Обучающие данные для компьютерного зрения и мультимодального ИИ

Разметка изображений и видео для систем ИИ

Upstream BPO обеспечивает управляемую разметку изображений и видео для компьютерного зрения, мультимодального ИИ, анализа контента и программ визуальной автоматизации. Команда поддерживает классификацию, детекцию объектов, сегментацию, отслеживание, разметку сцен и структурированный контроль качества людьми на платформах и в процессах заказчика.

Upstream BPO ведёт визуальную разметку через классификацию, пространственную разметку, отслеживание в видео, разбор сцен и многоуровневый контроль качества людьми.

Подходит командам по ИИ, продукту и данным, которые развивают процессы компьютерного зрения, мультимодального ИИ и визуальной автоматизации.

Что входит в модель

  • Классификация и детекция
  • Сегментация и ключевые точки
  • Отслеживание объектов в видео
  • Многоуровневый контроль качества

Что входит в услугу

Мы классифицируем визуальный контент и атрибуты по согласованному классификатору, локализуем и классифицируем объекты по заданным пространственным правилам, применяем метки на уровне пикселей и областей, разделяем отдельные экземпляры объектов, отмечаем ключевые точки и позы, сохраняем идентичность объектов между кадрами, размечаем сцены, действия и временные события, а также разбираем связи между визуальными входами, подписями, запросами и текстовыми ответами.

Где визуальная разметка чаще всего даёт сбой

  • Нечёткие определения объектов и классов

    Специалисты дают неоднородные метки, когда классификатор не описывает границы объектов, атрибуты, правила перекрытия и пограничные случаи.

  • Неоднородная пространственная разметка

    Ограничивающие рамки, полигоны, ключевые точки и маски сегментации сильно расходятся без общих стандартов качества и калибровки.

  • Слабая временная согласованность в видео

    Идентичность объектов, события и метки сцен смещаются между кадрами, когда не заданы правила отслеживания и работы с последовательностями.

  • Слабое управление качеством при масштабе

    Большим визуальным наборам нужны выборочная проверка, двойной просмотр, учёт расхождений, разбор спорных решений и структурированная отчётность.

Направления работы

Состав задач и объём разметки определяются классификатором, форматами и согласованными границами услуги.

  • Классификация изображений

    Классифицируем визуальный контент и атрибуты по согласованному классификатору: категориальная классификация, разметка атрибутов, оценка качества, разметка визуального контента, множественная классификация.

  • Детекция объектов

    Локализуем и классифицируем объекты по заданным пространственным правилам: ограничивающие рамки, локализация объектов, присвоение класса, работа с перекрытием, отметка неопределённости при необходимости.

  • Семантическая сегментация

    Применяем метки на уровне пикселей и областей к фону, поверхностям и зонам сцены: классификация на уровне пикселей, отделение фона, маски областей, классификация поверхностей, сегментация зон сцены.

  • Сегментация экземпляров

    Разделяем отдельные экземпляры объектов, включая перекрывающиеся объекты и границы: маски на уровне объекта, разделение перекрывающихся объектов, метки отдельных экземпляров, уточнение границ объекта, работа с перекрытием.

  • Ключевые точки и ориентиры

    Отмечаем заданные точки, позы и видимые признаки объектов или людей: ориентиры тела или объекта, точки позы, характерные точки, скелетные структуры, видимость ориентиров.

  • Отслеживание объектов в видео

    Сохраняем идентичность и непрерывность объектов между кадрами и событиями: покадровое отслеживание, непрерывность идентичности объекта, события входа и выхода, отслеживание при перекрытии, разбор траектории.

  • Разметка сцен и событий

    Размечаем сцены, действия и временные события по согласованному классификатору последовательностей: классификация сцены, разметка действия, временные события, границы последовательности, разметка взаимодействий.

  • Связь изображения и текста

    Разбираем связи между визуальными входами, подписями, запросами и текстовыми ответами: релевантность подписи, согласованность визуального и текстового, соответствие изображения запросу, разбор подписей к видео, оценка мультимодальных связей.

