지능형 AI를 위한 비디오 주석
Computer Vision용 Video Annotation Services로 교육 데이터에 레이블 지정 및 준비
병목 현상 없이 주석이 달린 비디오 데이터 파이프라인을 발견하십시오.
주요 클라이언트
Computer Vision에 비디오 주석 서비스가 필요한 이유는 무엇입니까?
AI, ML 설정 및 컴퓨터 비전을 기반으로 하는 기계가 비디오 특정 개체를 사전에 식별하고 그에 따라 조치를 취할 수 있는 방법을 생각해 본 적이 있습니까? 여기에 비디오 주석이 제공되어 지능형 시스템이 제공된 레이블이 지정된 데이터를 기반으로 객체, 패턴 등을 인식하고 식별할 수 있습니다.
컴퓨터 비전에 대한 비디오 주석이 왜 의미가 있는지 아직 확신이 서지 않습니다! 자가 운전 자동차 소유를 고려해 본 적이 있다면 비디오 주석의 핵심을 아는 것이 완전히 이해가 됩니다. 장애물, 보행자 및 장애물을 감지하기 위해 자율 차량을 훈련하는 것이 자세와 활동을 결정하는 데 능숙하더라도 비디오 레이블은 거의 모든 지각 AI 모델을 훈련하는 데 중요한 역할을 합니다..
전체 전제가 어떻게 작동하는지 여전히 혼란스럽다면 다음은 자명한 예입니다.
프로토타입을 공개하기 전에 자율주행차의 지식 데이터베이스를 훈련한다고 상상해 보십시오. 최대 용량으로 작동할 수 있으려면 자율 주행 차량이 신호, 사람, 장애물, 바리케이드 및 기타 개체를 식별하여 정확하고 정확하게 통과할 수 있어야 합니다. 그러나 이것은 머신 러닝 및 컴퓨터 비전 모델이 레이블이 지정된 데이터 세트를 사용하여 학습할 수 있는 경우에만 가능하며 결국 알고리즘을 훈련하는 데 사용됩니다.
비디오 라벨링 – AI를 위한 휴먼 터치
간단히 말해서 Shaip을 사용하면 가장 진보된 비디오 주석 솔루션에 액세스하여 지각력이 높고 지능적인 모델을 만들 수 있습니다. 비디오 주석 회사인 Shaip은 데이터 마이닝 도구, 사내 데이터 레이블 지정 팀 및 상황에 맞게 다양한 비디오 주석 도구를 가져올 수 있는 기능으로 더욱 강화된 목표별 설정에 가장 효과적인 모델 교육 능력을 제공합니다. 모든 관련 사용 사례.
비디오 레이블 지정 요구 사항을 Shaip에 아웃소싱하면 다음 리소스를 얻을 수 있습니다.
- 더 긴 비디오를 처리하고 정보를 추출하는 기능
- 시장 출시 시간 단축을 위한 자동화된 주석 관점
- 프레임별 라벨링에 대한 액세스
- 산업별 적용 범위
- 더 높은 정확도
- 엄청난 양의 데이터를 처리하는 능력
우리의 전문성
생산적인 비디오 라벨링이 쉬워집니다.
비디오의 각 개체를 프레임별로 캡처하고 고급 비디오 라벨링 서비스를 사용하여 기계가 움직이는 개체를 인식할 수 있도록 주석을 달 수 있습니다. 당사는 모든 비디오 라벨링 요구 사항에 대해 포괄적으로 라벨링된 데이터 세트를 지원하는 비디오 라벨링 솔루션을 제공할 수 있는 기술과 경험을 보유하고 있습니다. 원하는 수준의 정확도로 컴퓨터 비전 모델을 정확하게 구축할 수 있도록 도와드립니다. 사용 사례를 정의하고 Shaip이 사용할 수 있는 다음 도구를 사용하여 비전 모델을 강화하는 어려운 작업을 수행하도록 하십시오.
경계 상자
틀림없이 가장 신뢰할 수 있는 비디오 레이블 지정 기술인 경계 상자 주석은 물체를 감지하기 위해 가상의 직사각형을 생각하는 것과 관련이 있습니다.
다각형 주석
장면 및 개체 분류의 경우 불규칙한 모양의 개체가 재생 중인 경우 다각형 주석이 경계 상자보다 정확하므로 매우 편리합니다.
