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?
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
schnellere Datenerfassung
Kostenreduktion
schnelleres Labeling
Automatisch Trainingsdaten aufbauen
Funktionsüberblick
Face Dataset Creation
Wenige Bilder des Landmarks reichen, um einen Datensatz zu erstellen und damit genau diese Materialen in Zukunft auffindbar zu machen, in denen der Ort oder die Sehenswürdigkeit enthalten ist.
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