Services d'externalisation d'annotations vidéo pour les équipes de vision par ordinateur

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

Nous travaillons avec diverses sources telles que des caméras embarquées, des caméras de vidéosurveillance, des drones, des caméras de vente au détail, 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, et non le bruit dû à un étiquetage incohérent.

Nous adaptons la portée de l'étiquetage aux objectifs de votre modèle et à votre environnement de déploiement. Les produits livrables courants incluent les cadres de délimitation, les polygones, les masques de segmentation, les points-clés et le suivi multi-objets avec des identifiants persistants dans toutes les trames.

Nous pouvons également étiqueter des actions et des événements (par exemple des interactions, des violations de sécurité ou des anomalies), des attributs (uniformes, types de véhicules, EPI) et des métadonnées de scène. La sortie peut être fournie par image, par clip ou sous forme de segments temporels, alignés selon votre format et votre taxonomie de classe 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 de la vente au détail et des opérations industrielles. Les ensembles de données typiques incluent les scènes de circulation, les entrepôts, les allées des magasins, les chaînes de production, les chantiers de construction et les espaces publics.

Nous traitons les cas extrêmes qui nuisent souvent aux performances des modèles, tels que les scènes bondées, l'occlusion intense, les mouvements rapides, les reflets, la faible luminosité et les tremblements de l'appareil photo. Si vous disposez d'un ensemble d'évaluation, nous pouvons conserver un sous-ensemble de référence pour contrôler la cohérence dans le temps et entre les annotateurs.

La qualité des ensembles 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 des classes, puis appliquons des stratégies de révision et d'échantillonnage en plusieurs passes ciblées sur les cadres et les transitions les plus difficiles.

Nous suivons les modes de défaillance courants tels que les commutateurs d'identification, les boîtes dérivantes, 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 de transfert et d'accès sécurisés, et nous pouvons nous aligner sur des flux de travail orientés RGPD lorsque les données incluent des personnes ou des lieux identifiables.