कंप्यूटर विज़न के लिए वीडियो एनोटेशन और लेबलिंग सेवाएं

वीडियो एनोटेशन एक ऐसी प्रक्रिया है जिसमें कंप्यूटर विज़न मॉडल के लिए प्रशिक्षण डेटा बनाने के लिए वीडियो फ्रेम में वस्तुओं, क्रियाओं और घटनाओं को लेबल किया जाता है। यह स्वायत्त वाहनों, सर्जिकल इमेजिंग मॉडल, रिटेल एनालिटिक्स प्लेटफॉर्म और रोबोटिक्स सहित एआई सिस्टम को वास्तविक दुनिया के फुटेज में गतिशील वस्तुओं का पता लगाने, ट्रैक करने और वर्गीकृत करने में सक्षम बनाता है। Shaip नौ तकनीकों का उपयोग करके फ्रेम-सटीक वीडियो एनोटेशन प्रदान करता है, जिनमें बाउंडिंग बॉक्स, पॉलीगॉन सेगमेंटेशन, 3डी क्यूबॉइड और स्केलेटल कीपॉइंट्स शामिल हैं।

कल्पना कीजिए कि प्रोटोटाइप का अनावरण करने से पहले एक सेल्फ-ड्राइविंग कार के नॉलेज डेटाबेस को प्रशिक्षित किया जा रहा है। अपनी पूरी क्षमता से कार्य करने के लिए, स्वायत्त वाहन को संकेतों, लोगों, बाधाओं, बैरिकेड्स आदि की पहचान करने में सक्षम होना चाहिए, ताकि वह सटीकता और परिशुद्धता के साथ आगे बढ़ सके। हालांकि, यह तभी संभव हो सकता है जब मशीन लर्निंग और कंप्यूटर विज़न मॉडल, एल्गोरिदम को प्रशिक्षित करने के लिए उपयोग किए गए लेबल किए गए डेटा सेट का उपयोग करके सीख सकें।