Førsteklasses videodatainnsamling for å trene AI-modeller 

Feedinnsikt anskaffet via effektive videodatainnsamlingstjenester for å gi intelligente modeller mulighet til å ta proaktive handlinger

Innsamling av videodata

Klar til å finne videodataene du har savnet?

Utvalgte klienter

Hvorfor er videoopplæringsdatasett nødvendig for datasyn?

Det kan være vanskelig å utvikle smarte applikasjoner, støttet av Computer Vision, NLP og Deep Learning. Mens tekstuelle, akustiske og grafiske datasett har sin rolle å spille, krever opplæringsmodeller for proaktiv identifisering av videospesifikke elementer streng overvåking og tilgjengeligheten av topprangert innsikt.

Ingenting mot innsamling av bildedata, men videodatasett gir en ekstra følelse av kontinuitet til maskinlæringsmodellene, noe som gjør dem mye mer oppfattende og nøyaktige i tid. Dette er grunnen til at selskaper som planlegger å utvikle avanserte datasynsverktøy og ressurser må vurdere å sette ut videodatainnsamling til profesjonelle leverandører.

Når det gjelder viktigheten av videodatainnsamling, her er ressursene som kan nås med relevante videodatasett i spill:

  • Videodatasett for objektdeteksjon, for å hjelpe med selvkjørende nøyaktighet
  • Videodatasett for dyp læring med fokus på utviklende kompleksitet
  • Hierarkiske datasett for å håndtere progressive behov for abstraksjon, når det gjelder komplekse modeller
  • Modellers evne til å forutsi bevegelse og trafikkmønster

Profesjonelle AI-videotreningsdatasett 

Hvilket som helst emne. Ethvert scenario.

Å finne riktig videodatasett, i henhold til brukssaken, er lettere sagt enn gjort. Shaip, som en tjenesteleverandør for videodatainnsamling, er kjent med alle former for AI-implementering og lar deg komme inn på de mest relevante datasettene for oppgaven. Hos Shaip kan du være sikker på å mate modellene dine med tilpassede videodatasett, i henhold til scenario, oppsett, prosjektledelsesbehov og merknadsspesifikke preferanser.

Fortsatt usikker! Her er noen av de andre grunnene til å koble til Shaip:

Videodatasett
  • Skalerbare innsamlingstjenester for å utvikle selvlærende modeller
  • Data drevet av førsteklasses menneskelig intelligens
  • Evnen til videodatasettene til å jobbe tett med bilde-, lyd- og tekstinnsikt
  • Støtte for holistiske bilde- og videokommentarer for å trene AI-modeller for å være mer nøyaktige
  • Tilgjengelighet av strukturerte og ustrukturerte data for å målrette henholdsvis standard AI-modeller og dyplæringspreferanser

Vår ekspertise

Videodatasett for relevante brukstilfeller

Hos Shaip, vi hjelper deg med å fange hvert objekt i en video bilde-for-bilde, så tar vi objektet i bevegelse, merker det og gjør det gjenkjennelig av maskiner. Å samle kvalitetsvideodatasett for å trene ML-modellene dine har alltid vært en streng og tidkrevende prosess, mangfold og de enorme mengdene som kreves, bidrar til ytterligere kompleksitet. Vi i Shaip tilbyr deg den nødvendige ekspertisen, kunnskapen, ressursene og skalaen som trengs når det gjelder videotreningsdatasett. Videoene våre er av høyeste kvalitet som er skreddersydd spesifikt for å møte din spesifikke brukssituasjon. Velg videodatainnsamlingstjenesten som er på linje med programmet ditt og får ballen til å rulle med en gang. Ulike typer videodatasett som vi tilbyr:

Video om menneskelig holdning

Datasettsamling for menneskelig holdning

Utforsk detaljene i organiske menneskelige bevegelser fra et bredt spekter av scenarier som å stå, gå, sitte, løpe og mer, under forskjellige lysforhold.

Droner og luftvideo

Innsamling av droner og luftvideodatasett

Tren luftenheter og droner til å ta bedre kamp- og rekreasjonsanrop med videodata fanget i trafikk, fester, stadionsamlinger og andre scenarier.

Trafikkvideodatasett

Samling av trafikkvideodatasett

Opplys selvkjørende kjøretøy ved å mate inn segmenterte og romlige trafikkvideodatasett, for å identifisere trafikkbevegelser i sanntid og lære gradvis ved å observere

Demografisk datasett

Demografisk-spesifikk datasettsamling

Kutt nå AI-bias fra relevante programmer ved å legge til det eksisterende videodatalageret. Shaip lar deg trene modeller på en altomfattende måte ved å sette til side videoer segmentert i henhold til demografi, etnisitet, farge, gester og andre parametere.

CCTV-overvåking

CCTV/Overvåkingsvideodatasett

Vi samler inn sensitive videodatasett fra politiregistreringer, åsteder og person- og holdningsgjenkjenningsdatasett under forskjellige lysforhold for å trene intelligente overvåkingsoppsett for å identifisere inntrengere, stille inn alarmer og til og med markere oppmøte.

