use case: Automatisch Trainingsdaten aufbauen

Wie kann ich aus meinem Material automatisch Trainingsdaten aufbauen?

Die Herausforderung

Automatische Datenextraktion

Obwohl das Training von KI-Modellen bereits sehr einfach ist, gibt es in vielen Archiven so viele unbekannte Personen, dass selbst der Upload von drei Bildern der jeweiligen Person zu einem massiven Zeitaufwand führt. Tausende von Stunden an Videomaterial entwickeln sich so zu einem Datensilo, dessen bereits enthaltene Informationen nicht genutzt werden können. Gibt es mit DeepVA eine Möglichkeit, automatisiert Trainingsdaten von bestimmten Personen zu erstellen?

DeepVA Deep Collector Automatically build a face recognition dataset

Die Lösung

Deep Collector

Dank dem DeepVA DeepCollector können Trainingsdaten für die Gesichtserkennung automatisiert gewonnen werden. Die KI des Deep Collector erkennt die Einblendung von Bauchbinden, sie überprüft die Qualität des im Bild vorhandenen Gesicht und bei guter Qualität legt sie einzelne Frames als Trainingsdaten mitsamt dem Namen und ggf. weiterer Angaben ab. Das System kann On-Premise oder in der Cloud genutzt werden. Wenn es Teil eines Arbeitsablaufs sein soll, ist eine Integration erforderlich. Es muss eine Integration über die RESTful API geschaffen werden oder eine vorhandene Integration genutzt werden. Datenschutzvorgaben spielen bei dieser Entscheidung meist eine große Rolle und sollten Bedacht werden.

Welche Resultate können erzielt werden?

Automatisiertes Erstellen einer Trainingsdatenbank aus vorhanden Videos

Ständige Erweiterung durch permanente Analyse und Training

Integrierte Qualitätskontrolle, für bestmögliches Trainingsmaterial

0 %

schnellere Datenerfassung

0 %

Kostenreduktion

0 %

schnelleres Labeling

Automatisch Trainingsdaten aufbauen

Funktionsüberblick

Face Dataset Creation

Mittels Bildmaterial der Gesichter und Textinformationen (z. B. aus Bauchbinden) erstellt die Face Dataset Creation automatisiert ganze Datensätze, ganz ohne manuelle Handarbeit.

Kontakt

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