7 лучших инструментов для аннотирования данных в индустрии спортивного зрения

Описание: В этом видео мы рассмотрим 7 лучших инструментов для аннотирования и разметки данных, необходимых для создания точных моделей ИИ в спортивном зрении. От отслеживания движений игроков до анализа траекторий мяча и разработки игровых стратегий, мы разберем лучшие платформы, которые помогают исследователям и разработчикам обучать ИИ понимать и интерпретировать сложные спортивные условия.

Независимо от того, работаете ли вы над отслеживанием игроков, оценкой позы, обнаружением объектов или спортивной аналитикой в ​​реальном времени, правильный инструмент аннотирования имеет решающее значение. Досмотрите видео до конца, чтобы найти лучшую платформу для вашего проекта.

Рекомендуемые инструменты и основные преимущества:
Labellerr - https://www.labellerr.com/
Созданный для команд, которым требуется высококачественное аннотирование в больших масштабах, Labellerr сочетает в себе разметку с помощью ИИ и сегментацию с точностью до пикселя для автоматизации больших объемов спортивных данных. Он предлагает надежный процесс контроля качества, настраиваемое соглашение об уровне обслуживания (SLA) от 24 часов и полное соответствие требованиям HIPAA и GDPR, что делает его наиболее полным решением для профессиональных рабочих процессов в спортивном зрении.

Encord - https://encord.com/
Универсальная платформа для аннотирования, разработанная для сложных визуальных данных, Encord использует машинное обучение для автоматизации процесса разметки и поддерживает совместную работу в режиме реального времени в больших командах аннотаторов. Она предлагает настраиваемые инструменты, включая ограничивающие рамки, полигоны и ключевые точки с подробными показателями контроля качества.

V7 Labs - https://www.v7labs.com/
Известная своим высоким уровнем автоматизации и интуитивно понятным дизайном, V7 Labs предлагает автоматизированную сегментацию на основе ИИ, которая быстро размечает объекты и действия в динамичных спортивных видеороликах. Она поддерживает гибкое управление рабочим процессом и широкий спектр типов аннотаций, включая 2D и 3D ограничивающие рамки и ключевые точки.

Hive - https://thehive.ai/
Мощная платформа, созданная для задач аннотирования больших объемов данных, Hive предоставляет комплексный набор инструментов, охватывающий обнаружение объектов, сегментацию и классификацию. Она включает в себя надежные механизмы обеспечения качества и легко интегрируется с другими платформами ИИ и машинного обучения для оптимизации всего рабочего процесса аннотирования.

Roboflow - https://roboflow.com/
Разработанный для упрощения создания, управления и развертывания наборов данных, Roboflow предлагает мощные конвейеры предварительной обработки, совместное аннотирование и прямую интеграцию с популярными фреймворками машинного обучения, такими как TensorFlow и PyTorch, что делает его мощным комплексным решением для проектов в области компьютерного зрения в спорте.

VGG Image Annotator - https://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/soft...
Бесплатный инструмент с открытым исходным кодом, разработанный группой визуальной геометрии Оксфордского университета, VIA работает непосредственно в веб-браузере без необходимости установки. Он поддерживает точки, линии, многоугольники и ограничивающие рамки, что делает его легким и гибким вариантом для команд, работающих с ограниченным бюджетом.

CVAT - https://www.cvat.ai/
Инструмент аннотирования с открытым исходным кодом, разработанный Intel, CVAT создан для обработки крупномасштабных задач аннотирования с расширенными функциями, такими как интерполяция для отслеживания объектов. Он особенно эффективен для аннотирования динамичных спортивных сцен и поддерживает совместную работу в режиме реального времени между командами, занимающимися аннотированием.

Независимо от того, являетесь ли вы тренером, спортивным аналитиком, специалистом по обработке данных или инженером по машинному обучению, выбор правильного инструмента аннотирования — это первый шаг к созданию мощных систем искусственного интеллекта для спортивной индустрии. Посмотрите полное видео, чтобы найти подходящую платформу для вашего проекта.

Разделы:
0:00 Введение: Почему аннотирование данных имеет решающее значение для ИИ в спортивном видеоанализе
0:29 Инструмент №1: Labeler — корпоративная платформа с сегментацией с точностью до пикселя и автоматической разметкой
1:12 Инструмент №2: Encord — аннотирование сложных визуальных данных с возможностью совместной работы в реальном времени
1:42 Инструмент №3: V7 Labs — автоматизация ИИ для динамических спортивных сценариев
2:11 Инструмент №4: Hive — аннотирование больших объемов данных с надежным контролем качества
2:33 Инструмент №5: Roboflow — комплексное управление и развертывание наборов данных
3:03 Инструмент №6: VGG Image Annotator (VIA) — бесплатный браузерный инструмент с открытым исходным кодом
3:29 Инструмент №7: CVAT — инструмент Intel с открытым исходным кодом и интерполяцией для отслеживания объектов
3:59 Подписка. Призыв к действию

Хотите узнать больше о наших услугах?

Веб-сайт: ...