Anotação de vídeo para IAs inteligentes
Rotule e prepare dados de treinamento com Serviços de Anotação de Vídeo para Visão Computacional
Descubra pipelines de dados de vídeo anotados sem gargalos.
Clientes em destaque
Por que os Serviços de Anotação de Vídeo são necessários para Visão Computacional?
Você já considerou como IAs, configurações de ML e máquinas baseadas em visão computacional podem identificar de forma proativa entidades específicas de vídeo e tomar as medidas adequadas? É aí que entra a anotação de vídeo, permitindo que sistemas inteligentes reconheçam e identifiquem objetos, padrões e muito mais, com base nos dados rotulados alimentados a eles.
Ainda não tenho certeza sobre por que a anotação de vídeo para visão computacional faz sentido! Bem, se você já pensou em possuir um carro autônomo, conhecer os detalhes da anotação de vídeo faz todo o sentido. Seja treinando veículos autônomos para detectar bloqueios de estradas, pedestres e obstáculos são bons para determinar poses e atividades, a rotulagem de vídeo tem um papel a desempenhar no treinamento de quase todos os modelos de IA perceptivos..
Se você ainda está confuso sobre como toda a premissa funciona, aqui está um exemplo autoexplicativo:
Imagine treinar o banco de dados de conhecimento de um carro autônomo antes de revelar o protótipo. Para poder funcionar com capacidade máxima, o veículo autônomo deve ser capaz de identificar sinais, pessoas, bloqueios de estradas, barricadas e outras entidades para passar com exatidão e precisão. No entanto, isso só pode ser possível se os modelos de aprendizado de máquina e visão computacional puderem aprender usando os conjuntos de dados rotulados, eventualmente usados para treinar os algoritmos.
Rotulagem de vídeo – toque humano para sua IA
Para encurtar a história - Shaip permite acessar algumas das soluções de anotação de vídeo mais avançadas para idealizar modelos perceptivos e altamente inteligentes. Como uma empresa de anotação de vídeo, a Shaip empresta o poder de fogo de treinamento de modelo mais eficaz para suas configurações específicas de objetivo, fortalecido ainda mais com ferramentas de mineração de dados, equipes internas de rotulagem de dados e a capacidade de trazer uma ampla variedade de ferramentas de anotação de vídeo para se adequar cada caso de uso relevante.
Se você terceirizar os requisitos de rotulagem de vídeo para a Shaip, poderá obter os seguintes recursos:
- Capacidade de lidar com vídeos mais longos e extrair informações
- Perspectiva de anotação automatizada para um time-to-market mais rápido
- Acesso à rotulagem quadro a quadro
- Cobertura específica do setor
- Maior precisão
- Capacidade de processar volumes insanos de dados
Nossa especialidade
Rotulagem de vídeo produtiva facilitada
Capture cada objeto no vídeo, quadro a quadro, e anote-o para tornar os objetos em movimento reconhecíveis por máquinas com nossos serviços avançados de rotulagem de vídeo. Temos a tecnologia e a experiência para oferecer soluções de rotulagem de vídeo que ajudam você com conjuntos de dados rotulados de forma abrangente para todas as suas necessidades de rotulagem de vídeo. Ajudamos você a construir seus modelos de visão computacional com precisão e com o nível de precisão desejado. Defina o seu caso de uso e deixe a Shaip fazer o trabalho pesado de potenciar os modelos de visão, com as seguintes ferramentas à nossa disposição:
Caixas delimitadoras
Indiscutivelmente a técnica de rotulagem de vídeo mais confiável, a anotação Bounding Box diz respeito à criação de retângulos imaginários para detectar objetos.
Anotação de polígono
Para classificação de cena e objeto, se houver entidades de formato irregular em jogo, a anotação de polígonos é bastante útil, pois é mais precisa do que caixas delimitadoras.
Segmentação Semântica
Se você deseja desenvolver IAs de visão computacional mais direcionadas e precisas, convém considerar a segmentação semântica, que diz respeito à classificação de imagens no nível de pixel.
Anotação de ponto-chave
Configurações de segurança biométrica, como detecção de rosto, podem se beneficiar da anotação Keypoint, que se concentra em rotular expressões do usuário, marcadores faciais específicos, como lábios, narizes, olhos e até anotações no nível celular.
Anotação Cubóide 3D
Provavelmente uma versão mais definida da anotação Bounding Box, os cuboides 3D são usados para identificar e rotular objetos em três dimensões em vez de duas, como oferecido pelas caixas delimitadoras 2D.
Anotação de linha e polilinha
Essa técnica é melhor implantada para verticais que exigem uma abordagem mais planar para rotular entidades. Ele é usado para anotar oleodutos, estradas, trilhos e conjuntos de dados relativos a marcações rodoviárias, pistas e muito mais.
Classificação de quadros
Para fluxos de trabalho de dados relacionados à anotação de vídeo do YouTube, implementamos a classificação de quadros como a forma preferida de anotação. Isso permite que você torne os vídeos mais navegáveis, com a capacidade de pular quadros e oferece melhor controle.