Модель работы

Состав визуальных данных, размер пилота, численность, минимальные объёмы и сроки наращивания согласуются по каждому проекту исходя из сложности задачи, качества изображений, требований к специалистам, чувствительности данных и порогов качества.

  • Поддерживаемые задачи

    В объём могут входить классификация, ограничивающие рамки, семантическая и экземплярная сегментация, ключевые точки, отслеживание объектов, разметка сцен и событий и связывание изображения или видео с текстом.

  • Пространственные форматы

    Ограничивающие рамки, полигоны, маски областей и маски экземпляров возможны там, где для проекта определены классификатор, пространственные правила, инструменты и формат вывода.

  • Видео и временная разметка

    В объём могут входить покадровое отслеживание, непрерывность идентичности, выбор ключевых кадров, границы событий, смены сцен и контроль качества на уровне последовательности.

  • Работа в ваших системах

    Команда может работать в платформах и инструментах, принадлежащих заказчику или им утверждённых; доступы, роли проверяющих и порядок работы определяются при проектировании решения и запуске.

  • Контроль качества

    Контроль может включать согласование классификатора, калибровку, эталонные образцы при их наличии, пространственные проверки, выборочную проверку, двойной просмотр, учёт расхождений, эскалацию сложных случаев, разбор спорных решений и регулярную отчётность.

  • Типы визуальных данных

    Программы могут охватывать изображения товаров, документы, снимки экрана, пользовательский контент, записанные последовательности, специализированные изображения и мультимодальные наборы — при условии разрешений на источник, формата, качества и объёма проекта.

От пробной выборки до промышленной работы

Состав визуальных данных, размер пилота, численность, минимальные объёмы и сроки наращивания согласуются по каждому проекту.

  1. Разбор задачи и источников

    Подтверждаем источники визуальных данных, разрешения, форматы, сценарий использования ИИ, целевой результат и требования предметной области.

  2. Согласование классификатора и стандарта

    Определяем классы, атрибуты, пространственные и временные правила, пограничные случаи и требования к эскалации.

  3. Определение профиля специалистов

    Подтверждаем навыки визуальной разметки, знакомство с предметной областью и требуемый уровень опыта.

  4. Калибровочная партия

    Выполняем пробные задачи, чтобы согласовать трактовки, пространственную точность и работу со сложными случаями.

  5. Ограниченный пилот

    Проверяем процесс, контроль качества, предположения о производительности, поведение платформы и отчётность на ограниченном объёме.

  6. Утверждение порогов качества

    Разбираем итоги пилота, закрываем расхождения и подтверждаем критерии приёмки.

  7. Наращивание мощности

    Расширяем состав специалистов, уровни проверки и мощность по утверждённым требованиям.

  8. Постоянная оптимизация

    Следим за качеством, пограничными случаями, изменениями классификатора и работой специалистов, уточняя инструкции.

Типичные сценарии

Чаще всего визуальную разметку передают на аутсорсинг в следующих ситуациях.

  • Разработка моделей компьютерного зрения

    Подготовка наборов для классификации, детекции, сегментации, ключевых точек и отслеживания.

  • Данные о товарах и каталоге

    Разметка товаров, категорий, атрибутов, упаковки и признаков визуального качества.

  • Разбор документов и интерфейсов

    Разметка форм, снимков экрана, элементов интерфейса, областей документа и связей визуального с текстом.

  • Видеоаналитика

    Отслеживание объектов, действий, событий, смен сцены и временных закономерностей в записанных последовательностях.

  • Безопасность визуального контента

    Классификация чувствительных, вредоносных и связанных с политикой изображений и видео по правилам проекта.

  • Обучение мультимодального ИИ

    Оценка связей между изображениями, видео, подписями, инструкциями и ответами модели.

Где идёт работа

  • Изображения товаров
  • Документы и снимки экрана
  • Пользовательский контент
  • Записанные видеопоследовательности
  • Мультимодальные наборы
  • Платформы разметки заказчика

Отрасли

Чаще всего визуальная разметка востребована в следующих отраслях.

