इंटेलिजेंट एआई के लिए वीडियो एनोटेशन
कंप्यूटर विज़न के लिए वीडियो एनोटेशन सेवाओं के साथ प्रशिक्षण डेटा को लेबल करें और तैयार करें
बिना बाधाओं के एनोटेटेड वीडियो डेटा पाइपलाइनों की खोज करें।
विशेष रुप से प्रदर्शित ग्राहक
कंप्यूटर विज़न के लिए वीडियो एनोटेशन सेवाओं की आवश्यकता क्यों है?
क्या आपने कभी सोचा है कि एआई, एमएल सेटअप और कंप्यूटर विज़न पर आधारित मशीनें कैसे सक्रिय रूप से वीडियो-विशिष्ट संस्थाओं की पहचान कर सकती हैं और तदनुसार कार्रवाई कर सकती हैं? यह वह जगह है जहां वीडियो एनोटेशन आता है, जो बुद्धिमान प्रणालियों को उन्हें खिलाए गए लेबल डेटा के आधार पर वस्तुओं, पैटर्न और बहुत कुछ को पहचानने और पहचानने की अनुमति देता है।
कंप्यूटर दृष्टि के लिए वीडियो एनोटेशन क्यों समझ में आता है इसके बारे में अभी भी अनिश्चित! ठीक है, अगर आपने कभी एक स्व-चालित कार के मालिक होने पर विचार किया है, तो वीडियो एनोटेशन की बारीकियां जानना पूरी तरह से समझ में आता है। बाधाओं, पैदल चलने वालों, और बाधाओं का पता लगाने के लिए स्वायत्त वाहनों को प्रशिक्षित करना पोज़ और गतिविधियों को निर्धारित करने में अच्छा है, वीडियो लेबलिंग की भूमिका लगभग हर अवधारणात्मक AI मॉडल के प्रशिक्षण में होती है।.
यदि आप अभी भी उलझन में हैं कि पूरा परिसर कैसे काम करता है, तो यहां एक स्व-व्याख्यात्मक उदाहरण दिया गया है:
प्रोटोटाइप का अनावरण करने से पहले सेल्फ-ड्राइविंग कार के ज्ञान डेटाबेस को प्रशिक्षित करने की कल्पना करें। शीर्ष क्षमता पर कार्य करने में सक्षम होने के लिए, स्वायत्त वाहन को सटीकता और सटीकता के साथ चलने के लिए संकेतों, लोगों, बाधाओं, बैरिकेड्स और अन्य संस्थाओं की पहचान करने में सक्षम होना चाहिए। हालाँकि, यह केवल तभी संभव हो सकता है जब मशीन लर्निंग और कंप्यूटर विज़न मॉडल लेबल किए गए डेटा सेट का उपयोग करके सीख सकते हैं, जिसका उपयोग अंततः एल्गोरिदम को प्रशिक्षित करने के लिए किया जाता है।
वीडियो लेबलिंग - आपके एआई के लिए ह्यूमन टच
लंबी कहानी संक्षेप में - शेप आपको अवधारणात्मक और अत्यधिक बुद्धिमान मॉडल को समझने के लिए कुछ सबसे उन्नत वीडियो एनोटेशन समाधानों तक पहुंचने की सुविधा देता है। एक वीडियो एनोटेशन कंपनी के रूप में, शेप आपके लक्ष्य-विशिष्ट सेटअपों के लिए सबसे प्रभावी मॉडल प्रशिक्षण फायरपावर प्रदान करता है, डेटा माइनिंग टूल, इन-हाउस डेटा लेबलिंग टीमों और उपयुक्त वीडियो एनोटेशन टूल की एक विस्तृत श्रृंखला लाने की क्षमता के साथ इसे और मजबूत करता है। प्रत्येक प्रासंगिक उपयोग-मामला।
यदि आप वीडियो लेबलिंग आवश्यकताओं को शैप को आउटसोर्स करते हैं, तो आप निम्नलिखित संसाधनों पर अपना हाथ प्राप्त कर सकते हैं:
