Services d’externalisation de l’annotation vidéo pour les équipes de vision par ordinateur

L’externalisation de l’annotation vidéo aide les équipes à transformer des séquences brutes en données d’entraînement cohérentes pour les modèles de vision par ordinateur. DataVLab accompagne les startups et les entreprises qui ont besoin d’étiquettes fiables sur des séquences longues, des éclairages difficiles, du flou de mouvement, des occlusions et des scènes denses.

Nous travaillons avec diverses sources telles que des caméras embarquées, des caméras de vidéosurveillance, des drones, des caméras de retail, des inspections industrielles et des enregistrements mobiles. Nous mettons l’accent sur des définitions d’étiquettes stables et une assurance qualité répétable, afin que vos modèles apprennent le mouvement, le comportement et le contexte, plutôt que le bruit lié à un étiquetage incohérent.

Nous adaptons le périmètre de l’annotation aux objectifs de votre modèle et à votre environnement de déploiement. Les livrables courants incluent les boîtes de délimitation, les polygones, les masques de segmentation, les points-clés et le suivi multi-objets avec des identifiants persistants sur l’ensemble des images.

Nous pouvons également étiqueter des actions et des événements, par exemple des interactions, des violations de sécurité ou des anomalies, ainsi que des attributs comme les uniformes, les types de véhicules, les EPI et les métadonnées de scène. La sortie peut être fournie par image, par clip ou sous forme de segments temporels, alignés avec votre format et votre taxonomie de classes préférés.

L’annotation vidéo est utilisée pour le suivi d’objets, la reconnaissance d’actions et la détection d’événements dans les domaines de l’autonomie, de la sécurité, de l’analyse retail et des opérations industrielles. Les jeux de données typiques incluent les scènes de circulation, les entrepôts, les allées de magasins, les chaînes de production, les chantiers de construction et les espaces publics.

Nous traitons les cas limites qui nuisent souvent aux performances des modèles, tels que les scènes bondées, les occlusions importantes, les mouvements rapides, les reflets, la faible luminosité et les tremblements de caméra. Si vous disposez d’un jeu d’évaluation, nous pouvons conserver un sous-ensemble de référence pour contrôler la cohérence dans le temps et entre annotateurs.

La qualité des jeux de données vidéo dépend de la cohérence entre les images et entre les annotateurs. Nous effectuons des cycles d’étalonnage pour nous aligner sur les définitions de classes, puis appliquons des stratégies de révision et d’échantillonnage en plusieurs passes, ciblées sur les images et les transitions les plus difficiles.

Nous suivons les modes d’erreur courants tels que les changements d’identité, les boîtes qui dérivent, les limites incohérentes et les événements de courte durée manqués. Les livrables peuvent inclure des rapports d’assurance qualité, des notes d’audit et un document de directives affiné.

Pour les images sensibles, nous appliquons des contrôles sécurisés de transfert et d’accès, et nous pouvons nous aligner sur des workflows compatibles RGPD lorsque les données incluent des personnes ou des lieux identifiables.