Intelligent AI များအတွက်ဗီဒီယိုမှတ်ချက်များ

ကွန်ပျူတာအမြင်အတွက် Video Annotation ၀ န်ဆောင်မှုများဖြင့်လေ့ကျင့်မှုအချက်အလက်များကိုတံဆိပ် ကပ်၍ ပြင်ဆင်ပါ

ဗီဒီယိုမှတ်စာ

ပိတ်ဆို့မှုများမရှိဘဲ အမှတ်အသားပြုထားသော ဗီဒီယိုဒေတာပိုက်လိုင်းများကို ရှာဖွေပါ။

Featured Clients များ

ကွန်ပျူတာအမြင်အာရုံအတွက်ဗွီဒီယိုမှတ်စု ၀ န်ဆောင်မှုများဘာကြောင့်လိုအပ်သနည်း။

ကွန်ပျူတာအမြင်အာရုံကိုအခြေခံသော AI များ၊ ML တပ်ဆင်မှုများနှင့်စက်များသည်ဗွီဒီယိုတစ်ခုချင်းစီအလိုက်ခွဲခြားသတ်မှတ်ပြီးထိုအတိုင်းလုပ်ဆောင်နိုင်ပုံကိုသင်စဉ်းစားဖူးသလား။ ဒီမှတ်စုများသည်အသိဥာဏ်စနစ်များအား၎င်းတို့အားတံဆိပ်ကပ်ထားသောအချက်အလက်များအပေါ် အခြေခံ၍ အရာဝတ္ထုများ၊ ပုံစံများနှင့်အခြားအရာများအားခွဲခြားသိမြင်နိုင်စေသည်။

ကွန်ပြူတာအမြင်အတွက် ဗီဒီယိုမှတ်စာသည် အဘယ်ကြောင့် အဓိပ္ပာယ်ရှိသနည်းနှင့်ပတ်သက်၍ မသေချာသေးပါ။ အကယ်၍ သင်သည် ကိုယ်တိုင်မောင်းနှင်သည့်ကားကို ပိုင်ဆိုင်ရန် စဉ်းစားဖူးပါက၊ ဗီဒီယိုမှတ်စာ၏ ကျက်သရေရှိမှုကို သိရှိခြင်းသည် အဓိပ္ပါယ်ပြည့်ဝပါသည်။ လမ်းပိတ်ဆို့မှုများ၊ လမ်းသွားလမ်းလာများနှင့် အတားအဆီးများကို သိရှိနိုင်ရန် ကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့်ရယာဉ်များကို လေ့ကျင့်ပေးခြင်းသည် ကိုယ်ဟန်အနေအထားနှင့် လှုပ်ရှားမှုများကို ဆုံးဖြတ်ရာတွင် ကောင်းမွန်သည်ဖြစ်ပါစေ၊ ဗီဒီယိုအညွှန်းတပ်ခြင်းသည် အာရုံခံနိုင်သော AI မော်ဒယ်တိုင်းနီးပါးကို လေ့ကျင့်သင်ကြားပေးရန် အခန်းကဏ္ဍတစ်ခုဖြစ်သည်။

Image ကိုမှတ်စု

သင်ဟာအရာဝတ္ထုတစ်ခုလုံးရဲ့အလုပ်လုပ်ပုံနဲ့ပတ်သတ်ပြီးစိတ်ရှုပ်ထွေးနေသေးရင်ဒီမှာရှင်းလင်းချက်ဥပမာတစ်ခုပြပါ။

ရှေ့ပြေးပုံစံကိုမထုတ်ဖော်မီအလိုအလျောက်မောင်းနှင်နိုင်သောကားတစ်စီး၏အသိပညာဒေတာဘေ့စ်ကိုလေ့ကျင့်သင်ကြားပါ။ အလိုအလျောက်မောင်းနှင်နိုင်သောယာဉ်သည်အချက်ပြမှု၊ လူ၊ လမ်းပိတ်ဆို့မှုများ၊ အတားအဆီးများနှင့်အခြားအရာများအားတိကျမှုနှင့်တိကျမှန်ကန်စွာမောင်းနှင်နိုင်သင့်သည်။ သို့သော် machine learning & computer vision models များသည်တံဆိပ်တပ်ထားသော data set များကို သုံး၍ သင်ယူနိုင်ပြီးနောက်ဆုံးတွင် algorithms များကိုလေ့ကျင့်ရန်သာဖြစ်နိုင်သည်။

