Akıllı Yapay Zeka'lar için Video Açıklaması

Computer Vision için Video Annotation Services ile eğitim verilerini etiketleyin ve hazırlayın

Video Açıklaması

Darboğazlar olmadan açıklamalı video verisi ardışık düzenlerini keşfedin.

Öne Çıkan Müşteriler

Bilgisayarla Görme için Video Açıklama Hizmetleri neden gereklidir?

Bilgisayar görüşüne dayalı yapay zekaların, makine öğrenimi kurulumlarının ve makinelerin proaktif olarak videoya özgü varlıkları nasıl tanımlayıp buna göre harekete geçebileceğini hiç düşündünüz mü? Akıllı sistemlerin kendilerine beslenen etiketli verilere dayalı olarak nesneleri, kalıpları ve daha fazlasını tanımasına ve tanımlamasına olanak tanıyan video açıklamalarının devreye girdiği yer burasıdır.

Bilgisayarla görü için video açıklamalarının neden anlamlı olduğundan hala emin değil! Pekala, kendi kendine giden bir arabaya sahip olmayı düşündüyseniz, video açıklamalarının temel ayrıntılarını bilmek tamamen mantıklıdır. Barikatları, yayaları ve engelleri tespit etmek için otonom araçları eğitmek, pozları ve etkinlikleri belirlemede iyi olsa da, video etiketlemenin hemen hemen her algısal AI modelinin eğitiminde oynayacağı bir rol vardır.

Görüntü Açıklaması

Tüm öncülün nasıl çalıştığı konusunda hala kafanız karıştıysa, işte açıklayıcı bir örnek:

Prototipi ortaya çıkarmadan önce sürücüsüz bir otomobilin bilgi veri tabanını eğittiğinizi hayal edin. Otonom aracın en yüksek kapasitede çalışabilmesi için sinyalleri, insanları, barikatları, barikatları ve diğer varlıkları doğruluk ve hassasiyetle tanımlayabilmesi gerekir. Bununla birlikte, bu ancak makine öğrenimi ve bilgisayarlı görme modelleri, sonunda algoritmaları eğitmek için kullanılan etiketli veri kümelerini kullanarak öğrenebilirse mümkün olabilir.

Video Etiketleme – Yapay Zekanız için İnsan Dokunuşu

Uzun lafın kısası - Shaip, algısal ve son derece akıllı modelleri tasarlamak için en gelişmiş video açıklama çözümlerinden bazılarına erişmenizi sağlar. Bir video açıklama şirketi olarak Shaip, veri madenciliği araçları, şirket içi veri etiketleme ekipleri ve ihtiyaca uygun çok çeşitli video açıklama araçları getirme yeteneği ile daha da güçlendirilmiş, hedefe özel kurulumlarınıza en etkili model eğitim ateş gücünü verir. ilgili her kullanım durumu.

Video etiketleme gereksinimlerini Shaip'e yaptırırsanız, aşağıdaki kaynaklara sahip olabilirsiniz:

Video Açıklama Hizmetleri
  • Daha uzun videoları işleme ve bilgi çıkarma yeteneği
  • Daha hızlı pazara sunma süresi için otomatik açıklama perspektifi
  • Kare kare etiketlemeye erişim
  • Sektöre özel kapsam
  • Daha yüksek doğruluk
  • Çılgın veri hacimlerini işleyebilme

Uzmanlığımız

Üretken Video Etiketleme Kolaylaştırıldı

Videodaki her nesneyi kare kare yakalayın ve gelişmiş video etiketleme hizmetlerimizle hareketli nesnelerin makineler tarafından tanınmasını sağlamak için bunlara açıklama ekleyin. Tüm video etiketleme ihtiyaçlarınız için kapsamlı bir şekilde etiketlenmiş veri kümeleriyle size yardımcı olan video etiketleme çözümleri sunacak teknolojiye ve deneyime sahibiz. Bilgisayarlı görü modellerinizi doğru ve istenilen düzeyde doğrulukla oluşturmanıza yardımcı oluyoruz. Kullanım durumunuzu tanımlayın ve aşağıdaki araçlarla güç veren görüntü modellerinin ağır kaldırma işini Shaip'e bırakın:

Sınırlayıcı Kutular

Sınırlayıcı Kutular

Muhtemelen en güvenilir video etiketleme tekniği olan Bounding Box notasyonu, nesneleri algılamak için hayali dikdörtgenler tasarlamakla ilgilidir.

