anda dengan hal yang sama dengan mengelompokkan kendaraan lebih lanjut sebagai bus, mobil, dan lainnya.

Analisis data video

Analisis Data Video

Jika Anda ingin menganalisis kebutuhan pelabelan video sebelum merencanakan strategi pelatihan yang lengkap, Anda selalu dapat mengandalkan analisis data video kami yang bertujuan membantu Anda merencanakan kasus penggunaan dengan lebih baik, merencanakan tujuan yang sangat spesifik, dan pada akhirnya memungkinkan kami untuk menerapkan teknik anotasi yang tepat.

Anotasi khusus

Anotasi Kustom

Setelah analisis data video selesai, kami bahkan dapat membantu Anda merencanakan strategi anotasi khusus yang didukung oleh alat anotasi video yang tepat, meskipun kasus penggunaan Anda sangat sulit dipahami dan memerlukan perincian lebih lanjut.

Alasan memilih Shaip sebagai Perusahaan Anotasi Video Tepercaya Anda

Konsultan Ahli

Konsultan Ahli

Tim yang berdedikasi dan terlatih:

  • 30,000+ kolaborator untuk Pembuatan Data, Pelabelan & QA
  • Tim Manajemen Proyek Terpercaya
  • Tim Pengembangan Produk Berpengalaman
  • Tim Sumber & Orientasi Pangkalan Bakat
Proses

Proses

Efisiensi proses tertinggi dijamin dengan:

  • Proses Gerbang Panggung 6 Sigma yang Kuat
  • Tim khusus yang terdiri dari sabuk hitam 6 Sigma – Pemilik proses utama & Kepatuhan kualitas
  • Perbaikan Berkelanjutan & Putaran Umpan Balik
Platform

Platform

Platform yang dipatenkan menawarkan manfaat:

  • Platform ujung ke ujung berbasis web
  • Kualitas Sempurna
  • TAT lebih cepat
  • Pengiriman Mulus

Industri yang Kami Sajikan

Sebagai salah satu penyedia solusi terkemuka di industri, kami membantu berbagai industri merancang dan mengembangkan alat dan model otomatisasi berdasarkan rangkaian layanan anotasi video kami. Kami menyatukan kemampuan teknologi dan kompetensi ahli manusia untuk menganalisis volume data yang besar untuk meningkatkan produksi, mengurangi kesalahan, dan meningkatkan efisiensi.

Otomotif

Otomotif

Kami membantu industri otomotif mengembangkan dan menerapkan alat yang andal untuk mengemudi otonom dan pemantauan pengemudi dalam mobil berdasarkan set data pelatihan berbasis AI berkualitas kami.

Medis

Medis

Kami mengintegrasikan kemampuan AI dan pembelajaran mesin dengan memanfaatkan anotasi video untuk menyederhanakan medis, pencitraan, prosedur, dan proses dalam sistem medis.

 Manufaktur

Manufaktur

Industri memanfaatkan kecakapan anotasi video untuk melatih dan mengembangkan alat berbasis AI untuk produksi yang lebih cepat, pengambilan keputusan yang terikat waktu, dan perampingan manufaktur.

Pengawasan

Pengawasan

Anotasi video sedang dimanfaatkan untuk mendeteksi objek, dan mengidentifikasi manusia, mobil, pohon, hewan, dan objek lain untuk mengembangkan alat keamanan dan pengawasan yang ditingkatkan.

Layanan yang ditawarkan

Pengumpulan data gambar ahli tidak semuanya dilakukan untuk penyiapan AI yang komprehensif. Di Shaip, Anda bahkan dapat mempertimbangkan layanan berikut untuk membuat model jauh lebih luas dari biasanya:

Anotasi teks

Anotasi Teks
Layanan

Kami berspesialisasi dalam menyiapkan pelatihan data tekstual dengan membuat anotasi kumpulan data lengkap, menggunakan anotasi entitas, klasifikasi teks, anotasi sentimen, dan alat relevan lainnya.

Anotasi audio

Anotasi Audio
Layanan

Memberi label pada sumber audio, ucapan, dan kumpulan data khusus suara melalui alat yang relevan seperti pengenalan ucapan, diarisasi pembicara, pengenalan emosi, adalah sesuatu yang menjadi spesialisasi kami.

Anotasi gambar

Anotasi Gambar
Layanan

Kami bangga dengan pelabelan, kumpulan data gambar tersegmentasi untuk melatih model visi komputer. Beberapa teknik yang relevan termasuk pengenalan batas & klasifikasi gambar.

Bantuan Ahli hanya dengan sekali klik. Berencana untuk membawa kemampuan AI visi ke level selanjutnya! Hubungi kami untuk bantuan profesional, segera

Anotasi video adalah proses pelabelan entitas khusus video dengan metadata yang relevan, agar siap untuk pelatihan dan dapat dikenali oleh mesin.

Memberi label pada entitas di jalan seperti mobil, pejalan kaki, rambu jalan, dan elemen lain untuk melatih mobil yang dapat dikendarai sendiri, melacak dan mengkategorikan pose dan titik kunci wajah untuk game dan aplikasi tertentu, dan bahkan menandai entitas khusus untuk mempercepat manufaktur cerdas adalah beberapa di antaranya. contoh anotasi video.

Saat ini, Anda disarankan untuk membuat anotasi pada video YouTube dengan menggunakan alat anotasi yang dialihdayakan seperti transkripsi video dan klasifikasi bingkai. Berbeda dengan editor anotasi yang sebelumnya ditawarkan oleh YouTube, strategi yang dialihdayakan diharapkan dapat bekerja lebih baik dalam meningkatkan keterlibatan pengguna.

Ya, Anda dapat membuat anotasi pada video YouTube dengan mengandalkan klasifikasi bingkai dan transkripsi video.

Vision AI dan model memerlukan banyak data pelatihan untuk dipelajari jika Anda ingin mereka cukup mampu mengambil keputusan yang independen dan proaktif di masa mendatang. Oleh karena itu, visi komputer perlu disiapkan, diberi tag, dan diberi label komponen video dengan benar untuk dimasukkan bersama dengan algoritme untuk membuat model dan akhirnya AI, lebih perseptif.

Pembelajaran mesin sebagai teknologi memastikan bahwa mesin mampu belajar dari pola dan data yang dapat diidentifikasi, tanpa campur tangan manusia. Namun, agar ini menjadi kenyataan, set data siap pelatihan harus dimasukkan ke sistem, yang paling baik ditangani oleh anotasi video.