ဗီဒီယိုတံဆိပ်တပ်ခြင်း - သင့် AI အတွက် လူထိတွေ့မှု

ဇာတ်လမ်းအကျဉ်း - Shaip သည်သင်သိမြင်နိုင်သောဥာဏ်ရည်မြင့်မားသောပုံစံများကိုစဉ်းစားရန်အဆင့်မြင့်ဆုံးသောဗွီဒီယိုမှတ်စုအချို့ကိုရယူနိုင်သည်။ ဗွီဒီယိုမှတ်ပုံတင်ကုမ္ပဏီတစ်ခုအနေနှင့် Shaip သည်သင်၏ပန်းတိုင်များကိုတိကျသောပြင်ဆင်မှုများအတွက်အထိရောက်ဆုံးပုံစံလေ့ကျင့်မှုစွမ်းအားကိုငှားရမ်းသည်၊ ဒေတာတူးဖော်ရေးကိရိယာများ၊ အိမ်တွင်းအချက်အလက်တံဆိပ်ကပ်အဖွဲ့များနှင့်ပိုမိုလိုက်ဖက်ညီသော video annotation tools များကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့်သယ်ဆောင်လာနိုင်စွမ်းရှိသည်။ သက်ဆိုင်ရာအသုံးပြုမှုတိုင်း

သင်သည် Shaip အတွက် ဗီဒီယိုအညွှန်းသတ်မှတ်ခြင်းဆိုင်ရာ လိုအပ်ချက်များကို ပြင်ပမှရယူပါက၊ အောက်ပါအရင်းအမြစ်များကို သင့်လက်ထဲတွင် ရရှိနိုင်သည်-

ဗီဒီယို မှတ်စာ ဝန်ဆောင်မှုများ
  • ပိုရှည်သောဗီဒီယိုများကိုကိုင်တွယ်ရန်နှင့်အချက်အလက်များထုတ်ယူနိုင်မှု
  • စျေးကွက်သို့အချိန်နှင့်တပြေးညီအလိုအလျောက်မှတ်စုအမြင်
  • frame-by-frame တံဆိပ်တပ်ရန်အသုံးပြုခွင့်
  • စက်မှုလုပ်ငန်းအလိုက်လွှမ်းခြုံမှု
  • မြင့်မားသောတိကျမှန်ကန်မှုကို
  • ရူးသွပ်သောဒေတာပမာဏကိုစီမံနိုင်မှု

ကျွန်ုပ်တို့၏ကျွမ်းကျင်မှု

ထုတ်လုပ်သောဗီဒီယိုတံဆိပ်ကပ်ခြင်းကိုလွယ်ကူစေသည်

ကျွန်ုပ်တို့၏အဆင့်မြင့်ဗီဒီယိုတံဆိပ်ကပ်ခြင်း ၀ န်ဆောင်မှုများနှင့်စက်များဖြင့်ရွေ့လျားနေသောအရာများအားမှတ်မိစေရန်၎င်း၌မှတ်စုရေးပါ။ မင်းရဲ့ဗီဒီယိုတံဆိပ်ကပ်ခြင်းလိုအပ်ချက်များအတွက်အပြည့်အဝတံဆိပ်ကပ်ထားသောဒေတာအစုများဖြင့်ကူညီရန်ဗီဒီယိုနှင့်အတွေ့အကြုံရှိသည်။ သင်၏ကွန်ပျူတာအမြင်အာရုံပုံစံများကိုတိကျမှန်ကန်ပြီးလိုချင်သောတိကျမှုအဆင့်နှင့်တည်ဆောက်ရန်ကျွန်ုပ်တို့ကူညီသည်။ မင်းရဲ့အသုံးအစွဲကိုသတ်မှတ်ပြီး Shaip ကိုငါတို့ရဲ့စွန့်ပစ်ပစ္စည်းကိရိယာတွေအတိုင်းစွမ်းအားမြှင့်တင်မှုပုံစံတွေကိုလေးလံစေပါစေ။