시맨틱 분할
보다 표적화되고 정확한 컴퓨터 비전 AI를 개발하려면 픽셀 수준에서 이미지를 분류하는 것과 관련된 의미론적 분할을 고려할 수 있습니다.
키포인트 주석
얼굴 감지와 같은 생체 인식 보안 설정은 사용자 표정, 입술, 코, 눈과 같은 특정 얼굴 마커, 셀룰러 수준의 주석에 레이블 지정에 중점을 둔 Keypoint 주석의 이점을 얻을 수 있습니다.
3D 직육면체 주석
경계 상자 주석의 더 정의된 버전인 3D 입방체는 2D 경계 상자에서 제공하는 것처럼 XNUMX차원이 아닌 XNUMX차원으로 객체를 식별하고 레이블을 지정하는 데 사용됩니다.
선 및 폴리라인 주석
이 기술은 레이블 엔터티에 대해 보다 평면적인 접근 방식이 필요한 업종에 가장 적합합니다. 파이프라인, 도로, 레일 및 도로 표시, 차선 등에 관한 데이터 세트에 주석을 다는 데 사용됩니다.
프레임 분류
YouTube 동영상 주석과 관련된 데이터 워크플로의 경우 선호하는 주석 방식으로 프레임 분류를 구현합니다. 이를 통해 프레임을 건너뛰고 더 나은 제어 기능을 제공하여 비디오를 더 탐색하기 쉽게 만들 수 있습니다.
비디오 녹음
비디오에 더 나은 참여를 원한다면 관련 비디오의 오디오 스니펫을 텍스트로 번역하는 데 가장 적합한 추가 형식의 주석으로 비디오 전사를 권장합니다.
골격 주석
보안 애플리케이션, 피트니스 및 스포츠 분석을 위한 모델을 개발할 계획이라면 신체 정렬 및 위치 지정에 중점을 두고 데이터 세트를 식별하고 레이블을 지정하기 위한 골격 주석을 권장하고 배포합니다.
비디오 주석 사용 사례
Shaip은 다양한 애플리케이션을 위한 효과적인 비디오 주석 솔루션을 제공합니다.
객실 내 운전자 모니터링
수백 시간의 운전자 및 차량 내 비디오 영상에 주석을 달았습니다. 각 비디오에는 얼굴 특징 움직임과 운전자 행동을 정확하게 모니터링하고 편차가 관찰될 때 경고를 제공하는 차량 내 시나리오를 특징으로 하는 철저하게 주석이 달린 클립이 포함되어 있습니다.
소매 AI
비디오 주석은 소매점에서 소비자 행동을 이해하는 데에도 유용합니다. 주석이 달린 비디오를 사용하면 쇼핑객의 움직임을 추적하고 구매 결정을 이해하며 도난을 식별하는 애플리케이션을 쉽게 설계할 수 있습니다.
교통 감시
비디오 주석은 고품질 감시 애플리케이션을 개발하는 데 중요한 역할을 합니다. 우리는 수백 시간 분량의 감시 및 CCTV 비디오에 필요한 개체에 주석을 달아 뛰어난 해상도와 디테일로 성공적으로 주석을 달았습니다.
얼굴 인식
Shaip은 얼굴 인식 애플리케이션을 개발하기 위한 고급 교육 데이터 세트를 개발하는 데 사용할 핵심 포인트를 사람의 얼굴에 적용할 수 있습니다.
차선 감지
비디오 주석의 고급 기능을 통해 몇 시간 분량의 비디오를 살펴보고 Polyline 주석을 사용하여 차선, 도로 표시, 차량 교통, 우회, 도로 차선 및 방향을 감지하도록 차량을 훈련할 수 있습니다.
컴퓨터 비전 및 로봇 공학
인간의 상호 작용 없이 환경을 사용하고, 적응하고, 반응하는 지각 로봇을 훈련함으로써 생산성을 높이는 사망자와 사고를 줄이는 것이 가능합니다.
다중 레이블 주석
레이블이 지정된 특정 범주의 경우 하위 범주에 집중하여 의사 결정을 줄이고 분석을 더욱 정확하게 수행해야 합니다. 다중 레이블 비디오 주석의 일부인 인스턴스 주석은 차량을 버스, 자동차 등으로 추가 분류하여 동일한 작업을 수행하는 데 도움이 됩니다.
