ML是人工智能 (AI) 研究的一个领域,可以追溯到1940年代初期。
这是开发人工网络以模拟人脑的神经功能和工作流系统的时代。
然而,机器学习现在被归类为狭义的人工智能研究,这仍然与AGI(人工智能)有很大的不同。
同时,深度学习是ML的一个子领域。
这涉及更大的人工神经网络,这些人工神经网络使用大量数据进行训练。
当更强大的计算机开始用于训练 ML 模型时,这个子领域就开始了。
另一方面,计算机视觉应用程序是使用ML和DL模型来处理视觉数据的工具。
这些是面部识别和人员识别应用程序、图像分类和自动视频标记平台等。
这些现在已集成到企业、政府机构、中小企业和独立研究小组的许多后端和面向客户的系统中。
标注视频数据集在很大程度上类似于为计算机视觉应用程序的 DL 模型准备图像数据集。
主要区别在于,视频被处理为逐帧图像数据。
例如,一个帧率为30fps(每秒帧数)的60秒视频剪辑由1800视频帧组成,可以将其视为1800个静态图像。
因此,标注一个60秒的视频剪辑可能需要花费大量时间。
现在想象一下,对一个总价值超过100小时视频的数据集执行此 *** 作。
这就是为什么大多数ML和DL开发小组选择标注某个帧,并在相当数量的帧失效后再次执行此 *** 作。
许多人密切关注某些指标,例如当前视频序列的前景和背景场景的重大变化。
他们这样做是为了标注其最相关的部分。
景联文科技成立于2012年,是一家AI基础数据服务企业,为全球数千家人工智能从业公司和高校科研机构提供AI数据采集、数据标注、结构化数据集出售,标注平台定制开发、假指纹采集和指纹防伪算法服务。
景联文始终践行“做全球AI行业客户的数据参谋”的企业使命,助力人工智能技术加速数字经济相关产业质量变革、动力变革与效率变革,赋能传统产业智能化转型升级。
自2016年基于原指纹采集业务全面拓展为AI基础数据服务企业以来,景联文科技确立了加强团队建设,提高供应资质,提升技术壁垒的核心经营理念,先后建立杭州数据总部,武汉、金华、衡阳等不同省市数据处理分部,采取阿米巴内部竞争管理模式,培养了930人的全职标注团队,构建全国27个省市直辖市全球52个国家的数据采集资源网络,拥有116种不同场景下的训练数据集产品,通过ISO9001质量管理认证,研发景联文科技数据标注平台,涵盖计算机视觉、语音工程、自然语言理解等主要AI算法领域,支持图像视频语音文本点云全类型标注工具,支持私有化软件部署。
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