Eersteklas videogegevensverzameling om AI-modellen te trainen
Feedinzichten verkregen via efficiënte services voor het verzamelen van videogegevens om intelligente modellen in staat te stellen proactieve acties te ondernemen
Klaar om de videogegevens te vinden die je hebt gemist?
Uitgelichte klanten
Waarom is een videotrainingsdataset nodig voor Computer Vision?
Het ontwikkelen van slimme applicaties, ondersteund door Computer Vision, NLP en Deep Learning-technologieën, kan lastig zijn. Hoewel tekstuele, akoestische en grafische datasets hun rol spelen, vereisen trainingsmodellen voor het proactief identificeren van videospecifieke elementen strikte monitoring en de beschikbaarheid van hoogwaardige inzichten.
Niets tegen het verzamelen van afbeeldingsgegevens, maar videogegevenssets geven een extra gevoel van continuïteit aan de machine learning-modellen, waardoor ze veel scherper en nauwkeuriger in de tijd worden. Dit is de reden waarom bedrijven die geavanceerde computervisietools en -bronnen willen ontwikkelen, moeten overwegen om het verzamelen van videogegevens uit te besteden aan professionele providers.
Wat betreft het belang van het verzamelen van videogegevens, hier zijn de bronnen die toegankelijk zijn met relevante videogegevenssets in het spel:
- Videodataset voor objectdetectie, om te helpen bij zelfrijdende nauwkeurigheid
- Videodataset voor deep learning met een focus op evoluerende complexiteit
- Hiërarchische datasets voor het beheren van progressieve behoeften aan abstractie, in het geval van complexe modellen
- Het vermogen van modellen om bewegings- en verkeerspatronen te voorspellen
Professionele AI-videotrainingsdatasets
Elk onderwerp. Elk scenario.
Het vinden van de juiste videodataset, volgens de use case, is makkelijker gezegd dan gedaan. Shaip, als dienstverlener voor het verzamelen van videogegevens, is bekend met elke vorm van AI-implementatie en geeft u toegang tot de meest relevante datasets voor de betreffende taak. Bij Shaip kunt u er zeker van zijn dat u uw modellen voedt met aangepaste videodatasets, afhankelijk van scenario, instellingen, projectbeheerbehoeften en annotatiespecifieke voorkeuren.
Nog steeds onzeker! Hier zijn enkele van de andere redenen om contact te maken met Shaip:
- Schaalbare incassodiensten om zelflerende modellen te ontwikkelen
- Gegevens aangedreven door eersteklas menselijke intelligentie
- Het vermogen van de videodatasets om nauw samen te werken met beeld-, audio- en tekstuele inzichten
- Ondersteuning voor holistische beeld- en videoannotatie om AI-modellen nauwkeuriger te trainen
- Beschikbaarheid van gestructureerde en ongestructureerde gegevens om respectievelijk standaard AI-modellen en deep learning-voorkeuren te targeten
Onze expertise
Videodatasets voor relevante gebruiksscenario's
Bij Shaip, helpen u elk object frame voor frame in een video vast te leggen, we nemen het object vervolgens in beweging, labelen het en maken het herkenbaar voor machines. Het verzamelen van videodatasets van hoge kwaliteit om uw ML-modellen te trainen is altijd een streng en tijdrovend proces geweest, de diversiteit en de enorme hoeveelheden die nodig zijn, dragen bij aan de complexiteit. Wij bij Shaip bieden u de vereiste expertise, kennis, middelen en schaal die nodig zijn als het gaat om videotrainingsdatasets. Onze video's zijn van de hoogste kwaliteit die specifiek zijn afgestemd op uw specifieke gebruikssituatie. Kies de service voor het verzamelen van videogegevens die bij uw programma past en de bal meteen aan het rollen brengt. Verschillende soorten Video Datasets die wij aanbieden:
Verzameling videogegevensset menselijke houding
Verken de essentie van organische menselijke bewegingen vanuit een breed scala aan scenario's, zoals staan, lopen, zitten, rennen en meer, in verschillende lichtomstandigheden.
Verzameling van drones en luchtfoto's van videogegevens
Train luchteenheden en drones om betere strijdlustige en recreatieve gesprekken te voeren met videogegevens die zijn vastgelegd in verkeer, feesten, stadionbijeenkomsten en andere scenario's.
Verzameling verkeersvideodataset
Verlicht zelfrijdende voertuigen door gesegmenteerde en ruimtelijke verkeersvideodatasets in te voeren, om realtime verkeersbewegingen te identificeren en geleidelijk te leren door te observeren
Demografisch-specifieke datasetverzameling
Snijd nu de AI-bias van relevante programma's door toe te voegen aan de bestaande opslagplaats voor videogegevens. Met Shaip kun je modellen op een allesomvattende manier trainen door video's opzij te zetten die zijn gesegmenteerd op basis van demografie, etniciteit, kleur, gebaren en andere parameters.
CCTV/bewakingsvideodataset
We verzamelen gevoelige videodatasets van wetshandhavingsdossiers, plaats delicten en datasets voor persoons- en houdingsherkenning in verschillende lichtomstandigheden om intelligente bewakingsopstellingen te trainen om indringers te identificeren, alarmen in te stellen en zelfs aanwezigheid te markeren.
Klaar voor transcriptie
datasets
Train applicaties om automatisch videotranscripties te maken door grote hoeveelheden relevante video-, tekst-, beeld- en audiodatasets in te voeren
Videodatasets
Videogegevensset voor het scannen van streepjescodes
5k video's van streepjescodes met een duur van 30-40 sec uit meerdere geografische gebieden
- Use case: Barcode herkenning. Model
- Formaat: Video's
- Volume: 5000+
- annotatie: Nee
Biometrische gegevensset
22k gezichtsvideo uit meerdere landen met meerdere poses
- Use case: Gezichtsherkenning
- Formaat: Video's
- Volume: 22,000+
- annotatie: Nee
Op drones gebaseerde videodataset
84.5k drone-video's van gebieden zoals College / School-campus, fabrieksterrein, speeltuin, straat, groentemarkt met GPS-gegevens.
