Deep Model Customizer
Identifikation eigener Sprecher:Innen
Wie kann ich neue Sprecher:innen in meinem Bestand zukünftig erkennen?
use case: Automatisch Trainingsdaten aufbauen
use case: Automatisch Trainingsdaten aufbauen
Die Herausforderung
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?
Die Lösung
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
schnellere Datenerfassung
Kostenreduktion
schnelleres Labeling
Automatisch Trainingsdaten aufbauen
Mittels Bildmaterial der Gesichter und Textinformationen (z. B. aus Bauchbinden) erstellt die Face Dataset Creation automatisiert ganze Datensätze, ganz ohne manuelle Handarbeit.
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Produkt der Firma «The Chainless».
Designed und entwickelt in Deutschland.
The Chainless GmbH
Wannerstraße 19
79106 Freiburg
Deutschland
Das Projekt wurde indirekt durch das Rahmenprogramm Horizon 2020 der Europäischen Kommission über das Projekt STADIEM (Grant Agreement 957321) gefördert.
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