インテリジェントAIのビデオ注釈
コンピュータビジョン用のビデオ注釈サービスを使用して、トレーニングデータにラベルを付けて準備します
ボトルネックのない注釈付きのビデオデータパイプラインを発見します。
注目のクライアント
コンピュータビジョンにビデオ注釈サービスが必要なのはなぜですか？
コンピュータビジョンに基づくAI、MLセットアップ、およびマシンが、ビデオ固有のエンティティをプロアクティブに識別し、それに応じてアクションを実行する方法を検討したことがありますか？ これがビデオ注釈の出番であり、インテリジェントシステムは、フィードされたラベル付きデータに基づいて、オブジェクトやパターンなどを認識および識別できます。
コンピュータビジョン用のビデオ注釈が理にかなっている理由についてはまだわかりません！ 自動運転車の所有を検討したことがあるなら、ビデオ注釈の本質を知ることは完全に理にかなっています。 障害物、歩行者、障害物を検出するための自動運転車のトレーニングは、ポーズやアクティビティの決定に優れていますが、ビデオラベリングは、ほぼすべての知覚AIモデルのトレーニングで役割を果たす役割を果たします。.
前提全体がどのように機能するかについてまだ混乱している場合は、次の例をご覧ください。
プロトタイプを発表する前に、自動運転車の知識データベースをトレーニングすることを想像してみてください。 自動運転車が最高の能力で機能できるようにするには、信号、人、障害物、バリケード、およびその他のエンティティを識別して、正確かつ正確にドライブスルーできる必要があります。 ただし、これは、機械学習とコンピュータービジョンモデルがラベル付けされたデータセットを使用して学習でき、最終的にアルゴリズムのトレーニングに使用される場合にのみ可能になります。
ビデオラベリング–AIのためのヒューマンタッチ
簡単に言うと、Shaipを使用すると、最先端のビデオ注釈ソリューションのいくつかにアクセスして、知覚的で高度にインテリジェントなモデルを考案できます。 ビデオアノテーション会社として、Shaipは、目標固有のセットアップに最も効果的なモデルトレーニングの火力を提供し、データマイニングツール、社内のデータラベリングチーム、およびそれに合わせてさまざまなビデオアノテーションツールを導入する機能をさらに強化します。関連するすべてのユースケース。
ビデオラベリング要件をShaipにアウトソーシングする場合は、次のリソースを入手できます。
- より長いビデオを処理し、情報を抽出する機能
- 市場投入までの時間を短縮するための自動アノテーションパースペクティブ
- フレームごとのラベリングへのアクセス
- 業界固有のカバレッジ
- より高い精度
- 非常に大量のデータを処理する機能
当社の専門知識
生産的なビデオラベリングが簡単に
ビデオ内の各オブジェクトをフレームごとにキャプチャし、注釈を付けて、高度なビデオラベリングサービスを備えたマシンで移動するオブジェクトを認識できるようにします。 私たちは、すべてのビデオラベリングのニーズに合わせて包括的にラベル付けされたデータセットを支援するビデオラベリングソリューションを提供するテクノロジーと経験を持っています。 私たちはあなたがあなたのコンピュータビジョンモデルを正確にそして望ましいレベルの正確さで構築するのを手伝います。 ユースケースを定義し、次のツールを自由に使用して、Shaipにパワービジョンモデルの手間のかかる作業を任せます。
バウンディングボックス
おそらく最も信頼性の高いビデオラベリング手法であるバウンディングボックスの注釈は、オブジェクトを検出するための架空の長方形のアイデアに関係しています。
ポリゴンアノテーション
シーンとオブジェクトの分類では、不規則な形状のエンティティが使用されている場合、バウンディングボックスよりも正確であるため、ポリゴンアノテーションが非常に便利です。
セマンティックセグメンテーション
よりターゲットを絞った正確なコンピュータービジョンAIを開発したい場合は、ピクセルレベルでの画像の分類に関係するセマンティックセグメンテーションを検討することをお勧めします。
キーポイント注釈
顔検出などの生体認証セキュリティ設定は、ユーザーの表情のラベル付けに焦点を当てたKeypoint注釈、唇、鼻、目などの特定の顔マーカー、さらには細胞レベルでの注釈の恩恵を受けることができます。
3D直方体アノテーション
おそらくバウンディングボックス注釈のより定義されたバージョンである3D直方体は、2Dバウンディングボックスによって提供されるように、XNUMX次元ではなくXNUMX次元でオブジェクトを識別してラベル付けするために使用されます。
線とポリラインの注釈
この手法は、エンティティのラベル付けに対してより平面的なアプローチを必要とする垂直方向に最適に展開されます。 パイプライン、道路、レール、および道路標示、車線などに関するデータセットに注釈を付けるために使用されます。
フレーム分類