Transcrição de vídeo
Se você deseja um melhor envolvimento em seus vídeos, recomendamos a transcrição de vídeo como uma forma complementar de anotação, mais adequada para traduzir os trechos de áudio do vídeo em questão em texto.
Anotação Esquelética
Se você planeja desenvolver modelos para aplicativos de segurança, fitness e análises esportivas, recomendamos e implementamos a anotação esquelética para identificar e rotular conjuntos de dados com foco no alinhamento e posicionamento do corpo.
Casos de uso de anotações de vídeo
A Shaip fornece soluções eficazes de anotação de vídeo para uma variedade de aplicações.
Monitoramento do motorista de cabine
Centenas de horas anotadas de imagens de vídeo do motorista e do carro. Cada vídeo contém clipes minuciosamente anotados com movimentos de características faciais e cenários no carro para monitorar com precisão o comportamento do motorista e dar avisos quando desvios são observados.
IA de varejo
A anotação de vídeo também é útil em lojas de varejo para entender o comportamento do consumidor. Com nossos vídeos anotados, é fácil projetar aplicativos para rastrear o movimento do comprador, entender as decisões de compra e identificar o roubo.
Vigilância de Trânsito
A anotação de vídeo tem um papel significativo a desempenhar no desenvolvimento de aplicativos de vigilância de alta qualidade. Anotamos com sucesso centenas de horas de vídeos de vigilância e CFTV em um nível superior de resolução e detalhamento, anotando os objetos necessários.
Reconhecimento facial
Shaip é capaz de aplicar pontos-chave no rosto de uma pessoa para serem usados no desenvolvimento de conjuntos de dados de treinamento de ponta para o desenvolvimento de aplicativos de reconhecimento facial.
Detecção de faixa
Os recursos avançados de anotação de vídeo nos permitem filtrar horas de vídeos e usar a anotação Polyline para treinar veículos para detectar faixas, marcações rodoviárias, tráfego de veículos, desvios, vias e direções.
Visão Computacional e Robótica
Ao treinar robôs perceptivos no uso, adaptação e resposta ao seu ambiente sem a necessidade de interação humana, é possível reduzir fatalidades e acidentes que aumentam a produtividade.
Anotação de vários rótulos
Para certas categorias rotuladas, você precisa se fixar em subcategorias para diminuir a tomada de decisões e tornar a análise ainda mais precisa. A anotação de instância, como parte da anotação de vídeo com vários rótulos, ajuda você com a mesma categorização de veículos como ônibus, carros e muito mais.
Análise de dados de vídeo
Caso você queira analisar a necessidade de rotulagem de vídeo antes de planejar uma estratégia de treinamento completa, sempre pode contar com nossa análise de dados de vídeo que visa ajudá-lo a planejar melhor os casos de uso, planejar metas altamente específicas e, eventualmente, nos permitir implantar a técnica de anotação correta.
Anotação personalizada
Quando a análise de dados de vídeo terminar, podemos até ajudá-lo a planejar estratégias de anotação personalizadas com suporte da ferramenta de anotação de vídeo certa, mesmo que seu caso de uso seja altamente evasivo e exija mais detalhes.
Razões para escolher a Shaip como sua empresa confiável de anotações de vídeo
Pessoas
Equipes dedicadas e treinadas:
- Mais de 30,000 colaboradores para criação de dados, rotulagem e controle de qualidade
- Equipe de gerenciamento de projetos credenciada
- Equipe de desenvolvimento de produto experiente
- Equipe de integração e terceirização de pool de talentos
Extração
A mais alta eficiência do processo é garantida com:
- Processo robusto 6 Sigma Stage-Gate
- Uma equipe dedicada de black belts 6 Sigma - Principais proprietários de processos e conformidade de qualidade
- Melhoria Contínua e Feedback Loop
Plataforma
A plataforma patenteada oferece benefícios:
- Plataforma ponta a ponta baseada na web
- Qualidade impecável
- TAT mais rápido
- Entrega perfeita
Pessoas
Equipes dedicadas e treinadas:
- Mais de 30,000 colaboradores para criação de dados, rotulagem e controle de qualidade
- Equipe de gerenciamento de projetos credenciada
- Equipe de desenvolvimento de produto experiente
- Equipe de integração e terceirização de pool de talentos
Extração
A mais alta eficiência do processo é garantida com:
- Processo robusto 6 Sigma Stage-Gate
- Uma equipe dedicada de black belts 6 Sigma - Principais proprietários de processos e conformidade de qualidade
- Melhoria Contínua e Feedback Loop
Plataforma
A plataforma patenteada oferece benefícios:
- Plataforma ponta a ponta baseada na web
- Qualidade impecável
- TAT mais rápido
- Entrega perfeita
Indústrias
Como um dos fornecedores de soluções líderes do setor, ajudamos vários setores a projetar e desenvolver ferramentas e modelos de automação com base em nosso conjunto de serviços de anotação de vídeo. Reunimos a capacidade da tecnologia e a competência de especialistas humanos para analisar grandes volumes de dados para melhorar a produção, reduzir erros e aumentar a eficiência.