- लंबे वीडियो को संभालने और जानकारी निकालने की क्षमता
- तेज़ टाइम-टू-मार्केट के लिए स्वचालित एनोटेशन परिप्रेक्ष्य
- फ़्रेम-दर-फ़्रेम लेबलिंग तक पहुंच
- उद्योग-विशिष्ट कवरेज
- उच्च सटीकता
- बड़ी मात्रा में डेटा संसाधित करने की क्षमता
हमारी विशेषज्ञता
उत्पादक वीडियो लेबलिंग को आसान बनाया गया
वीडियो में प्रत्येक वस्तु को फ्रेम-दर-फ्रेम कैप्चर करें, और हमारी उन्नत वीडियो लेबलिंग सेवाओं के साथ चलती वस्तुओं को मशीनों द्वारा पहचानने योग्य बनाने के लिए इसे एनोटेट करें। हमारे पास वीडियो लेबलिंग समाधान पेश करने की तकनीक और अनुभव है जो आपकी सभी वीडियो लेबलिंग आवश्यकताओं के लिए व्यापक रूप से लेबल किए गए डेटासेट में आपकी सहायता करता है। हम आपके कंप्यूटर विज़न मॉडल को सटीक और सटीकता के वांछित स्तर के साथ बनाने में आपकी सहायता करते हैं। अपने उपयोग के मामले को परिभाषित करें और शेप को हमारे पास उपलब्ध निम्नलिखित उपकरणों के साथ पावरिंग विज़न मॉडल का भारी काम करने दें:
बाउंडिंग बक्से
यकीनन सबसे विश्वसनीय वीडियो लेबलिंग तकनीक, बाउंडिंग बॉक्स एनोटेशन वस्तुओं का पता लगाने के लिए काल्पनिक आयतों की कल्पना करने से संबंधित है।
बहुभुज एनोटेशन
दृश्य और वस्तु वर्गीकरण के लिए, यदि खेल में अनियमित आकार की इकाइयाँ हैं, तो बहुभुज एनोटेशन काफी काम आता है, क्योंकि यह बाउंडिंग बॉक्स की तुलना में अधिक सटीक है।
शब्दार्थ विभाजन
यदि आप अधिक लक्षित और सटीक कंप्यूटर विज़न एआई विकसित करना चाहते हैं, तो आप सिमेंटिक विभाजन पर विचार करना चाह सकते हैं, जो पिक्सेल स्तर पर छवियों को वर्गीकृत करने से संबंधित है।
मुख्य बिंदु एनोटेशन
चेहरे का पता लगाने जैसे बायोमेट्रिक सुरक्षा सेटअप कीप्वाइंट एनोटेशन से लाभ उठा सकते हैं जो उपयोगकर्ता के भावों, होंठ, नाक, आंखों जैसे विशिष्ट चेहरे के मार्करों और यहां तक कि सेलुलर स्तर पर एनोटेशन को लेबल करने पर केंद्रित है।
3डी घनाकार एनोटेशन
संभवतः बाउंडिंग बॉक्स एनोटेशन का एक अधिक परिभाषित संस्करण, 3डी क्यूबॉइड्स का उपयोग वस्तुओं को दो के बजाय तीन आयामों में पहचानने और लेबल करने के लिए किया जाता है, जैसा कि 2डी बाउंडिंग बॉक्स द्वारा पेश किया जाता है।
लाइन और पॉलीलाइन एनोटेशन
यह तकनीक उन वर्टिकल के लिए सबसे अच्छी तरह से लागू की जाती है जिनके लिए लेबलिंग इकाइयों के लिए अधिक योजनाबद्ध दृष्टिकोण की आवश्यकता होती है। इसका उपयोग पाइपलाइनों, सड़कों, रेलों और सड़क चिह्नों, गलियों आदि से संबंधित डेटासेट को एनोटेट करने के लिए किया जाता है।
फ़्रेम वर्गीकरण
YouTube वीडियो एनोटेशन से संबंधित डेटा वर्कफ़्लोज़ के लिए, हम एनोटेशन के पसंदीदा तरीके के रूप में फ्रेम वर्गीकरण लागू करते हैं। यह आपको फ़्रेम छोड़ने की क्षमता के साथ वीडियो को अधिक नेविगेट करने देता है और बेहतर नियंत्रण प्रदान करता है।