YouTubeビデオアノテーションに関するデータワークフローでは、アノテーションの推奨方法としてフレーム分類を実装しています。 これにより、フレームをスキップしてより適切に制御できるようになり、ビデオをよりナビゲートしやすくなります。
ビデオ転写
動画へのエンゲージメントを高めたい場合は、関連する動画の音声スニペットをテキストに翻訳するのに最適な、補足形式のアノテーションとして動画の文字起こしをお勧めします。
骨格アノテーション
セキュリティアプリケーション、フィットネス、スポーツ分析のモデルの開発を計画している場合は、体の位置合わせと配置に重点を置いてデータセットを識別およびラベル付けするための骨格アノテーションを推奨および展開します。
ビデオ注釈のユースケース
Shaip は、さまざまなアプリケーションに効果的なビデオ アノテーション ソリューションを提供します。
客室乗務員のモニタリング
何百時間ものドライバーと車内のビデオ映像に注釈を付けました。 各ビデオには、顔の特徴の動きを特徴とする完全な注釈付きクリップと、ドライバーの行動を正確に監視し、逸脱が観察されたときに警告を発する車内シナリオが含まれています。
小売 AI
動画の注釈は、小売店でも消費者の行動を理解するのに役立ちます。 注釈付きのビデオを使用すると、買い物客の動きを追跡し、購入の意思決定を理解し、盗難を特定するアプリケーションを簡単に設計できます。
交通監視
ビデオ アノテーションは、高品質の監視アプリケーションの開発において重要な役割を果たします。 必要なオブジェクトに注釈を付けることで、何百時間もの監視および CCTV ビデオに優れた解像度と詳細で注釈を付けることに成功しました。
顔認識
Shaip は、顔認識アプリケーションを開発するためのハイエンド トレーニング データセットの開発に使用される人の顔に重要なポイントを適用することができます。
車線検出
ビデオ アノテーションの高度な機能により、何時間ものビデオをふるいにかけ、ポリライン アノテーションを使用して、車線、道路標示、車両通行、迂回路、車線、および方向を検出するように車両をトレーニングできます。
コンピューター ビジョンとロボティクス
人間の介入を必要とせずに環境の使用、適応、および応答について知覚ロボットをトレーニングすることで、死亡事故や事故を減らし、生産性を高めることができます。
マルチラベル注釈
特定のラベル付きカテゴリについては、意思決定を徐々に減らし、分析をさらに正確にするために、サブカテゴリに固執する必要があります。 マルチラベルビデオアノテーションの一部としてのインスタンスアノテーションは、車両をバスや車などにさらに分類することで、同じことを支援します。
ビデオデータ分析
本格的なトレーニング戦略を計画する前にビデオラベリングのニーズを分析したい場合は、ユースケースをより適切に計画し、非常に具体的な目標を計画し、最終的には適切な注釈手法を展開します。
カスタムアノテーション
ビデオデータ分析が終了すると、ユースケースが非常にわかりにくく、さらに詳細が必要な場合でも、適切なビデオアノテーションツールでサポートされるカスタムアノテーション戦略の計画を支援することもできます。
信頼できる動画アノテーション会社として Shaip を選ぶ理由
のワークプ
専任の訓練を受けたチーム：
- データ作成、ラベリング、QAのための30,000人以上の協力者
- 資格のあるプロジェクト管理チーム
- 経験豊富な製品開発チーム
- タレントプールソーシング＆オンボーディングチーム
プロセス
最高のプロセス効率が保証されます：
- 堅牢な6シックスシグマステージゲートプロセス
- シックスシグマ黒帯の専任チーム–主要なプロセス所有者と品質コンプライアンス
- 継続的改善とフィードバックループ
プラットフォーム
特許取得済みのプラットフォームには次のような利点があります。
- Webベースのエンドツーエンドプラットフォーム
- 非の打ちどころのない品質
- より速いTAT
- シームレスな配信
のワークプ
専任の訓練を受けたチーム：
- データ作成、ラベリング、QAのための30,000人以上の協力者
- 資格のあるプロジェクト管理チーム
- 経験豊富な製品開発チーム
- タレントプールソーシング＆オンボーディングチーム
プロセス
最高のプロセス効率が保証されます：
- 堅牢な6シックスシグマステージゲートプロセス
- シックスシグマ黒帯の専任チーム–主要なプロセス所有者と品質コンプライアンス
- 継続的改善とフィードバックループ
プラットフォーム
特許取得済みのプラットフォームには次のような利点があります。
- Webベースのエンドツーエンドプラットフォーム
- 非の打ちどころのない品質
- より速いTAT
- シームレスな配信
われわれは奉仕インダストリーズ
業界をリードするソリューション プロバイダーの XNUMX つとして、さまざまな業界が一連のビデオ アノテーション サービスに基づいて自動化ツールとモデルを設計および開発するのを支援しています。 テクノロジーの能力と人間の専門家の能力を組み合わせて、大量のデータを分析し、生産を強化し、エラーを減らし、効率を高めます。
