US-DATAРазметка данных
Кабинет
Классификация видео помогает AI-системам понимать содержание роликов, распознавать события и учитывать контекст происходящего во времени.
Рассчитать стоимость проекта
Классификация видео — присвоение одному ролику, фрагменту или отдельным кадрам одного либо нескольких заранее определенных классов. В отличие от детекции и трекинга, она фокусируется на смысловом содержании сцены.
Один класс, отражающий основное содержание ролика.
Отдельные классы для временных интервалов.
Классы для каждого или ключевых кадров.
Один класс из набора категорий.
Несколько меток для одного видео или кадра.
Классы и подклассы в многоуровневой структуре.
Покадровая классификация определяет момент начала и окончания события, изменение состояния сцены и важные короткие события. Частота разметки выбирается под задачу: каждый кадр, интервал или ключевые кадры.
В датасет входят метки уровня видео, временные интервалы, покадровые и мульти-лейбл аннотации, атрибуты сцены и признаки действий. Мы учитываем временную зависимость между кадрами.
Размечаем видео целиком, временные фрагменты и кадры, создаем бинарные, многоклассовые, мульти-лейбл и иерархические датасеты. До старта согласуем структуру классов, временные границы и гайдлайны.
Ошибки, несогласованность и неполные аннотации снижают точность модели, вносят смещения и делают ее работу в production нестабильной.
Мы создаем гайдлайны под задачу и проверяем каждый этап, чтобы датасет соответствовал архитектуре модели и бизнес-цели.
Примеры аннотаций для задач машинного обучения
Полный цикл подготовки данных — от сырых материалов до готовой модели
За счет чего US-DATA добивается нужных для бизнеса результатов?
Мы уделяем большое внимание качеству работы. Очевидно, что даже самая точная модель не будет работать идеально, если данные размечены с ошибками.
Наша команда работает по единой системе правил аннотирования, в основе которых лежит многоуровневая проверка и контроль согласованности разметки. Все процессы адаптируются в зависимости от потребностей клиентов и особенностей той или иной ML-модели. В результате заказчик получает чистый датасет, который можно сразу использовать для обучения без дополнительной доработки.
Понимаем, как данные влияют на обучение моделей.
Адаптируем разметку под архитектуру и цели проекта.
От пилота до больших объемов данных.
Контроль на каждом этапе и прозрачные метрики.
Обрабатываем нестандартные и сложные сценарии.
Экспортируем данные в нужный формат.
Ускорение обучения моделей
Повышение точности и устойчивости
Снижение затрат на дообучение
Готовые к production датасеты
Безопасность данных и соответствие требованиям
Разделы раскрываются — внутри таблицы с ориентировочной стоимостью.
Выберите параметры - получите мгновенный расчет
* Данный расчет не является публичной офертой. Финальная стоимость работ определяется после получения технического задания и анализа данных.
Актуальные материалы о разметке данных и машинном обучении
Оставьте заявку — мы оценим задачу, предложим подходящий тип разметки и формат поставки данных.
Классификация видео и кадров определяет тип контента, события, действия и контекст видеопоследовательности. US-DATA выполняет Video Frame Classification, разметку временных фрагментов, многоклассовую, мульти-лейбл и иерархическую аннотацию.
Мы разрабатываем гайдлайны, проводим пилотную разметку и многоуровневый контроль качества, а затем передаем согласованный датасет в формате, необходимом вашему ML-пайплайну.
Результат — данные, готовые к обучению, валидации и эксплуатации моделей машинного обучения в реальных условиях.