वीडियो प्रतिलेखन
यदि आप अपने वीडियो पर बेहतर जुड़ाव चाहते हैं, तो हम एनोटेशन के पूरक रूप के रूप में वीडियो ट्रांसक्रिप्शन की अनुशंसा करते हैं, जो संबंधित वीडियो के ऑडियो स्निपेट्स को टेक्स्ट में अनुवाद करने के लिए सबसे उपयुक्त है।
कंकाल एनोटेशन
यदि आप सुरक्षा अनुप्रयोगों, फिटनेस और खेल विश्लेषण के लिए मॉडल विकसित करने की योजना बना रहे हैं, तो हम बॉडी संरेखण और स्थिति पर ध्यान देने के साथ डेटा सेट की पहचान और लेबलिंग के लिए कंकाल एनोटेशन की अनुशंसा और तैनाती करते हैं।
वीडियो एनोटेशन उपयोग मामले
शैप विभिन्न प्रकार के अनुप्रयोगों के लिए प्रभावी वीडियो एनोटेशन समाधान प्रदान करता है।
केबिन चालक निगरानी में
ड्राइवर और कार में वीडियो फ़ुटेज के सैकड़ों घंटों की व्याख्या की। प्रत्येक वीडियो में पूरी तरह से एनोटेट क्लिप शामिल हैं जिसमें चेहरे की विशेषताओं की गति, और कार में ड्राइवर के व्यवहार की सटीक निगरानी करने और विचलन देखे जाने पर चेतावनी देने के लिए परिदृश्य शामिल हैं।
खुदरा एआई
उपभोक्ता व्यवहार को समझने के लिए खुदरा दुकानों में वीडियो एनोटेशन भी सहायक होता है। हमारे एनोटेटेड वीडियो के साथ, दुकानदारों की आवाजाही को ट्रैक करने, खरीदारी के फैसले को समझने और चोरी की पहचान करने के लिए एप्लिकेशन डिजाइन करना आसान है।
यातायात निगरानी
उच्च गुणवत्ता वाले निगरानी अनुप्रयोगों को विकसित करने में वीडियो एनोटेशन की महत्वपूर्ण भूमिका होती है। हमने सैकड़ों घंटे की निगरानी और सीसीटीवी वीडियो को आवश्यक वस्तुओं की व्याख्या करके रिज़ॉल्यूशन और डिटेलिंग के बेहतर स्तर पर सफलतापूर्वक एनोटेट किया है।
चेहरे की पहचान
शेप चेहरे की पहचान अनुप्रयोगों के विकास के लिए उच्च अंत प्रशिक्षण डेटासेट विकसित करने में उपयोग किए जाने वाले व्यक्ति के चेहरे पर महत्वपूर्ण बिंदुओं को लागू करने में सक्षम है।
लेन का पता लगाना
वीडियो एनोटेशन में उन्नत क्षमताएं हमें वीडियो के घंटों के माध्यम से छानबीन करने और पॉलीलाइन एनोटेशन का उपयोग करने के लिए वाहनों को लेन, सड़क चिह्नों, वाहनों के ट्रैफिक, डायवर्जन, स्ट्रीट लेन और दिशाओं का पता लगाने के लिए प्रशिक्षित करने की अनुमति देती हैं।
कंप्यूटर विजन और रोबोटिक्स
मानवीय संपर्क की आवश्यकता के बिना अपने पर्यावरण का उपयोग करने, अनुकूलन करने और प्रतिक्रिया देने पर बोधगम्य रोबोटों को प्रशिक्षित करके, उत्पादकता को बढ़ावा देने वाले घातक और दुर्घटनाओं को कम करना संभव है।
मल्टी-लेबल एनोटेशन