ဘောင်ခတ်ထားသော သေတ္တာများ

Bounding သေတ္တာများ

အယုံကြည်ရဆုံး ဗီဒီယို အညွှန်းတပ်ခြင်းနည်းစနစ်မှာ Bounding Box မှတ်ချက်သည် အရာဝတ္ထုများကို ရှာဖွေရန် စိတ်ကူးယဉ်စတုဂံများကို စိတ်ကူးပုံဖော်ခြင်းတွင် သက်ဆိုင်ပါသည်။

Polygon မှတ်ချက်

အနား Annotation

ဇာတ်ကွက်နှင့်အရာဝတ္ထုအမျိုးအစားခွဲခြားမှုအတွက်ကစားကွက်တွင်ပုံမမှန်သည့်ပုံစံများရှိလျှင် polygon မှတ်စုသည်အကွက်များထက်ပိုမိုတိကျသောကြောင့်များစွာအဆင်ပြေသည်။

semantic segment

semantic အပိုင်း

သင်ပိုမိုပစ်မှတ်ထားပြီးတိကျသောကွန်ပျူတာအမြင်အာရုံ AI များတိုးတက်ချင်လျှင် pixel အဆင့်တွင်ပုံများကိုခွဲခြားရန် semantic segmentation ကိုထည့်သွင်းစဉ်းစားရန်လိုပေမည်။

အဓိကအချက် မှတ်ချက်

Keypoint မှတ်စု

မျက်နှာထောက်လှမ်းခြင်းကဲ့သို့ biometric လုံခြုံရေးသတ်မှတ်ချက်များသည်သုံးစွဲသူ၏အသုံးအနှုန်းများကိုတံဆိပ်ကပ်ခြင်း၊ နှုတ်ခမ်းများ၊ နှာခေါင်းများ၊ မျက်လုံးများနှင့်ဆယ်လူလာအဆင့်ကဲ့သို့မှတ်သားခြင်းများကိုအာရုံစိုက်သော Keypoint မှတ်စုမှအကျိုးကျေးဇူးရနိုင်သည်။

3d cuboid မှတ်ချက်

3D Cuboid မှတ်စု

Bounding Box မှတ်စု၏ပိုအဓိပ္ပာယ်ရှိသောဗားရှင်းဖြစ်သည့် 3D cuboid များကို 2D bounding သေတ္တာများကကမ်းလှမ်းသည့်အတိုင်းနှစ်ခုထက်သုံးခုတွင်အရာဝတ္ထုများကိုခွဲခြားသတ်မှတ်ရန်တံဆိပ်ကပ်ရန်အသုံးပြုသည်။

လိုင်းနှင့် polyline မှတ်ချက်

Line & Polyline မှတ်စု

ဤနည်းစနစ်ကိုတံဆိပ်တပ်ထားသောအရာများဆီသို့ပိုမိုချဉ်းကပ်ရန်လိုအပ်သောဒေါင်လိုက်ဒေါင်လိုက်များအတွက်အကောင်းဆုံးအသုံးချသည်။ ၎င်းကိုလမ်းအမှတ်များ၊ လမ်းသွယ်များနှင့်အခြားအရာများနှင့် ပတ်သတ်၍ ပိုက်လိုင်းများ၊ လမ်းများနှင့်အခြားအချက်အလက်များမှတ်ရန်သုံးသည်။

ဘောင်များ အမျိုးအစားခွဲခြားခြင်း။

ဘောင်များခွဲခြားခြင်း

YouTube ဗီဒီယို မှတ်စာများနှင့် ပတ်သက်သော ဒေတာ အလုပ်အသွားအလာများအတွက်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် မှတ်ချက်၏ ဦးစားပေးနည်းလမ်းအဖြစ် ဖရိမ်အမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းကို လုပ်ဆောင်ပါသည်။ ၎င်းသည် ဖရိမ်များကို ကျော်နိုင်ပြီး ပိုမိုကောင်းမွန်သော ထိန်းချုပ်မှုပေးစွမ်းခြင်းဖြင့် ဗီဒီယိုများကို ပိုမိုသွားလာနိုင်စေပါသည်။

