US-DATA数据标注
机柜
视频分类将一个或多个预定义类别分配给整个视频、一个片段或单个帧。与检测和跟踪不同，它关注场景的语义内容。
一个反映主要内容的标签。
为时间间隔设置单独的类别。
为每一帧或选定的关键帧添加标签。
已定义集合中的一个类别。
一个视频或一帧的多个标签。
分层
帧分类用于识别事件边界、场景状态变化和短暂事件。标注频率根据任务选择：每一帧、按间隔或仅关键帧。
数据集可以包含视频级别标签、时间片段、帧标签、多标签注释、场景属性和动作信号。我们考虑了帧之间的依赖关系。
我们对整个视频、时间片段和帧进行标注，并创建二分类、多类别、多标签和层次化数据集。在启动前，我们商定分类体系、时间边界和指导原则。
不一致的标签会降低准确性，引入偏差，并可能导致生产行为不可靠。
我们创建针对特定任务的指南，并在每个阶段进行验证，以确保数据集与模型架构和业务目标相匹配。
机器学习数据标注示例
从原始数据到模型就绪输出的完整数据准备周期
US-DATA如何交付业务所需的结果？
我们高度重视质量。即使是最精确的模型，如果数据标注有误，也无法表现良好。
我们的团队基于多层审核和一致性控制，在统一的标注规则体系下运作。每个流程都根据客户需求和ML模型的具体情况进行调整。最终得到一个干净的数据集，无需额外返工即可用于训练。
我们理解数据质量如何影响模型训练。
根据架构和项目目标定制的注释。
从试点到大规模数据量。
全程控制，指标透明。
我们处理非标准和具有挑战性的场景。
数据已按您需要的格式导出。
更快的模型训练
更高的准确
降低重新训练成本
生产就绪的数据集
数据安全与合规
带有参考费用表的可展开部分。
选择参数，立即获得估算
* 此估算并非公开报价。最终费用将在技术分析和数据审查后确定。
数据标注和机器学习的最新资料
视频和帧分类识别视频序列中的内容类型、事件、动作和上下文。US-DATA提供视频帧分类、时间片段标签、多类、多标签和层次化标注。
我们制定标注指南，进行试点标注和多层次质量控制，然后以您的ML流水线所需的格式交付一致的数据集。
结果是已准备好用于在真实操作条件下训练、验证和部署机器学习模型的数据。