कुछ लेबल वाली श्रेणियों के लिए, आपको निर्णय लेने की क्षमता को कम करने और विश्लेषण को और भी अधिक सटीक बनाने के लिए उप-श्रेणियों पर ध्यान केंद्रित करने की आवश्यकता है। मल्टी-लेबल वीडियो एनोटेशन के एक भाग के रूप में इंस्टेंस एनोटेशन, वाहनों को बसों, कारों और अन्य के रूप में वर्गीकृत करके आपकी मदद करता है।
वीडियो डेटा विश्लेषण
यदि आप पूर्ण प्रशिक्षण रणनीति की योजना बनाने से पहले वीडियो लेबलिंग की आवश्यकता का विश्लेषण करना चाहते हैं, तो आप हमेशा हमारे वीडियो डेटा विश्लेषण पर भरोसा कर सकते हैं, जिसका उद्देश्य उपयोग के मामलों की बेहतर योजना बनाने, अत्यधिक विशिष्ट लक्ष्यों की योजना बनाने और अंततः हमें अनुमति देने में मदद करना है। सही एनोटेशन तकनीक तैनात करें।
कस्टम एनोटेशन
एक बार वीडियो डेटा विश्लेषण समाप्त हो जाने के बाद, हम सही वीडियो एनोटेशन टूल द्वारा समर्थित कस्टम एनोटेशन रणनीतियों की योजना बनाने में भी आपकी मदद कर सकते हैं, भले ही आपका उपयोग मामला अत्यधिक मायावी हो और अधिक विवरण की आवश्यकता हो।
अपनी भरोसेमंद वीडियो एनोटेशन कंपनी के रूप में शैप को चुनने के कारण
स्टाफ़
समर्पित एवं प्रशिक्षित टीमें:
- डेटा निर्माण, लेबलिंग और क्यूए के लिए 30,000+ सहयोगी
- प्रमाणित परियोजना प्रबंधन टीम
- अनुभवी उत्पाद विकास टीम
- टैलेंट पूल सोर्सिंग एवं ऑनबोर्डिंग टीम
प्रक्रिया
उच्चतम प्रक्रिया दक्षता का आश्वासन दिया जाता है:
- मजबूत 6 सिग्मा स्टेज-गेट प्रक्रिया
- 6 सिग्मा ब्लैक बेल्ट की एक समर्पित टीम - मुख्य प्रक्रिया मालिक और गुणवत्ता अनुपालन
- सतत सुधार एवं फीडबैक लूप
मंच
पेटेंट किया गया प्लेटफ़ॉर्म लाभ प्रदान करता है:
- वेब-आधारित एंड-टू-एंड प्लेटफ़ॉर्म
- त्रुटिहीन गुणवत्ता
- तेज़ TAT
- निर्बाध वितरण
स्टाफ़
समर्पित एवं प्रशिक्षित टीमें:
- डेटा निर्माण, लेबलिंग और क्यूए के लिए 30,000+ सहयोगी
- प्रमाणित परियोजना प्रबंधन टीम
- अनुभवी उत्पाद विकास टीम
- टैलेंट पूल सोर्सिंग एवं ऑनबोर्डिंग टीम
प्रक्रिया
उच्चतम प्रक्रिया दक्षता का आश्वासन दिया जाता है:
- मजबूत 6 सिग्मा स्टेज-गेट प्रक्रिया
- 6 सिग्मा ब्लैक बेल्ट की एक समर्पित टीम - मुख्य प्रक्रिया मालिक और गुणवत्ता अनुपालन
- सतत सुधार एवं फीडबैक लूप
मंच
पेटेंट किया गया प्लेटफ़ॉर्म लाभ प्रदान करता है:
- वेब-आधारित एंड-टू-एंड प्लेटफ़ॉर्म
- त्रुटिहीन गुणवत्ता
- तेज़ TAT
- निर्बाध वितरण
हम जिन इंडस्ट्रीज की सेवा करते हैं
उद्योग-अग्रणी समाधान प्रदाताओं में से एक के रूप में, हम अपने वीडियो एनोटेशन सेवाओं के सूट के आधार पर विभिन्न प्रकार के उद्योगों को ऑटोमेशन टूल और मॉडल डिजाइन और विकसित करने में मदद करते हैं। हम उत्पादन बढ़ाने, त्रुटियों को कम करने और दक्षता बढ़ाने के लिए बड़ी मात्रा में डेटा का विश्लेषण करने के लिए प्रौद्योगिकी की क्षमता और मानव विशेषज्ञों की क्षमता को एक साथ लाते हैं।
