Sieve – फ्रंटियर AI, वीडियो और ऑडियो एनोटेशन के लिए मल्टीमॉडल डेटा लैब | Quasa.io

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Sieve फ्रंटियर AI के लिए एक मल्टीमॉडल डेटा लैब है। यह वीडियो, ऑडियो, छवि और इंटरैक्शन डेटा को स्रोत, फ़िल्टर, अनुक्रमणित और एनोटेट करता है, फिर प्रशिक्षण-तैयार सेट वितरित करता है। पाइपलाइन Source, Filter, Index, Annotate और Deliver है। फ़िल्टर सिमेंटिक्स, अधिकार, कलाकृतियों और कार्य गुणवत्ता को स्कोर करते हैं। अनुक्रमण डिटेक्टरों और एम्बेडिंग के साथ अरबों क्लिप को कवर करता है। एनोटेशन कैप्शन, ट्रांसक्रिप्ट, ऑब्जेक्ट लेबल, एक्शन मेटाडेटा, कैमरा सिग्नल और UI इवेंट जोड़ते हैं। डिलीवरी में लाइसेंसिंग और SOC 2 टाइप II नियंत्रणों के साथ पैक किए गए डेटासेट, मूल्यांकन सेट और वातावरण शामिल हैं। Sieve Data पर एक अलग डेवलपर पथ अभी भी छोटे मुफ़्त क्रेडिट के साथ उपयोग मूल्य निर्धारण पर ट्रांसक्रिप्शन, डबिंग, लिपसिंक और पृष्ठभूमि हटाने सहित वीडियो और ऑडियो ऐप बेचता है। डेटा-लैब बिक्री एक खरीद समझौता है, स्व-सेवा सीट नहीं।

𝐂𝗢𝗥𝗘 𝗦𝗧𝗥𝗘𝗡𝗚𝗧𝗛𝗦
• मॉडल प्रशिक्षण के लिए बनाया गया, उपभोक्ता संपादक नहीं
• अधिकार और कलाकृति फ़िल्टर पाइपलाइन में बैठते हैं
• कच्चे डंप के बजाय जोड़े और ऑडियो-विजुअल सिंक संपादित करना
• वास्तविक, डिजिटल और सिमुलेटेड दृश्यों में कस्टम संग्रह
• प्रतिधारण नियंत्रण के साथ सुरक्षित वितरण  

𝗜𝗗𝗘𝗔𝗟 𝗙𝗢𝗥
AI लैब और उत्पाद टीमें जिन्हें लाइसेंस प्राप्त, एनोटेट मल्टीमॉडल डेटा की आवश्यकता है और वे इसे स्वयं स्क्रैप नहीं कर सकते हैं।

𝗛𝗜𝗚𝗛𝗟𝗜𝗚𝗛𝗧𝗦
• मानव QA के साथ सैकड़ों पेटाबाइट्स का दावा किया गया
• पूर्ण खरीद से पहले नमूने
• घने लेबल और लौकिक संरेखण
• कंप्यूटर-उपयोग कार्यों के लिए इंटरैक्शन ट्रेस
• यदि आपको केवल एक वीडियो जॉब की आवश्यकता है तो उपयोग API  

𝗣𝗢𝗧𝗘𝗡𝗧𝗜𝗔𝗟 𝗖𝗢𝗡𝗦𝗜𝗗𝗘𝗥𝗔𝗧𝗜𝗢𝗡𝗦
• डेटासेट मूल्य उद्धृत है, प्रकाशित नहीं
• पेटाबाइट दावे कंपनी के आंकड़े हैं
• एक साफ सेट अपने आप में एक बेहतर मॉडल नहीं है
• अधिकार फ़िल्टर को अभी भी आपकी कानूनी समीक्षा की आवश्यकता है
• API कैटलॉग और डेटा लैब अलग-अलग उत्पाद हैं  

𝗢𝗩𝗘𝗥𝗔𝗟𝗟 𝗩𝗘𝗥𝗗𝗜𝗖𝗧
4.2/5 स्टार। जब बाधा डेटा हो, कोई अन्य मॉडल रैपर नहीं, तो Sieve का उपयोग करें। वॉल्यूम पर हस्ताक्षर करने से पहले अपने विफलता मोड में एक नमूना मांगें। Quasa.io पर समीक्षा करके 1 QUA पुरस्कार भी अर्जित करें!

𝗚𝗘𝗧 𝗦𝗧𝗔𝗥𝗧𝗘𝗗: https://quasa.io/projects/sieve