ဗီဒီယိုမှတ်တမ်း

ဗီဒီယိုကိုကူးယူမှတ်တမ်းတင်

မင်းရဲ့ဗွီဒီယိုတွေမှာပိုကောင်းတဲ့ထိတွေ့ဆက်ဆံမှုကိုလိုချင်ရင်သက်ဆိုင်ရာဗီဒီယိုရဲ့အသံအပိုင်းတွေကိုစာသားအဖြစ်ဘာသာပြန်ဖို့အသင့်တော်ဆုံးအပိုဖြည့်ပုံစံတစ်ခုအနေနဲ့ငါတို့ဗီဒီယိုကိုထောက်ခံပါတယ်။

အရိုးစုမှတ်စု

အရိုးစုမှတ်စု

လုံခြုံရေးအက်ပလီကေးရှင်းများ၊ ကြံ့ခိုင်ရေးနှင့်အားကစားဆိုင်ရာဆန်းစစ်မှုများအတွက်ပုံစံများကိုတီထွင်ရန်စီစဉ်လျှင်ကျွန်ုပ်တို့သည်ခန္ဓာကိုယ်ညှိခြင်းနှင့်နေရာသတ်မှတ်ခြင်းကိုအာရုံစိုက်ခြင်းနှင့်ဒေတာအတွဲများသတ်မှတ်ခြင်းနှင့်တံဆိပ်ကပ်ရန်ကျွန်ုပ်တို့အကြံပြုသည်။

ဗီဒီယို မှတ်သားချက် အသုံးပြုမှု ကိစ္စများ

Shaip သည် အပလီကေးရှင်းအမျိုးမျိုးအတွက် ထိရောက်သော ဗီဒီယိုမှတ်စုအဖြေများကို ပံ့ပိုးပေးသည်။

ယာဉ်မောင်းစောင့်ကြည့်

Cabin Driver Monitoring တွင်

နာရီနှင့်ချီသော ယာဉ်မောင်းနှင့် ကားအတွင်း ဗီဒီယိုမှတ်တမ်းများကို သရုပ်ဖော်ထားသည်။ ဗီဒီယိုတစ်ခုစီတွင် မျက်နှာအသွင်အပြင်လှုပ်ရှားမှုပါရှိသော နှိုက်နှိုက်ချွတ်ချွတ်မှတ်သားထားသော ကလစ်များနှင့် ယာဉ်မောင်း၏အပြုအမူကို တိကျစွာစောင့်ကြည့်ရန်နှင့် သွေဖည်သွားသည့်အခါ သတိပေးချက်ပေးရန်အတွက် ကားအတွင်းပိုင်းအခြေအနေများ ပါဝင်သည်။

လက်လီ ai

လက်လီ AI

ဗီဒီယိုမှတ်စာသည် စားသုံးသူအပြုအမူကို နားလည်ရန် လက်လီစတိုးဆိုင်များတွင်လည်း အထောက်အကူဖြစ်သည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏ မှတ်သားထားသော ဗီဒီယိုများဖြင့်၊ ဈေးဝယ်သူ၏ လှုပ်ရှားမှုကို ခြေရာခံရန်၊ ဝယ်ယူမှုဆိုင်ရာ ဆုံးဖြတ်ချက်များကို နားလည်ရန်နှင့် ခိုးယူမှုကို ဖော်ထုတ်ရန် အပလီကေးရှင်းများကို ဒီဇိုင်းဆွဲရန် လွယ်ကူပါသည်။

ယာဉ်အသွားအလာ ဗီဒီယိုဒေတာအတွဲ

Traffic Surveillance

ဗီဒီယိုမှတ်စာသည် အရည်အသွေးမြင့် စောင့်ကြည့်ရေးအပလီကေးရှင်းများ ဖော်ဆောင်ရာတွင် အရေးပါသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် နာရီနှင့်ချီသော စောင့်ကြည့်ခြင်းများနှင့် CCTV ဗီဒီယိုများကို သာလွန်ကောင်းမွန်သောအဆင့်တွင် မှတ်သားထားပြီး လိုအပ်သည့်အရာဝတ္ထုများကို မှတ်သားခြင်းဖြင့် အသေးစိတ်အချက်ပြနိုင်ခဲ့ပါသည်။