自動車関連
当社は、高品質の AI ベースのトレーニング データセットに基づいて、自動車業界が自動運転と車内ドライバー モニタリングのための信頼性の高いツールを開発および展開するのを支援しています。
医療
ビデオ注釈を活用して AI と機械学習機能を統合し、医療システム内の医療、画像処理、手順、およびプロセスを合理化します。
製造
業界は、ビデオ アノテーションの優れた機能を利用して、AI ベースのツールをトレーニングおよび開発し、生産の高速化、期限付きの意思決定、および製造の合理化を実現しています。
監視
ビデオ注釈は、オブジェクトを検出し、人間、車、木、動物、およびその他のオブジェクトを識別して、強化されたセキュリティおよび監視ツールを開発するために利用されています。
提供されるサービス
エキスパートの画像データ収集は、包括的なAIセットアップのためのすべてのハンズオンデッキではありません。 Shaipでは、次のサービスを検討して、モデルを通常よりもはるかに普及させることもできます。
テキスト注釈
サービス
私たちは、エンティティアノテーション、テキスト分類、感情アノテーション、およびその他の関連ツールを使用して、網羅的なデータセットに注釈を付けることにより、テキストデータトレーニングの準備を整えることを専門としています。
オーディオ注釈
サービス
音声認識、話者のダイアリゼーション、感情認識などの関連ツールを使用して、オーディオソース、音声、および音声固有のデータセットにラベルを付けることは、私たちが専門としていることです。
画像注釈
サービス
私たちは、コンピュータビジョンモデルをトレーニングするために、セグメント化された画像データセットにラベルを付けることに誇りを持っています。 関連する手法には、境界認識と画像分類が含まれます。
推奨リソース
オファリング
AIモデルをトレーニングするための一流のビデオデータ収集
ビデオのフレームごとに各オブジェクトをキャプチャするのに役立ちます。次に、オブジェクトを動かし、ラベルを付けて、機械が認識できるようにします。 高品質のビデオ データセットを収集して ML モデルをトレーニングすることは、常に厳密で時間のかかるプロセスであり、多様性と必要な大量の量がさらに複雑さを増しています。
バイヤーガイド
動画の注釈とラベル付けに関するバイヤーズ ガイド
私たち全員が聞いたことがあるというのはかなり一般的なことです。 写真が千の言葉を言うことができると、ビデオが何を言っているのか想像してみてください。 おそらく百万もの。 自動運転車やインテリジェントな小売チェックアウトなど、私たちが約束した画期的なアプリケーションは、ビデオ注釈なしでは不可能です。
ソリューション
コンピュータビジョンサービスとソリューション
コンピュータビジョンは、人工知能技術の分野です。人間と同じように、視覚世界を見て、理解し、解釈するように機械を訓練します。 これは、画像またはビデオ内のオブジェクトをはるかに大きなスケールと速度で正確に理解、識別、分類するための機械学習モデルの開発に役立ちます。
エキスパートアシスタンスはクリックするだけです。 ビジョンAI機能を次のレベルに引き上げることを計画してください！ すぐに専門家の助けを求めて私たちに連絡してください
よくある質問（FAQ）
ビデオ注釈は、ビデオ固有のエンティティに関連するメタデータでラベルを付けて、トレーニングの準備ができてマシンが認識できるようにするプロセスです。
車、歩行者、道路標識などのオンロードエンティティにラベルを付けて、自家用車をトレーニングしたり、特定のゲームやアプリのポーズや顔のキーポイントを追跡および分類したり、カスタムエンティティにタグを付けてインテリジェントな製造を高速化したりすることもできます。ビデオ注釈の例。
現在、動画の文字起こしやフレーム分類などの外部委託の注釈ツールを使用して、YouTube動画に注釈を付けることをお勧めします。 以前にYouTubeが提供していたアノテーションエディタとは異なり、アウトソーシング戦略はユーザーエンゲージメントの向上に効果的であると期待されています。
はい、主にフレーム分類とビデオ文字起こしに依存することで、YouTubeビデオに注釈を付けることができます。
Vision AIとモデルは、将来、独立したプロアクティブな意思決定を行うのに十分な能力を備えたいかどうかを知るために、大量のトレーニングデータを必要とします。 したがって、コンピュータビジョンでは、モデル、最終的にはAIをより知覚的にするためのアルゴリズムとともに、適切に準備、タグ付け、およびラベル付けされたビデオコンポーネントを提供する必要があります。
テクノロジーとしての機械学習は、人間の介入なしに、機械が識別可能なパターンとデータから学習できることを保証します。 ただし、これを実現するには、トレーニング対応のデータセットをシステムに供給する必要があります。これは、ビデオ注釈によって最も適切に処理されます。