Anotação de vídeo para IAs inteligentes
Rotule e prepare dados de treinamento com Serviços de Anotação de Vídeo para Visão Computacional
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 tem certeza sobre por que a anotação de vídeo para visão computacional faz sentido! Bem, se você já pensou em ter 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 Shaip como seu parceiro confiável de anotação 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
Processo
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
Setores Industriais
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.
Automotiva
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.
Produtos para uso Médico
Integramos recursos de IA e aprendizado de máquina, aproveitando a anotação de vídeo para simplificar médicos, imagens, procedimentos e processos dentro do sistema médico.
Manufatura
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:
Serviços de anotação de texto
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.
Serviços de anotação de imagem
Temos orgulho em rotular conjuntos de dados de imagens segmentadas para treinar modelos de visão computacional exigentes. Algumas das técnicas relevantes incluem reconhecimento de limites e classificação de imagens.
Serviços de anotação de áudio
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.
Recursos Recomendados
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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.
Clientes em destaque
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Perguntas Frequentes (FAQ)
1. O que é anotação de vídeo e por que ela é importante para a IA?
Anotação de vídeo é o processo de rotular dados de vídeo para torná-los legíveis por máquinas para modelos de IA e aprendizado de máquina. Ela ajuda os sistemas a reconhecer objetos, padrões e movimentos, possibilitando aplicações como veículos autônomos, reconhecimento facial e robótica.
2. Como a anotação de vídeo ajuda a treinar veículos autônomos?
A anotação de vídeo rotula placas de trânsito, pedestres, faixas e obstáculos em dados de vídeo, permitindo que veículos autônomos reconheçam e respondam ao ambiente com precisão.
3. Por que a anotação de caixa delimitadora é crucial para modelos de IA baseados em vídeo?
A anotação de caixa delimitadora identifica e rotula objetos dentro de um quadro de vídeo, facilitando para a IA detectar e rastrear objetos como carros, pessoas ou animais.
4. Como a segmentação semântica melhora a rotulagem de vídeos para IA?
A segmentação semântica rotula dados de vídeo no nível de pixel, fornecendo insights detalhados para treinamento preciso de IA, especialmente para aplicações que exigem alta precisão, como imagens médicas e robótica.
5. Quais são os desafios de anotar vídeos para visão computacional?
Os desafios incluem gerenciar grandes conjuntos de dados, garantir a precisão das anotações, lidar com cenas complexas e eliminar viés na rotulagem de dados.
6. Como a Shaip garante alta precisão em serviços de anotação de vídeo?
A Shaip usa anotadores especializados, ferramentas avançadas e processos rigorosos de controle de qualidade para fornecer dados precisos e livres de viés para treinamento de IA.
7. Quais são os diferentes tipos de técnicas de anotação de vídeo que a Shaip oferece?
O Shaip fornece anotação de caixa delimitadora, anotação de polígono, segmentação semântica, anotação de ponto-chave, anotação de cuboide 3D, anotação de linha e anotação de esqueleto para atender a diversos requisitos de projeto.
8. Como a anotação em vídeo melhora os sistemas de reconhecimento facial?
A anotação em vídeo rotula características faciais, expressões e pontos-chave, permitindo que a IA identifique e analise rostos com precisão em tempo real para aplicações como segurança e biometria.
9. Por que terceirizar a anotação de vídeo é benéfica para as empresas?
A terceirização economiza tempo, reduz custos e fornece acesso a anotadores especialistas e soluções escaláveis, garantindo dados de alta qualidade para um desenvolvimento de IA mais rápido.
10. Como as empresas lidam com projetos de anotação de vídeo em larga escala?
Empresas como a Shaip usam plataformas escaláveis, equipes experientes e ferramentas de automação para lidar com altos volumes de dados de vídeo de forma eficiente e precisa.
11. Quais são os principais casos de uso para anotação de vídeo em aplicativos de IA?
Os principais casos de uso incluem monitoramento de motoristas, vigilância de tráfego, análise de comportamento de varejo, imagens médicas, reconhecimento facial, direção autônoma e robótica.
12. Como a Shaip oferece suporte a empresas com serviços de anotação em vídeo?
A Shaip oferece serviços de anotação de vídeo escaláveis e de alta qualidade, adaptados a setores específicos. Sua expertise garante dados precisos e isentos de viés para acelerar o treinamento e o desenvolvimento de modelos de IA.