Automotivo
Ajudamos a indústria automotiva a desenvolver e implantar ferramentas confiáveis para condução autônoma e monitoramento de motoristas com base em nossos conjuntos de dados de treinamento baseados em IA de qualidade.
Medicina
Integramos recursos de IA e aprendizado de máquina, aproveitando a anotação de vídeo para simplificar médicos, imagens, procedimentos e processos dentro do sistema médico.
Indústria
As indústrias estão utilizando a proeza da anotação de vídeo para treinar e desenvolver ferramentas baseadas em IA para produção mais rápida, tomada de decisões com prazo e simplificação da fabricação.
Vigilância
A anotação de vídeo está sendo aproveitada para detectar objetos e identificar humanos, carros, árvores, animais e outros objetos para desenvolver ferramentas aprimoradas de segurança e vigilância.
Serviços oferecidos
A coleta de dados de imagem especializada não é prática para configurações abrangentes de IA. Na Shaip, você pode até considerar os seguintes serviços para tornar os modelos muito mais difundidos do que o habitual:
Anotação de Texto
Serviços
Somos especializados em preparar o treinamento de dados textuais anotando conjuntos de dados exaustivos, usando anotação de entidade, classificação de texto, anotação de sentimento e outras ferramentas relevantes.
Anotação de Áudio
Serviços
Rotular fontes de áudio, fala e conjuntos de dados específicos de voz por meio de ferramentas relevantes, como reconhecimento de fala, diarização de alto-falante, reconhecimento de emoção, é algo em que nos especializamos.
Anotação de imagem
Serviços
Temos orgulho em rotular conjuntos de dados de imagens segmentadas para treinar modelos de visão computacional. Algumas das técnicas relevantes incluem reconhecimento de limites e classificação de imagens.
Recursos Recomendados
Ofertas
Coleta de dados de vídeo de primeira linha para treinar modelos de IA
Ajudamos você a capturar cada objeto em um vídeo quadro a quadro, depois pegamos o objeto em movimento, rotulamos e o tornamos reconhecível por máquinas. A coleta de conjuntos de dados de vídeo de qualidade para treinar seus modelos de ML sempre foi um processo rigoroso e demorado, a diversidade e as enormes quantidades necessárias aumentam ainda mais a complexidade.
Guia do Comprador
Guia do comprador para anotação e rotulagem de vídeo
É um ditado bastante comum que todos nós já ouvimos. que uma imagem pode dizer mais que mil palavras, imagine o que um vídeo pode estar dizendo? Um milhão de coisas, talvez. Nenhum dos aplicativos inovadores que nos foi prometido, como carros autônomos ou caixas inteligentes de varejo, é possível sem anotação de vídeo.
Soluções
Serviços e soluções de visão computacional
A visão computacional é uma área das tecnologias de Inteligência Artificial quet treinar máquinas para ver, entender e interpretar o mundo visual, da mesma forma que os humanos o fazem. Ele ajuda no desenvolvimento de modelos de aprendizado de máquina para entender, identificar e classificar com precisão objetos em uma imagem ou vídeo – em uma escala e velocidade muito maiores.
Assistência especializada está a apenas um clique de distância. Planeje levar os recursos de IA de visão para o próximo nível! Entre em contato conosco para obter ajuda profissional, imediatamente
Perguntas Mais Frequentes (FAQ)
A anotação de vídeo é o processo de rotular entidades específicas de vídeo com metadados relevantes, para torná-las prontas para treinamento e reconhecíveis por máquina.
Rotular entidades na estrada como carros, pedestres, placas de rua e outros elementos para treinar carros autônomos, rastrear e categorizar poses e pontos-chave faciais para jogos e aplicativos específicos, e até mesmo marcar entidades personalizadas para acelerar a fabricação inteligente são algumas das os exemplos de anotação de vídeo.
Atualmente, é aconselhável anotar vídeos do YouTube recorrendo a ferramentas de anotação terceirizadas, como transcrição de vídeo e classificação de quadros. Ao contrário do editor de anotações oferecido anteriormente pelo YouTube, espera-se que as estratégias terceirizadas funcionem melhor para melhorar o engajamento do usuário.
Sim, você pode fazer anotações em um vídeo do YouTube confiando principalmente na classificação de quadros e na transcrição do vídeo.
Os modelos e IAs de visão exigem muitos dados de treinamento para aprender, se você quiser que eles sejam capazes o suficiente de tomar decisões independentes e proativas no futuro. Portanto, a visão computacional precisa de componentes de vídeo devidamente preparados, etiquetados e rotulados para serem alimentados junto com algoritmos para tornar os modelos e, eventualmente, as IAs, mais perceptivos.
O aprendizado de máquina como tecnologia garante que as máquinas sejam capazes de aprender a partir de padrões e dados identificáveis, sem intervenção humana. No entanto, para que isso seja uma realidade, conjuntos de dados prontos para treinamento devem ser alimentados ao sistema, o que é melhor tratado por anotação de vídeo.