मोटर वाहन
हम अपने गुणवत्ता वाले एआई-आधारित प्रशिक्षण डेटासेट के आधार पर ऑटोमोटिव उद्योग को स्वायत्त ड्राइविंग और इन-कार ड्राइवर निगरानी के लिए विश्वसनीय उपकरण विकसित करने और तैनात करने में मदद करते हैं।
चिकित्सा
हम चिकित्सा प्रणाली के भीतर चिकित्सा, इमेजिंग, प्रक्रियाओं और प्रक्रियाओं को सुव्यवस्थित करने के लिए वीडियो एनोटेशन का लाभ उठाकर एआई और मशीन सीखने की क्षमताओं को एकीकृत करते हैं।
विनिर्माण
उद्योग तेजी से उत्पादन, समयबद्ध निर्णय लेने और निर्माण को सुव्यवस्थित करने के लिए एआई-आधारित उपकरणों को प्रशिक्षित और विकसित करने के लिए वीडियो एनोटेशन की शक्ति का उपयोग कर रहे हैं।
निगरानी
उन्नत सुरक्षा और निगरानी उपकरण विकसित करने के लिए वस्तुओं का पता लगाने और मनुष्यों, कारों, पेड़ों, जानवरों और अन्य वस्तुओं की पहचान करने के लिए वीडियो एनोटेशन का उपयोग किया जा रहा है।
सेवाएं दी गईं
व्यापक एआई सेटअप के लिए विशेषज्ञ छवि डेटा संग्रह पूरी तरह से तैयार नहीं है। शेप में, आप मॉडलों को सामान्य से अधिक व्यापक बनाने के लिए निम्नलिखित सेवाओं पर भी विचार कर सकते हैं:
पाठ एनोटेशन
सेवाएँ
हम इकाई एनोटेशन, टेक्स्ट वर्गीकरण, भावना एनोटेशन और अन्य प्रासंगिक टूल का उपयोग करके संपूर्ण डेटासेट को एनोटेट करके टेक्स्ट डेटा प्रशिक्षण तैयार करने में विशेषज्ञ हैं।
ऑडियो एनोटेशन
सेवाएँ
वाक् पहचान, स्पीकर डायराइजेशन, भावना पहचान जैसे प्रासंगिक उपकरणों के माध्यम से ऑडियो स्रोतों, भाषण और आवाज-विशिष्ट डेटासेट को लेबल करना एक ऐसी चीज है जिसमें हम विशेषज्ञ हैं।
छवि एनोटेशन
सेवाएँ
हम कंप्यूटर विज़न मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए खंडित छवि डेटासेट को लेबल करने में गर्व महसूस करते हैं। कुछ प्रासंगिक तकनीकों में सीमा पहचान और छवि वर्गीकरण शामिल हैं।
अनुशंसित संसाधन
प्रसाद
एआई मॉडलों को प्रशिक्षित करने के लिए पहले दर्जे का वीडियो डेटा संग्रह
हम प्रत्येक वस्तु को फ्रेम-दर-फ्रेम वीडियो में कैद करने में आपकी मदद करते हैं, फिर हम वस्तु को गति में लेते हैं, उसे लेबल करते हैं, और उसे मशीनों द्वारा पहचानने योग्य बनाते हैं। अपने एमएल मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए गुणवत्ता वाले वीडियो डेटासेट एकत्र करना हमेशा एक कठिन और समय लेने वाली प्रक्रिया रही है, विविधता और भारी मात्रा में आवश्यक मात्रा ने और जटिलता को जोड़ा है।
क्रेता गाइड
वीडियो एनोटेशन और लेबलिंग के लिए क्रेता गाइड
यह एक काफी सामान्य कहावत है जो हम सभी ने सुनी है। एक तस्वीर हजारों शब्द कह सकती है, तो जरा सोचिए एक वीडियो क्या कह सकता है? शायद लाखों चीज़ें। हमसे वादा किया गया कोई भी अभूतपूर्व एप्लिकेशन, जैसे ड्राइवर रहित कार या इंटेलिजेंट रिटेल चेक-आउट, वीडियो एनोटेशन के बिना संभव नहीं है।
