Ein Datensatz ist eine Sammlung von Bilddaten, die zum Aufbau eines KI-Modells verwendet werden. Um Inhalte in Videos und Bildern erkennen zu können, muss ein neuronales Netz erlernen, wie sich z.B. Personen oder Objekte zueinander unterscheiden und dies erlernt die KI über sogenannte Beispieldaten, in Form von Bilddaten.
Einen Datensatz zu erstellen und zu verwalten bedeutet einen großen Organisations- und Verwaltungsaufwand. Meist werden Datensätze in verschiedenen Ordnerstrukturen auf internen Servern verwaltet und sind sehr unübersichtlich. Auch eine Nutzung dieser Datensätze für ein Training ist für Kunden ohne administratives Wissen oft sehr kompliziert.
Mit DeepVA haben wir eine Plattform entwickelt, die es ermöglicht, neben der Nutzung einer KI, um Bild- und Videodaten zu analysieren, große Datensätze ganz einfach auf der Plattform hochzuladen und zu verwalten.
In diesen Datensätzen können Klassen erstellt werden, Klassen aktiviert oder deaktiviert, zusammengefügt oder gelöscht werden usw. Es kann ganz einfach innerhalb der Klassen bestimmt werden, was in ein Training mitaufgenommen werden soll oder nicht. Durch eine Evaluation können Datensätze bewertet werden, also ermittelt werden, welche Bilddaten sich für ein gutes Training eignen oder nicht. Fehlerhafte oder schlecht erkennbare Bilddaten werden hierbei außen vorgelassen.
Durch den schnellen und einfachen Zugriff auf Datensätze, die sehr übersichtlich auf der Plattform verwaltet werden, gewinnen Unternehmen viel Zeit in ihren Arbeitsabläufen. Ein Training und die anschließende Analyse können in wenigen Klicks umgesetzt werden.
schnellere Datenerfassung
Kostenreduktion
schnelleres Labeling
Der Ansatz von DeepVA, KI in bestehendes MAM-System zu integrieren, hat mich von Anfang an begeistert. So können wir mit medialoopster auch kleineren Medienunternehmen KI zugänglich machen. Das Team hinter den Kulissen arbeitet ergebnisorientiert und professionell, bleibt dabei aber immer flexibel und nah am Kunden. Es macht einfach Spaß, mit diesem jungen und sympathischen Start-Up zusammenzuarbeiten.
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Integration von Bild- und Videoerkennung in MAM
(media asset management) system.
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Das Projekt wurde indirekt durch das Rahmenprogramm Horizon 2020 der Europäischen Kommission über das Projekt STADIEM (Grant Agreement 957321) gefördert.
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