- Use case: Voetgangers volgen
- Formaat: Video's
- Volume: 84,500+
- annotatie: Ja
Beschadigde voertuigen (kleine) videodataset
5.5k video's van auto's met kleine schade uit de regio's India en Noord-Amerika
- Use case: Schade detectie
- Formaat: Video's
- Volume: 5500+
- annotatie: Nee
Redenen om Shaip te kiezen als uw betrouwbare partner voor videotrainingsgegevens
Mensen
Toegewijde en getrainde teams:
- 30,000+ medewerkers voor gegevenscreatie, labeling en QA
- Gecertificeerd projectmanagementteam
- Ervaren productontwikkelingsteam
- Talentpool Sourcing & Onboarding-team
Proces
De hoogste procesefficiëntie wordt gegarandeerd met:
- Robuust 6 Sigma Stage-Gate-proces
- Een toegewijd team van 6 Sigma black belts – Key process owners & Quality compliance
- Continue verbetering en feedbacklus
Platform
Het gepatenteerde platform biedt voordelen:
- Webgebaseerd end-to-end platform
- Onberispelijke kwaliteit
- Snellere TAT
- Naadloze levering
Mensen
Toegewijde en getrainde teams:
- 30,000+ medewerkers voor gegevenscreatie, labeling en QA
- Gecertificeerd projectmanagementteam
- Ervaren productontwikkelingsteam
- Talentpool Sourcing & Onboarding-team
Proces
De hoogste procesefficiëntie wordt gegarandeerd met:
- Robuust 6 Sigma Stage-Gate-proces
- Een toegewijd team van 6 Sigma black belts – Key process owners & Quality compliance
- Continue verbetering en feedbacklus
Platform
Het gepatenteerde platform biedt voordelen:
- Webgebaseerd end-to-end platform
- Onberispelijke kwaliteit
- Snellere TAT
- Naadloze levering
Diensten aangeboden
Het verzamelen van videogegevens door experts is niet alle-hands-on-deck voor uitgebreide AI-setups. Bij Shaip kun je zelfs de volgende services overwegen om modellen veel wijder dan normaal te maken:
Tekstgegevensverzameling
Diensten
De echte waarde van de cognitieve gegevensverzamelingsservices van Shaip is dat het bedrijven de sleutel geeft om kritieke informatie te ontsluiten die diep in ongestructureerde gegevens te vinden is
Diensten voor het verzamelen van audiogegevens
We maken het voor u gemakkelijker om de modellen te voorzien van spraakgegevens om hen te helpen de voordelen van natuurlijke taalverwerking op een meer evenwichtige manier te ontdekken
Diensten voor het verzamelen van beeldgegevens
Zorg ervoor dat uw computer vision-model elk beeld nauwkeurig identificeert, om de volgende generatie AI-modellen van de toekomst naadloos te trainen
Aanbevolen bronnen
Kopergids
Koopgids voor video-annotaties en -labels
Het is een vrij algemeen gezegde dat we allemaal hebben gehoord. dat een foto meer zegt dan duizend woorden, stel je eens voor wat een video zou kunnen zeggen? Een miljoen dingen misschien. Geen van de baanbrekende toepassingen die ons zijn beloofd, zoals auto's zonder bestuurder of intelligente kassa's, is mogelijk zonder video-annotatie.
Het aanbieden van
Kopersgids voor gegevensannotatie en gegevensetikettering
Leg elk object in de video vast, frame voor frame, en maak er aantekeningen bij om de bewegende objecten herkenbaar te maken voor machines met onze geavanceerde video-annotatietool. We hebben de technologie en de ervaring om video-annotatiediensten aan te bieden die u helpen met uitgebreid gelabelde datasets voor al uw video-annotatiebehoeften.
Kopergids
Koopgids voor hoogwaardige AI-trainingsgegevens
In de wereld van kunstmatige intelligentie en machine learning is datatraining onvermijdelijk. Dit is het proces dat machine learning-modules nauwkeurig, efficiënt en volledig functioneel maakt. De gids onderzoekt in detail wat AI-trainingsgegevens zijn, soorten trainingsgegevens, kwaliteit van trainingsgegevens, gegevensverzameling en -licenties, en meer.
Wilt u uw eigen videodataset bouwen?
Neem nu contact met ons op om te zien hoe we een aangepaste dataset kunnen verzamelen voor uw unieke AI-oplossing.
Veel gestelde vragen (FAQ)
Bij het verzamelen van videogegevens worden reeksen bewegende beelden verzameld. Het is van cruciaal belang voor machinaal leren, omdat het dynamische interacties vastlegt, waardoor modellen beter in staat zijn om temporele sequenties te begrijpen en te analyseren.
Videogegevens kunnen de beveiliging verbeteren via surveillance, inzicht bieden in het gedrag van klanten, training verbeteren door middel van bewegingsanalyse en innovaties zoals autonoom rijden stimuleren.
Gebruik camera's, drones of draagbare apparaten om reeksen op te nemen, zodat de beelden overeenkomen met de vereisten van het project. Daarna segmenteren, labelen en voorbewerken indien nodig.
Zorg ervoor dat video's helder en met een hoge resolutie zijn, zorg voor een consistente belichting, verzamel diverse gegevensbronnen, annoteer nauwkeurig, respecteer de privacyregelgeving en valideer uw dataset regelmatig op nauwkeurigheid.