  • Технологии и SaaS
  • Электронная коммерция и розничная торговля
  • Медиа и издательская деятельность
  • Телекоммуникации

Работа с рынками СНГ и Центральной Азии

Русскоязычные задачи визуальной разметки выполняются специалистами, для которых язык является рабочим, что важно при работе с подписями, метаданными и культурным контекстом. Языковой охват, требования к качеству и рабочая модель согласуются в рамках проекта. Мы не заявляем о наличии офисов в странах, где их нет.

Данные и доступы

Доступы к платформам разметки, роли проверяющих, разрешения на использование визуальных материалов и порядок фиксации решений согласуются до старта и закрепляются письменно.

  • Доступы открываются по принципу минимально необходимых прав
  • Решения по разметке фиксируются в ваших системах
  • Классификатор и пороги приёмки определяет заказчик
  • Изменения классификатора и правил ведутся с контролем версий

Частые вопросы

Что такое разметка изображений и видео?
Это структурированная разметка визуального контента для задач ИИ и машинного обучения, включая классы, объекты, области, атрибуты, события и связи. Правила задач, форматы и пороги качества подтверждаются по каждому проекту.
Какие задачи визуальной разметки вы поддерживаете?
В объём могут входить классификация, ограничивающие рамки, семантическая и экземплярная сегментация, ключевые точки, отслеживание объектов, разметка сцен и событий и связывание изображения или видео с текстом — в зависимости от объёма проекта.
Делаете ли вы ограничивающие рамки, полигоны и маски сегментации?
Да. Ограничивающие рамки, полигоны, маски областей и маски экземпляров возможны там, где для проекта определены классификатор, пространственные правила, инструменты и формат вывода.
Поддерживаете ли вы отслеживание объектов и временную разметку в видео?
Да. В объём могут входить покадровое отслеживание, непрерывность идентичности, выбор ключевых кадров, границы событий, смены сцен и контроль качества на уровне последовательности.
Может ли команда работать в нашей платформе визуальной разметки?
Да. Команда может работать в платформах и инструментах, принадлежащих заказчику или им утверждённых; доступы, роли проверяющих и порядок работы определяются при проектировании решения и запуске.
Как контролируется качество визуальной разметки?
Контроль может включать согласование классификатора, калибровку, эталонные образцы при их наличии, пространственные проверки, выборочную проверку, двойной просмотр, учёт расхождений, эскалацию сложных случаев, разбор спорных решений и регулярную отчётность.
Размечаете ли вы наборы «изображение — текст» и «видео — текст»?
Да. В работе могут разбираться релевантность подписи, согласованность визуального и текстового, соответствие изображения запросу, связи подписей к видео и другие мультимодальные связи, заданные классификатором проекта.
Какие изображения и видео можно обрабатывать?
Программы могут охватывать изображения товаров, документы, снимки экрана, пользовательский контент, записанные последовательности, специализированные изображения и мультимодальные наборы — при условии разрешений на источник, формата, качества и объёма проекта.
Можно ли начать проект визуальной разметки с пилота?
Да. Ограниченный пилот позволяет проверить классификатор, готовность специалистов, пространственные и временные правила, работу на платформе, контроль качества и отчётность до промышленной работы. Объём и коммерческие условия согласуются по каждому проекту.
Как масштабируются крупные программы визуальной разметки?
Численность специалистов, уровни проверки, объём процессов и периодичность управленческих разборов наращиваются после утверждения пилота в соответствии со сложностью задач, качеством изображений, требованиями к специалистам, чувствительностью данных, порогами и требованиями к работе.

Обсудить задачу по визуальной разметке

Расскажите об источниках изображений и видео, классификаторе разметки, форматах вывода, платформе, требованиях к специалистам, порогах качества и рамках пилота. Мы вернёмся с оценкой и предложением по структуре работы.

Отправить заявку