Transkripsjonsdatasett

Transkripsjonsklar
datasett

Tren programmer til å lage videotranskripsjoner automatisk ved å mate inn store mengder relevante video-, tekst-, bilde- og lyddatasett

People video collection

People Video Collection

High-resolution videos featuring individuals from diverse backgrounds and in various activities helps to train AI models in facial recognition, behavior analysis, and human interaction understanding.

Object video collection

Object Video Collection

Capture objects in motion across different environments and lighting conditions which is crucial for developing AI models focused on object tracking, detection, and classification in dynamic settings.

Damaged car video collection

Damaged Car Collection

Detailed videos of vehicles with various types of damage. This dataset supports the training of AI models for automotive damage assessment, insurance claim processing, and accident analysis.

Videodatasett

Strekkodeskanning videodatasett

5k videoer av strekkoder med en varighet på 30-40 sekunder fra flere geografier

Strekkodeskanning videodatasett

  • Bruk sak: Strekkodegjenkjenning. Modell
  • Format: videoer
  • Volum: 5000 +
  • merknad: Nei

Biometrisk datasett

22k ansiktsvideo fra flere land med flere positurer

Biometrisk datasett

  • Bruk sak: ansiktsgjenkjenning
  • Format: videoer
  • Volum: 22,000 +
  • merknad: Nei

Dronebasert videodatasett

84.5 XNUMX dronevideoer av områder som høyskole/skolecampus, fabrikkområde, lekeplass, gate, grønnsaksmarked med GPS-detaljer.

Dronebasert videodatasett

  • Bruk sak: Spor for fotgjengere
  • Format: videoer
  • Volum: 84,500 +
  • merknad: Ja

Videodatasett for skadede kjøretøy (mindre).

5.5 XNUMX videoer av biler med mindre skader fra regioner i India og Nord-Amerika

Skadede kjøretøy (mindre) videodatasett

  • Bruk sak: Skadedeteksjon
  • Format: videoer
  • Volum: 5500 +
  • merknad: Nei

Grunner til å velge Shaip som din pålitelige videoopplæringsdatapartner

Ansatte

Ansatte

Dedikerte og trente team:

  • 30,000+ samarbeidspartnere for dataskaping, merking og kvalitetssikring
  • Godkjent prosjektlederteam
  • Erfarent produktutviklingsteam
  • Talentpool-innkjøps- og onboarding-team
Prosess

Prosess

Høyeste prosesseffektivitet er sikret med:

  • Robust 6 Sigma Stage-Gate-prosess
  • Et dedikert team av 6 Sigma svarte belter – nøkkelprosesseiere og overholdelse av kvalitet
  • Kontinuerlig forbedring og tilbakemeldingssløyfe
Plattform

Plattform

Den patenterte plattformen tilbyr fordeler:

  • Nettbasert ende-til-ende-plattform
  • Upåklagelig kvalitet
  • Raskere TAT
  • Sømløs levering

Tjenester tilbys

Ekspertvideodatainnsamling er ikke alt på dekk for omfattende AI-oppsett. Hos Shaip kan du til og med vurdere følgende tjenester for å gjøre modellene mye mer utbredt enn vanlig:

Innsamling av tekstdata

Innsamling av tekstdata
Tjenester

Den sanne verdien av Shaip kognitive datainnsamlingstjenester er at det gir bedrifter nøkkelen til å låse opp kritisk informasjon som finnes dypt inne i ustrukturerte data

Innsamling av taledata

Lyddatainnsamlingstjenester

Vi gjør det enklere for deg å mate modellene med stemmedata for å hjelpe dem med å utforske fordelene ved naturlig språkbehandling på en mer balansert måte

Innsamling av bildedata

Tjenester for innsamling av bildedata

Sørg for at datasynsmodellen din identifiserer hvert bilde nøyaktig, for sømløst å trene neste generasjons AI-modeller for fremtiden

Shaip kontakt oss

Vil du bygge ditt eget videodatasett?

Kontakt oss nå for å finne ut hvordan vi kan samle inn et tilpasset datasett for din unike AI-løsning.

  • Ved å registrere meg godtar jeg Shaip Personvernserklæring og Våre vilkår og gi mitt samtykke til å motta B2B-markedsføringskommunikasjon fra Shaip.

Videodatainnsamling innebærer å samle sekvenser av bevegelige bilder. Det er viktig for maskinlæring ettersom det fanger dynamiske interaksjoner, noe som gjør modellene flinkere til å forstå og analysere tidssekvenser.

Videodata kan forbedre sikkerheten via overvåking, gi innsikt i kundeatferd, forbedre opplæring gjennom bevegelsesanalyse og drive innovasjoner som autonom kjøring.

Bruk kameraer, droner eller bærbare enheter for å ta opp sekvenser, og sørg for at opptakene stemmer overens med prosjektets krav. Etterpå, segmenter, merk og forbehandle etter behov.

Sørg for at videoene er klare og høyoppløselige, opprettholder konsistent belysning, samler ulike datakilder, kommenterer nøyaktig, respekterer personvernregler og regelmessig valider datasettet for nøyaktighet.