အဓိကအချက် မှတ်ချက်

facial အသိအမှတ်ပြု

Shaip သည် facial recognition applications များဖန်တီးရန်အတွက် high-end training datasets များကိုဖန်တီးရာတွင်အသုံးပြုရန်အတွက်လူတစ်ဦး၏မျက်နှာပေါ်ရှိအဓိကအချက်များကိုအသုံးချနိုင်စွမ်းရှိသည်။

လမ်းကြောထောက်လှမ်းခြင်း။

လမ်းကြောထောက်လှမ်းခြင်း။

ဗီဒီယိုမှတ်စာတွင် အဆင့်မြင့်စွမ်းရည်များက ကျွန်ုပ်တို့အား ဗီဒီယိုများကို နာရီပေါင်းများစွာ ဖြတ်ကျော်နိုင်ပြီး လမ်းကြောများ၊ လမ်းအမှတ်အသားများ၊ ယာဉ်လမ်းကြောင်းများ၊ လမ်းလွှဲများ၊ လမ်းလမ်းများနှင့် လမ်းညွှန်ချက်များကို သိရှိရန် ယာဉ်များကို လေ့ကျင့်ရန်အတွက် Polyline မှတ်ချက်ကို အသုံးပြုနိုင်သည်။

ကွန်ပျူတာအမြင်နှင့် စက်ရုပ်

Computer Vision & Robotics

လူသားအချင်းချင်း ထိတွေ့ဆက်ဆံမှု မလိုအပ်ဘဲ ၎င်းတို့၏ ပတ်ဝန်းကျင်နှင့် လိုက်လျောညီထွေဖြစ်အောင် တုံ့ပြန်ခြင်းတို့ကို ကောင်းစွာနားလည်နိုင်သော စက်ရုပ်များကို လေ့ကျင့်ပေးခြင်းဖြင့် ကုန်ထုတ်စွမ်းအားကို မြှင့်တင်ပေးသည့် သေဆုံးမှုများနှင့် မတော်တဆမှုများကို လျှော့ချနိုင်မည်ဖြစ်သည်။

အညွှန်းပေါင်းများစွာ မှတ်ချက်

တံဆိပ်မျိုးစုံမှတ်ချက်များ

တံဆိပ်ကပ်ထားသောအမျိုးအစားအချို့အတွက်၊ သင်ဆုံးဖြတ်ချက်ချခြင်းကိုလျှော့ချရန်နှင့်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုပိုမိုတိကျစေရန်အမျိုးအစားခွဲများကိုသတ်မှတ်ရန်လိုသည်။ တံဆိပ်ပေါင်းစုံဗွီဒီယိုမှတ်တမ်း၏အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုအနေနှင့်မှတ်စုမှတ်စုများသည်ဘတ်စ်ကားများ၊ ကားများနှင့်အခြားအရာများကဲ့သို့ယာဉ်များအားအမျိုးအစားခွဲခြင်းဖြင့်အတူတူကူညီပေးသည်။

ဗီဒီယိုဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာ

ဗီဒီယိုအချက်အလက်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း

ပြီးပြည့်စုံသောလေ့ကျင့်ရေးဗျူဟာကိုမစီစဉ်မီ ဗီဒီယိုတံဆိပ်တပ်ခြင်းဆိုင်ရာ လိုအပ်ချက်များကို ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာလိုပါက၊ အသုံးပြုမှုကိစ္စများကို ပိုကောင်းအောင်စီစဉ်ရန်၊ အလွန်တိကျသောပန်းတိုင်များကို စီစဉ်ပြီး နောက်ဆုံးတွင် ကျွန်ုပ်တို့အား ခွင့်ပြုရန် ရည်ရွယ်သည့် ကျွန်ုပ်တို့၏ဗီဒီယိုဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာချက်ကို သင်အမြဲအားကိုးနိုင်ပါသည်။ မှန်ကန်သော မှတ်စာနည်းပညာကို အသုံးပြုပါ။

စိတ်ကြိုက်မှတ်ချက်

စိတ်ကြိုက်မှတ်စု

ဗီဒီယိုဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုပြီးသွားသည်နှင့်၊ သင်၏အသုံးပြုမှုကိစ္စသည် အလွန်ခက်ခဲပြီး အသေးစိတ်အချက်အလက်များ လိုအပ်နေသော်လည်း မှန်ကန်သောဗီဒီယိုမှတ်ချက်ပေးကိရိယာမှပံ့ပိုးပေးသည့် စိတ်ကြိုက်မှတ်ချက်ရေးနည်းဗျူဟာများကိုပင် ကျွန်ုပ်တို့က စီစဉ်ကူညီပေးနိုင်ပါသည်။