Çokgen Açıklama

Çokgen Açıklama

Sahne ve nesne sınıflandırması için, oyunda düzensiz şekilli varlıklar varsa, sınırlayıcı kutulardan daha doğru olduğu için çokgen açıklaması oldukça kullanışlı olur.

Anlamsal Bölümleme

Anlamsal Bölümleme

Daha hedefli ve doğru bilgisayar vizyonu AI'ları geliştirmek istiyorsanız, görüntüleri piksel düzeyinde sınıflandırmayla ilgili semantik segmentasyonu düşünmek isteyebilirsiniz.

Anahtar Nokta Açıklaması

Anahtar Nokta Açıklaması

Yüz algılama gibi biyometrik güvenlik kurulumları, kullanıcı ifadelerini etiketlemeye, dudaklar, burunlar, gözler gibi belirli yüz işaretçilerine ve hatta hücresel düzeyde ek açıklamalara odaklanan Keypoint ek açıklamasından yararlanabilir.

3D Küboid Açıklama

3D Küboid Açıklama

Sınırlayıcı Kutu ek açıklamasının muhtemelen daha tanımlanmış bir versiyonu olan 3B küboidler, 2B sınırlayıcı kutular tarafından sunulduğu gibi nesneleri iki yerine üç boyutta tanımlamak ve etiketlemek için kullanılır.

Hat &Amp; Çoklu Çizgi Açıklaması

Çizgi ve Çoklu Çizgi Açıklaması

Bu teknik, varlıkları etiketlemeye yönelik daha düzlemsel bir yaklaşım gerektiren dikeyler için en iyi şekilde kullanılır. Yol işaretleri, şeritler ve daha fazlasıyla ilgili boru hatları, yollar, raylar ve veri kümelerine açıklama eklemek için kullanılır.

Çerçeve Sınıflandırması

Çerçeve Sınıflandırması

YouTube video açıklamalarıyla ilgili veri iş akışları için, tercih edilen açıklama yöntemi olarak çerçeve sınıflandırmasını uyguluyoruz. Bu, kareleri atlama özelliğiyle videoları daha kolay gezinilebilir hale getirmenizi sağlar ve daha iyi kontrol sunar.

Video Transkripsiyon

Video Transkripsiyon

Videolarınızla daha iyi etkileşim kurmak istiyorsanız, ilgili videonun ses parçacıklarını metne çevirmek için en uygun ek açıklama biçimi olarak video transkripsiyonunu öneririz.

İskelet Açıklama

İskelet Açıklama

Güvenlik uygulamaları, fitness ve spor analitiği için modeller geliştirmeyi planlıyorsanız, vücut hizalaması ve konumlandırmaya odaklanarak veri kümelerini tanımlamak ve etiketlemek için iskeletsel açıklamaları kullanmanızı ve dağıtmanızı öneririz.

Video Açıklaması Kullanım Örnekleri

Shaip, çeşitli uygulamalar için etkili video açıklama çözümleri sunar.

Sürücü İzleme

Kabin İçi Sürücü İzleme

Açıklamalı yüzlerce saatlik sürücü ve araç içi video görüntüleri. Her video, sürücü davranışını doğru bir şekilde izlemek ve sapmalar gözlemlendiğinde uyarı vermek için yüz özelliklerinin hareketini ve araç içi senaryoları içeren ayrıntılı açıklamalı klipler içerir.

Perakende Yapay Zeka

Perakende AI

Video ek açıklaması, perakende mağazalarında tüketici davranışını anlamak için de yararlıdır. Açıklamalı videolarımızla, alışveriş yapanların hareketlerini takip etmek, satın alma kararlarını anlamak ve hırsızlığı tespit etmek için uygulamalar tasarlamak kolaydır.

Trafik Video Veri Kümesi

Trafik Gözetimi

Video açıklamaları, yüksek kaliteli gözetim uygulamalarının geliştirilmesinde önemli bir role sahiptir. Gerekli nesnelere açıklama ekleyerek yüzlerce saatlik gözetim ve CCTV videolarını üstün bir çözünürlük ve detaylandırma seviyesinde başarıyla açıkladık.