समाधान ढूंढे
कंप्यूटर विज़न सेवाएँ और समाधान
कंप्यूटर विज़न आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस प्रौद्योगिकियों का एक क्षेत्र हैमशीनों को दृश्य दुनिया को देखने, समझने और व्याख्या करने के लिए प्रशिक्षित करें, जिस तरह मनुष्य करते हैं। यह किसी छवि या वीडियो में वस्तुओं को बड़े पैमाने और गति से सटीक रूप से समझने, पहचानने और वर्गीकृत करने के लिए मशीन लर्निंग मॉडल विकसित करने में मदद करता है।
विशेषज्ञ सहायता बस एक क्लिक दूर है। विजन एआई क्षमताओं को अगले स्तर पर ले जाने की योजना! पेशेवर मदद के लिए हमसे तुरंत संपर्क करें
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (FAQ)
वीडियो एनोटेशन प्रासंगिक मेटाडेटा के साथ वीडियो-विशिष्ट इकाइयों को लेबल करने की प्रक्रिया है, ताकि उन्हें प्रशिक्षण के लिए तैयार और मशीन पहचानने योग्य बनाया जा सके।
स्व-चालित कारों के प्रशिक्षण के लिए सड़क पर चलने वाली इकाइयों जैसे कारों, पैदल चलने वालों, सड़क के संकेतों और अन्य तत्वों को लेबल करना, विशिष्ट गेम और ऐप्स के लिए पोज़ और चेहरे के प्रमुख बिंदुओं को ट्रैक करना और वर्गीकृत करना, और यहां तक कि बुद्धिमान विनिर्माण को गति देने के लिए कस्टम इकाइयों को टैग करना भी इनमें से कुछ हैं वीडियो एनोटेशन के उदाहरण.
वर्तमान में, आपको वीडियो ट्रांसक्रिप्शन और फ़्रेम वर्गीकरण जैसे आउटसोर्स एनोटेशन टूल का सहारा लेकर YouTube वीडियो को एनोटेट करने की सलाह दी जाती है। YouTube द्वारा पहले पेश किए गए एनोटेशन संपादक के विपरीत, आउटसोर्स की गई रणनीतियों से उपयोगकर्ता सहभागिता को बेहतर बनाने में बेहतर काम करने की उम्मीद है।
हाँ, आप मुख्य रूप से फ़्रेम वर्गीकरण और वीडियो ट्रांसक्रिप्शन पर भरोसा करके किसी YouTube वीडियो को एनोटेट कर सकते हैं।
यदि आप चाहते हैं कि विज़न एआई और मॉडलों को भविष्य में स्वतंत्र और सक्रिय निर्णय लेने में सक्षम बनाया जाए तो उन्हें सीखने के लिए ट्रक लोड प्रशिक्षण डेटा की आवश्यकता होती है। इसलिए, कंप्यूटर विज़न को मॉडल और अंततः एआई को अधिक बोधगम्य बनाने के लिए एल्गोरिदम के साथ फीड किए जाने वाले वीडियो घटकों को उचित रूप से तैयार, टैग और लेबल करने की आवश्यकता होती है।
एक तकनीक के रूप में मशीन लर्निंग यह सुनिश्चित करती है कि मशीनें मानवीय हस्तक्षेप के बिना, पहचाने जाने योग्य पैटर्न और डेटा से सीखने में सक्षम हैं। हालाँकि, इसे वास्तविकता बनाने के लिए, प्रशिक्षण-तैयार डेटासेट को सिस्टम में फीड किया जाना चाहिए, जिसे वीडियो एनोटेशन द्वारा सबसे अच्छा नियंत्रित किया जाता है।