비디오 데이터 분석
본격적인 교육 전략을 계획하기 전에 비디오 레이블 지정 요구 사항을 분석하려는 경우 사용 사례를 더 잘 계획하고 매우 구체적인 목표를 계획하고 궁극적으로 올바른 주석 기술을 배포합니다.
사용자 정의 주석
비디오 데이터 분석이 끝나면 올바른 비디오 주석 도구가 지원하는 맞춤형 주석 전략을 계획하는 데 도움을 드릴 수 있습니다. 사용 사례가 매우 어렵고 추가 세부 정보가 필요한 경우에도 마찬가지입니다.
Shaip을 신뢰할 수 있는 비디오 주석 회사로 선택하는 이유
사람들
전담 및 훈련된 팀:
- 데이터 생성, 라벨링 및 QA를 위한 30,000명 이상의 공동 작업자
- 자격을 갖춘 프로젝트 관리 팀
- 경험이 풍부한 제품 개발 팀
- 인재 풀 소싱 및 온보딩 팀
방법
최고의 공정 효율성은 다음을 통해 보장됩니다.
- 강력한 6시그마 스테이지 게이트 프로세스
- 6시그마 블랙벨트로 구성된 전담 팀 – 핵심 프로세스 소유자 및 품질 준수
- 지속적인 개선 및 피드백 루프
플랫폼
특허 받은 플랫폼은 다음과 같은 이점을 제공합니다.
- 웹 기반 엔드 투 엔드 플랫폼
- 완벽한 품질
- 더 빠른 TAT
- 원활한 전달
사람들
전담 및 훈련된 팀:
- 데이터 생성, 라벨링 및 QA를 위한 30,000명 이상의 공동 작업자
- 자격을 갖춘 프로젝트 관리 팀
- 경험이 풍부한 제품 개발 팀
- 인재 풀 소싱 및 온보딩 팀
방법
최고의 공정 효율성은 다음을 통해 보장됩니다.
- 강력한 6시그마 스테이지 게이트 프로세스
- 6시그마 블랙벨트로 구성된 전담 팀 – 핵심 프로세스 소유자 및 품질 준수
- 지속적인 개선 및 피드백 루프
플랫폼
특허 받은 플랫폼은 다음과 같은 이점을 제공합니다.
- 웹 기반 엔드 투 엔드 플랫폼
- 완벽한 품질
- 더 빠른 TAT
- 원활한 전달
산업분야
업계 최고의 솔루션 제공업체 중 하나인 당사는 다양한 산업 분야에서 당사의 비디오 주석 서비스 제품군을 기반으로 자동화 도구 및 모델을 설계하고 개발할 수 있도록 지원합니다. 우리는 기술의 능력과 인간 전문가의 능력을 결합하여 대량 데이터를 분석하여 생산을 향상하고 오류를 줄이며 효율성을 높입니다.
자동차
우리는 고품질 AI 기반 교육 데이터 세트를 기반으로 자동차 산업이 자율 주행 및 차량 내 운전자 모니터링을 위한 신뢰할 수 있는 도구를 개발하고 배포하도록 지원합니다.
의료
우리는 비디오 주석을 활용하여 의료 시스템 내에서 의료, 이미징, 절차 및 프로세스를 간소화함으로써 AI와 기계 학습 기능을 통합합니다.
제조
업계에서는 비디오 주석 기능을 활용하여 더 빠른 생산, 시간 제약이 있는 의사 결정 및 제조 간소화를 위한 AI 기반 도구를 교육 및 개발하고 있습니다.
감시
비디오 주석은 물체를 감지하고 사람, 자동차, 나무, 동물 및 기타 물체를 식별하여 향상된 보안 및 감시 도구를 개발하는 데 활용되고 있습니다.
서비스 제공
전문적인 이미지 데이터 수집은 포괄적인 AI 설정을 위한 만능이 아닙니다. Shaip에서는 모델을 평소보다 더 널리 보급하기 위해 다음 서비스를 고려할 수도 있습니다.
텍스트 주석
서비스
우리는 엔티티 주석, 텍스트 분류, 감정 주석 및 기타 관련 도구를 사용하여 철저한 데이터 세트에 주석을 추가하여 텍스트 데이터 교육을 준비하는 것을 전문으로 합니다.