Anahtar Nokta Açıklaması

Yüz tanıma

Shaip, yüz tanıma uygulamaları geliştirmek için üst düzey eğitim veri kümelerinin geliştirilmesinde kullanılmak üzere bir kişinin yüzüne kilit noktaları uygulama yeteneğine sahiptir.

Şerit Algılama

Şerit Algılama

Video açıklamalarındaki gelişmiş yetenekler, saatlerce süren videoları gözden geçirmemize ve araçları şeritleri, yol işaretlerini, araç trafiğini, sapmaları, sokak şeritlerini ve yol tariflerini algılamak üzere eğitmek için Polyline açıklamasını kullanmamıza olanak tanır.

Bilgisayarla Görme &Amp; robotik

Bilgisayarla Görme ve Robotik

Algılayıcı robotları, insan etkileşimine ihtiyaç duymadan çevrelerini kullanma, uyarlama ve tepki verme konusunda eğiterek, üretkenliği artıran ölümleri ve kazaları azaltmak mümkündür.

Çoklu Etiket Açıklaması

Çoklu Etiket Açıklaması

Belirli etiketli kategoriler için, karar vermeyi azaltmak ve analizi daha da doğru hale getirmek için alt kategorilere odaklanmanız gerekir. Örnek açıklama, çok etiketli video açıklamanın bir parçası olarak, araçları otobüsler, arabalar ve daha fazlası olarak kategorilere ayırarak size aynı konuda yardımcı olur.

Video Veri Analizi

Video Veri Analizi

Tam teşekküllü bir eğitim stratejisi planlamadan önce video etiketleme ihtiyacını analiz etmek istemeniz durumunda, kullanım durumlarını daha iyi planlamanıza, son derece spesifik hedefler planlamanıza ve sonunda bize izin vermenize yardımcı olmayı amaçlayan video veri analizimize her zaman güvenebilirsiniz. doğru açıklama tekniğini kullanın.

Özel Açıklama

Özel Açıklama

Video verisi analizi bittiğinde, doğru video açıklama aracı tarafından desteklenen özel açıklama stratejilerini planlamanıza bile yardımcı olabiliriz, kullanım durumunuz oldukça zor ve daha fazla ayrıntı gerektiriyor olsa bile.

Güvenilir Video Açıklama Şirketiniz olarak Shaip'i seçmeniz için nedenler

İnsanlar

İnsanlar

Özel ve eğitimli ekipler:

  • Veri Oluşturma, Etiketleme ve Kalite Güvencesi için 30,000'den fazla ortak çalışan
  • Yetkili Proje Yönetim Ekibi
  • Deneyimli Ürün Geliştirme Ekibi
  • Yetenek Havuzu Tedarik ve Yerleştirme Ekibi
süreç

süreç

En yüksek süreç verimliliği aşağıdakilerle sağlanır:

  • Sağlam 6 Sigma Aşama Kapısı Süreci
  • 6 Sigma kara kuşaktan oluşan özel bir ekip – Kilit süreç sahipleri ve Kalite uyumluluğu
  • Sürekli İyileştirme ve Geri Bildirim Döngüsü
platform

platform

Patentli platform şu avantajlara sahiptir:

  • Web tabanlı uçtan uca platform
  • Kusursuz Kalite
  • Daha hızlı TAT
  • Sorunsuz Teslimat

Hizmet Verdiğimiz Sektörler

Sektör lideri çözüm sağlayıcılarından biri olarak, video açıklama hizmetleri paketimize dayalı olarak çeşitli sektörlerin otomasyon araçları ve modelleri tasarlamasına ve geliştirmesine yardımcı oluyoruz. Üretimi geliştirmek, hataları azaltmak ve verimliliği artırmak için büyük veri hacimlerini analiz etmek için teknolojinin kabiliyetini ve insan uzmanların yetkinliğini bir araya getiriyoruz.

Otomotiv

Otomotiv

Otomotiv endüstrisinin, kaliteli yapay zeka tabanlı eğitim veri kümelerimize dayanarak otonom sürüş ve araç içi sürücü izleme için güvenilir araçlar geliştirmesine ve dağıtmasına yardımcı oluyoruz.

