US-DATAРазметка данных
Кабинет
Разметка объектов в видео — ключевой этап подготовки данных для моделей компьютерного зрения, работающих с видеопотоками. US-DATA выполняет покадровую разметку, детекцию объектов и Video Object Tracking для качественных видеодатасетов.
Рассчитать стоимость проекта
Разметка объектов в видео — это аннотирование объектов на последовательности кадров с сохранением их идентичности во времени. Уникальный Track ID позволяет модели анализировать траекторию, скорость, появление, исчезновение и взаимодействие объектов в динамической сцене.
Точные аннотации на каждом кадре или заданном интервале.
Сохранение Track ID при движении, перекрытиях и повторном появлении.
Поиск и классификация объектов на каждом кадре.
Маски и полигоны для точных границ объектов.
Анализ позы, движений и сложной структуры объектов.
Для каждого объекта фиксируются координаты, класс, Track ID, моменты появления и исчезновения, перекрытия и траектория. Особое внимание уделяется быстрому движению, выходу из кадра, освещению и временной потере видимости.
Для аннотирования применяются Bounding Box, ориентированные рамки, полигоны, пиксельные маски, ключевые точки и атрибуты. В сочетании с трекингом детекция обеспечивает основу для интеллектуальной видеоаналитики.
Выполняем покадровую разметку с Track ID, трекинг в длинных последовательностях, детекцию, классификацию, сегментацию и keypoint-разметку. Перед запуском согласуем гайдлайны, правила идентификаторов, спорные сценарии и формат экспорта.
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.
Разметка объектов в видео помогает моделям Computer Vision находить объекты на кадрах, сохранять их идентичность и анализировать траектории. US-DATA готовит видеодатасеты с Bounding Box, полигонами, масками, ключевыми точками и Track ID для детекции, трекинга, сегментации и анализа поведения.
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.