오디오 주석
서비스
음성 인식, 화자 분할, 감정 인식과 같은 관련 도구를 통해 오디오 소스, 음성 및 음성 관련 데이터 세트에 레이블을 지정하는 것이 우리의 전문 분야입니다.
이미지 주석
서비스
우리는 컴퓨터 비전 모델을 훈련하기 위해 분류된 이미지 데이터 세트에 레이블을 지정하는 것을 자랑스럽게 생각합니다. 관련 기술 중 일부에는 경계 인식 및 이미지 분류가 포함됩니다.
추천 자료
오퍼링
AI 모델 훈련을 위한 최고 수준의 비디오 데이터 수집
비디오의 각 개체를 프레임 단위로 캡처한 다음 움직이는 개체를 가져와서 레이블을 지정하고 기계에서 인식할 수 있도록 도와드립니다. ML 모델을 교육하기 위해 고품질 비디오 데이터 세트를 수집하는 것은 항상 엄격하고 시간 소모적인 프로세스였으며, 필요한 다양성과 방대한 양은 복잡성을 더했습니다.
구매자 가이드
비디오 주석 및 라벨링에 대한 구매자 안내서
우리 모두가 들어본 아주 흔한 말입니다. 한 장의 사진이 천 마디 말을 할 수 있다는 사실을 동영상이 무엇을 말해줄지 상상해 보세요. 백만 가지, 아마도. 무인 자동차나 지능형 소매점 계산대와 같이 우리가 약속한 획기적인 애플리케이션은 비디오 주석 없이는 불가능합니다.
솔루션
컴퓨터 비전 서비스 및 솔루션
컴퓨터 비전은 인공 지능 기술의 영역입니다.t 인간이 하는 것처럼 시각적 세계를 보고, 이해하고, 해석하도록 기계를 훈련시킵니다. 훨씬 더 큰 규모와 속도로 이미지 또는 비디오의 객체를 정확하게 이해, 식별 및 분류하는 기계 학습 모델을 개발하는 데 도움이 됩니다.
전문가 지원은 클릭 한 번으로 가능합니다. 비전 AI 기능을 한 단계 끌어올릴 계획을 세우십시오! 즉시 전문가의 도움을 받으십시오.
자주 묻는 질문 (FAQ)
비디오 주석은 관련 메타데이터로 비디오 관련 엔티티에 레이블을 지정하여 교육용으로 준비되고 기계가 인식할 수 있도록 하는 프로세스입니다.
자동차, 보행자, 거리 표지판 및 자율 주행 자동차 훈련을 위한 기타 요소와 같은 도로 상의 개체에 레이블을 지정하고, 특정 게임 및 앱에 대한 포즈와 얼굴 키 포인트를 추적 및 분류하고, 지능형 제조 속도를 높이기 위해 맞춤형 개체에 태그를 지정하는 것도 그 중 일부입니다. 비디오 주석의 예.
현재로서는 비디오 전사 및 프레임 분류와 같은 아웃소싱된 주석 도구에 의존하여 YouTube 비디오에 주석을 추가하는 것이 좋습니다. 이전에 YouTube에서 제공한 특수효과 편집기와 달리 아웃소싱 전략은 사용자 참여를 개선하는 데 더 효과적일 것으로 예상됩니다.
예, 주로 프레임 분류 및 비디오 전사에 의존하여 YouTube 비디오에 주석을 달 수 있습니다.
Vision AI 및 모델은 미래에 독립적이고 사전 예방적인 결정을 내릴 수 있을 만큼 충분한 능력을 갖기 위해 엄청난 양의 학습 데이터를 필요로 합니다. 따라서 컴퓨터 비전은 모델과 궁극적으로 AI를 더 인지적으로 만들기 위한 알고리즘과 함께 제공될 적절하게 준비되고, 태그가 지정되고, 레이블이 지정된 비디오 구성 요소가 필요합니다.
기술로서의 기계 학습은 기계가 사람의 개입 없이 식별 가능한 패턴과 데이터에서 학습할 수 있도록 합니다. 그러나 이것이 현실이 되려면 교육용 데이터 세트가 시스템에 제공되어야 하며, 이는 비디오 주석으로 가장 잘 처리됩니다.