Tıbbi

Tıbbi

Tıbbi sistem içindeki tıbbi, görüntüleme, prosedürler ve süreçleri kolaylaştırmak için video açıklamalarından yararlanarak yapay zeka ve makine öğrenimi yeteneklerini entegre ediyoruz.

Üretim

Üretim

Endüstriler, daha hızlı üretim, zamana bağlı karar verme ve üretimi kolaylaştırma için yapay zeka tabanlı araçları eğitmek ve geliştirmek için video açıklamalarının hünerini kullanıyor.

gözetim

gözetim

Nesneleri algılamak ve gelişmiş güvenlik ve gözetim araçları geliştirmek için insanları, arabaları, ağaçları, hayvanları ve diğer nesneleri tanımlamak için video açıklamalarından yararlanılıyor.

Sunulan Hizmetler

Uzman görüntü verisi toplama, kapsamlı yapay zeka kurulumları için her yerde kullanıma hazır değildir. Shaip'te, modelleri normalden çok daha yaygın hale getirmek için aşağıdaki hizmetleri bile düşünebilirsiniz:

Metin Açıklama

Metin Açıklama
Hizmetlerimiz

Varlık açıklaması, metin sınıflandırması, duygu açıklaması ve diğer ilgili araçları kullanarak kapsamlı veri kümelerine açıklama ekleyerek metinsel veri eğitimini hazır hale getirme konusunda uzmanız.

Ses Açıklaması

Ses Açıklaması
Hizmetlerimiz

Konuşma tanıma, konuşmacı günlükleştirme, duygu tanıma gibi ilgili araçlar aracılığıyla ses kaynaklarını, konuşmayı ve sese özgü veri kümelerini etiketlemek, uzmanlaştığımız bir şeydir.

Görüntü Açıklaması

Görüntü Açıklaması
Hizmetlerimiz

Bilgisayarlı görü modellerini eğitmek için segmentlere ayrılmış görüntü veri kümelerini etiketlemekten gurur duyuyoruz. İlgili tekniklerden bazıları, sınır tanıma ve görüntü sınıflandırmasını içerir.

Uzman Yardımı sadece bir tık uzağınızda. Vizyon AI yeteneklerini bir sonraki seviyeye taşımayı planlayın! Profesyonel yardım için hemen bize ulaşın

Video ek açıklaması, videoya özel varlıkları, eğitime hazır ve makine tarafından tanınabilir hale getirmek için ilgili meta verilerle etiketleme işlemidir.

Kendi kendine giden arabaları eğitmek için arabalar, yayalar, sokak işaretleri ve diğer unsurlar gibi yol üzerindeki varlıkları etiketlemek, belirli oyunlar ve uygulamalar için pozları ve yüz anahtar noktalarını takip etmek ve kategorilere ayırmak ve hatta akıllı üretimi hızlandırmak için özel varlıkları etiketlemek bunlardan bazılarıdır. video açıklama örnekleri.

Şu anda, video transkripsiyon ve çerçeve sınıflandırma gibi dış kaynaklı açıklama araçlarına başvurarak YouTube videolarına açıklama eklemeniz önerilir. Daha önce YouTube tarafından sunulan ek açıklama düzenleyiciden farklı olarak, dış kaynaklı stratejilerin kullanıcı etkileşimini iyileştirmede daha iyi çalışması bekleniyor.

Evet, öncelikle çerçeve sınıflandırmasına ve video yazıya dayalı olarak bir YouTube videosuna açıklama ekleyebilirsiniz.

Vizyon AI'ları ve modelleri, gelecekte bağımsız ve proaktif kararlar almaya yetecek kadar yetenekli olmalarını istiyorsanız öğrenmek için kamyon dolusu eğitim verisi gerektirir. Bu nedenle, bilgisayar vizyonunun, modelleri ve nihayetinde AI'ları daha algılayıcı hale getirmek için algoritmalarla birlikte beslenmesi için uygun şekilde hazırlanmış, etiketlenmiş ve etiketlenmiş video bileşenlerine ihtiyacı vardır.

Bir teknoloji olarak makine öğrenimi, makinelerin insan müdahalesi olmaksızın tanımlanabilir kalıplardan ve verilerden öğrenebilmesini sağlar. Ancak bunun gerçekleşmesi için, eğitime hazır veri kümelerinin sisteme beslenmesi gerekir, bu da en iyi şekilde video açıklamalarıyla işlenir.