Shaip ကို သင်၏ယုံကြည်စိတ်ချရသော ဗီဒီယိုမှတ်စုကုမ္ပဏီအဖြစ် ရွေးချယ်ရသည့် အကြောင်းရင်းများ

  လူပုဂၢဳိလ္မ်ား

လူပုဂၢဳိလ္မ်ား

အပ်နှံပြီးလေ့ကျင့်ထားသောအသင်းများ -

  • Data Creation, Labeling & QA အတွက် 30,000+ ပူးပေါင်းသူ
  • စီမံကိန်းစီမံခန့်ခွဲမှုအဖွဲ့
  • အတွေ့အကြုံရှိသောကုန်ပစ္စည်းဖွံ့ဖြိုးရေးအဖွဲ့
  • Talent ရေကူးကန် Sourcing & Onboarding အဖွဲ့
ဖြစ်စဉ်

ဖြစ်စဉ်

အမြင့်ဆုံးဖြစ်စဉ်ကိုထိရောက်မှုနှင့်အတူအာမခံသည်

  • ကြံ့ခိုင် 6 Sigma အဆင့် -Gate Process ကို
  • Sigma အနက်ရောင်ခါးပတ် ၆ ခုပါ ၀ င်သောအဖွဲ့ - အဓိကလုပ်ငန်းစဉ်ပိုင်ရှင်များနှင့်အရည်အသွေးလိုက်နာမှု
  • စဉ်ဆက်မပြတ်တိုးတက်မှု & တုံ့ပြန်ချက် Loop
ပလက်ဖောင်း

ပလက်ဖောင်း

မူပိုင်ခွင့်ထားသောပလက်ဖောင်းသည်အကျိုးကျေးဇူးများကိုပေးသည်။

  • Web-based အဆုံးမှအဆုံးသို့ပလက်ဖောင်း
  • ပြီးပြည့်စုံသောအရည်အသွေး
  • မြန် TAT
  • ချောမွေ့စွာဖြန့်ဝေ

ကျနော်တို့အမှုတော်ကိုထမ်းရွက်စက်မှုလုပ်ငန်းများ

စက်မှုလုပ်ငန်းထိပ်တန်းဖြေရှင်းချက်ပေးသူများထဲမှတစ်ခုအနေဖြင့် ကျွန်ုပ်တို့သည် ကျွန်ုပ်တို့၏ဗီဒီယိုမှတ်စာဝန်ဆောင်မှုအစုံအလင်ကိုအခြေခံ၍ ကျွန်ုပ်တို့၏ဗီဒီယိုမှတ်စာဝန်ဆောင်မှုအစုံအလင်ကိုအခြေခံ၍ စက်မှုလုပ်ငန်းအမျိုးမျိုးကို ဒီဇိုင်းဆွဲကာ အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်သည့်ကိရိယာများနှင့် မော်ဒယ်များကို တီထွင်ဖန်တီးနိုင်ရန် ကူညီပေးပါသည်။ ထုတ်လုပ်မှုကို မြှင့်တင်ရန်၊ အမှားအယွင်းများကို လျှော့ချရန်နှင့် ထိရောက်မှုတိုးမြှင့်ရန်အတွက် ကြီးမားသောဒေတာပမာဏများကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန် နည်းပညာ၏စွမ်းရည်နှင့် လူသားကျွမ်းကျင်ပညာရှင်များ၏ အရည်အချင်းကို စုစည်းထားပါသည်။

မော်တော်ယာဉ်

မော်တော်ယာဉ်

ကျွန်ုပ်တို့သည် ကျွန်ုပ်တို့၏အရည်အသွေး AI-အခြေခံလေ့ကျင့်ရေးဒေတာအတွဲများကိုအခြေခံ၍ အလိုအလျောက်မောင်းနှင်ခြင်းနှင့် ကားအတွင်းယာဉ်မောင်းစောင့်ကြည့်ခြင်းအတွက် ယုံကြည်စိတ်ချရသောကိရိယာများကို မော်တော်ယာဥ်လုပ်ငန်းဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်စေရန်နှင့် အသုံးပြုနိုင်စေရန် ကူညီပေးပါသည်။

ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ

ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ

ဆေးဘက်ဆိုင်ရာစနစ်အတွင်း ပုံရိပ်ဖော်မှု၊ လုပ်ထုံးလုပ်နည်းများနှင့် လုပ်ငန်းစဉ်များကို ချောမွေ့စေရန် ဗီဒီယိုမှတ်စာများကို အသုံးချခြင်းဖြင့် AI နှင့် စက်သင်ယူမှုစွမ်းရည်များကို ပေါင်းစပ်ထားသည်။

ကုန်ထုတ်လုပ်မှု

ကုန်ထုတ်လုပ်မှု

စက်မှုလုပ်ငန်းများသည် ပိုမိုမြန်ဆန်စွာ ထုတ်လုပ်မှု၊ အချိန်ဘောင်အတွင်း ဆုံးဖြတ်ချက်ချခြင်းနှင့် ထုတ်လုပ်မှုကို ချောမွေ့စေခြင်းအတွက် AI-based ကိရိယာများကို လေ့ကျင့်သင်ကြားပေးရန်နှင့် ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်စေရန်အတွက် စွမ်းရည်များကို အသုံးချကာ လုပ်ငန်းများတွင် အသုံးပြုလျက်ရှိသည်။

စောင့်ကြပ်ခြင်း

စောင့်ကြပ်ခြင်း

ပိုမိုကောင်းမွန်သော လုံခြုံရေးနှင့် စောင့်ကြည့်ရေးကိရိယာများ တီထွင်ရန်အတွက် လူ၊ ကား၊ သစ်ပင်၊ တိရိစ္ဆာန်များနှင့် အခြားအရာဝတ္ထုများကို ရှာဖွေဖော်ထုတ်ရန် ဗီဒီယိုမှတ်စာအား ကြိုးဖြင့် ကြိုးကိုင်ထားသည်။

ကမ်းလှမ်းသောဝန်ဆောင်မှုများ

ပြည့်စုံသော AI တပ်ဆင်မှုများအတွက်ကျွမ်းကျင်သောပုံဒေတာစုဆောင်းခြင်းသည်လက်ထဲတွင်မရှိချေ။ Shaip တွင်အောက်ပါပုံစံများကိုပုံမှန်ထက်ပိုကျယ်ပြန့်စေရန်အောက်ပါ ၀ န်ဆောင်မှုများကိုသင်စဉ်းစားနိုင်သည်။

စာသားမှတ်ချက်

စာသား Annotation
န်ဆောင်မှုများ

ကျွန်ုပ်တို့သည်စာသားအချက်အလက်လေ့ကျင့်မှုကိုအဆင်သင့်ဖြစ်စေရန်အချက်အလက်အစုံအလင်ကိုအမှတ်အသားပြုခြင်း၊ entity မှတ်စု၊ စာသားခွဲခြားခြင်း၊ ခံစားချက်မှတ်စုနှင့်အခြားသက်ဆိုင်ရာကိရိယာများကို သုံး၍ အဆင်သင့်ဖြစ်စေရန်အထူးပြုသည်။

အသံမှတ်စာ

အသံမှတ်ချက်
န်ဆောင်မှုများ

စကားပြောသံအသိအမှတ်ပြုခြင်း၊ စပီကာလိမ်ညာခြင်း၊ စိတ်ခံစားမှုအသိအမှတ်ပြုခြင်းစသည့်သက်ဆိုင်ရာကိရိယာများမှတဆင့်အသံရင်းမြစ်များ၊ စကားပြောနှင့်အသံအလိုက်ဒေတာအတွဲများကိုတံဆိပ်ကပ်ခြင်းသည်ကျွန်ုပ်တို့အထူးပြုသောအရာဖြစ်သည်။

Image ကိုမှတ်စု

Image ကိုမှတ်စုများ
န်ဆောင်မှုများ

ကွန်ပျူတာအမြင်ပုံစံများကိုလေ့ကျင့်ရန်အပိုင်းခွဲထားသောပုံရိပ်ဒေတာအညွှန်းများကိုကျွန်ုပ်တို့ဂုဏ်ယူသည်။ သက်ဆိုင်ရာနည်းပညာအချို့တွင်နယ်နိမိတ်အသိအမှတ်ပြုခြင်းနှင့်ပုံခွဲခြားခြင်းတို့ပါဝင်သည်။

ကျွမ်းကျင်သူအကူအညီသည် ကလစ်တစ်ချက်နှိပ်ရုံသာဖြစ်သည်။ အမြင်အာရုံ AI စွမ်းရည်များကို နောက်တစ်ဆင့်တက်ရန် စီစဉ်ပါ။ ပရော်ဖက်ရှင်နယ်အကူအညီအတွက် ကျွန်ုပ်တို့ထံ ချက်ချင်းဆက်သွယ်ပါ။

ဗီဒီယိုမှတ်စုသည်၎င်းတို့အားလေ့ကျင့်ရန်အဆင်သင့်ဖြစ်စေရန်နှင့်စက်ကိုမှတ်မိစေရန်သက်ဆိုင်ရာ metadata များနှင့်တံဆိပ်ကပ်ခြင်း၏လုပ်ငန်းစဉ်ဖြစ်သည်။

ကားများ၊ လမ်းသွားလမ်းလာများ၊ လမ်းအမှတ်အသားများနှင့်အလိုအလျောက်မောင်းနှင်နိုင်သောကားများကိုလေ့ကျင့်ရန်လမ်းကြောင်းများနှင့်အမျိုးအစားများခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်း၊ တိကျသောဂိမ်းများနှင့်အက်ပလီကေးရှင်းများအတွက်မျက်နှာသွင်ပြင်အချက်များအားခွဲခြားခြင်း၊ ဗီဒီယိုမှတ်စုဥပမာများ

လက်ရှိတွင်၊ ဗွီဒီယိုကူးယူခြင်းနှင့်ဘောင်ခွဲခြားခြင်းကဲ့သို့ outsourced annotation tools များသုံးခြင်းဖြင့် YouTube ဗီဒီယိုများကိုမှတ်ထားရန်အကြံပေးသည်။ YouTube ကယခင်ကကမ်းလှမ်းခဲ့သောငွေစက္ကူအယ်ဒီတာနှင့်မတူဘဲ outsourced နည်းဗျူဟာများသည်သုံးစွဲသူများ၏ထိတွေ့ဆက်ဆံမှုကိုပိုမိုကောင်းမွန်စေလိမ့်မည်ဟုမျှော်လင့်ရသည်။

ဟုတ်တယ်၊ မင်းက frame classification နဲ့ video transcription ကိုအဓိကအားဖြင့် YouTube video တစ်ခုရေးမယ်။

Vision AIs များနှင့်ပုံစံများသည်၎င်းတို့အားအနာဂတ်၌ လွတ်လပ်၍ တက်ကြွသောဆုံးဖြတ်ချက်များချနိုင်စွမ်းရှိစေလိုလျှင်လေ့ကျင့်မှုအချက်အလက်များစွာလိုအပ်သည်။ ထို့ကြောင့်ကွန်ပျူတာအမြင်အာရုံသည်ပုံစံများနှင့်နောက်ဆုံးတွင် AI များကိုပိုမိုနားလည်နိုင်ရန်စနစ်တကျပြင်ဆင်ထားသော၊ tagged နှင့်တံဆိပ်ကပ်ထားသော video အစိတ်အပိုင်းများကိုစနစ်တကျပြင်ဆင်ရန်လိုအပ်သည်။

နည်းပညာတစ်ခုအနေနှင့် Machine learning သည်စက်များအားခွဲခြားသတ်မှတ်နိုင်သောပုံစံများနှင့်အချက်အလက်များမှသင်ယူနိုင်စွမ်းရှိကြောင်းသေချာစေပြီးလူသားများ၏စွက်ဖက်မှုမပါဘဲ။ သို့သော်ဤအရာကိုလက်တွေ့ဖြစ်လာစေရန်လေ့ကျင့်ရန်အဆင်သင့်ဒေတာများကိုဗီဒီယိုမှတ်စုဖြင့်အကောင်းဆုံးကိုင်တွယ်သောစနစ်သို့ကျွေးမွေးရပါမည်။