Maksymalizacja dokładności uczenia maszynowego dzięki adnotacjom i etykietom wideo:
Kompleksowy przewodnik
Obrazek mówi tysiąc słów to dość powszechne powiedzenie, które wszyscy słyszeliśmy. Teraz, jeśli obraz może powiedzieć tysiąc słów, wyobraź sobie, co może mówić wideo? Może milion rzeczy. Jedną z rewolucyjnych dziedzin sztucznej inteligencji jest uczenie komputerowe. Żadna z obiecanych przełomowych aplikacji, takich jak autonomiczne samochody czy inteligentne kasy detaliczne, nie jest możliwa bez adnotacji wideo.
Sztuczna inteligencja jest wykorzystywana w kilku branżach do automatyzacji złożonych projektów, opracowywania innowacyjnych i zaawansowanych produktów oraz dostarczania cennych informacji, które zmieniają charakter firmy. Wizja komputerowa jest jedną z takich poddziedzin sztucznej inteligencji, która może całkowicie zmienić sposób działania kilku branż, które zależą od ogromnych ilości przechwyconych obrazów i filmów.
Wizja komputerowa, zwana także CV, umożliwia komputerom i powiązanym systemom pobieranie znaczących danych z elementów wizualnych – obrazów i filmów oraz podejmowanie niezbędnych działań w oparciu o te informacje. Modele uczenia maszynowego są szkolone w celu rozpoznawania wzorców i przechwytywania tych informacji w ich sztucznej pamięci w celu efektywnej interpretacji danych wizualnych w czasie rzeczywistym.
Dla kogo jest ten przewodnik?
Ten obszerny przewodnik dotyczy:
- Wszystkim przedsiębiorcom i samodzielnym przedsiębiorcom, którzy regularnie przetwarzają ogromne ilości danych
- Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe lub profesjonaliści, którzy zaczynają pracę z technikami optymalizacji procesów
- Menedżerowie projektów, którzy zamierzają szybciej wprowadzić na rynek swoje modele AI lub produkty oparte na sztucznej inteligencji
- I entuzjastów technologii, którzy lubią zagłębiać się w szczegóły warstw zaangażowanych w procesy AI.
Co to jest adnotacja wideo?
Adnotacja wideo to technika rozpoznawania, oznaczania i oznaczania etykietą każdego obiektu w filmie. Pomaga maszynom i komputerom rozpoznawać poruszające się obiekty w filmie klatka po klatce.
Mówiąc prościej, człowiek dokonujący adnotacji analizuje wideo, oznacza obraz klatka po klatce i kompiluje go we wstępnie określone zbiory danych kategorii, które są wykorzystywane do uczenia algorytmów uczenia maszynowego. Dane wizualne są wzbogacone o tagi zawierające krytyczne informacje o każdej klatce wideo.
Inżynierowie skompilowali obrazy z adnotacjami w zestawy danych zgodnie z wcześniej ustalonymi
kategorii do trenowania wymaganych modeli uczenia maszynowego. Wyobraź sobie, że trenujesz model, aby poprawić jego zdolność rozumienia sygnałów drogowych. Zasadniczo dzieje się tak, że algorytm jest szkolony na danych gruntowych, które zawierają ogromne ilości filmów pokazujących sygnały drogowe, co pomaga modelowi ML w dokładnym przewidywaniu reguł ruchu drogowego.
Cel adnotacji wideo i etykietowania w ML
Adnotacje wideo są używane głównie do tworzenia zbioru danych do opracowania modelu AI opartego na percepcji wizualnej. Filmy z adnotacjami są szeroko wykorzystywane do budowy pojazdów autonomicznych, które mogą wykrywać znaki drogowe, obecność pieszych, rozpoznawać granice pasów i zapobiegać wypadkom spowodowanym nieprzewidywalnymi zachowaniami ludzi. Filmy wideo z adnotacjami służą konkretnym celom branży detalicznej w zakresie bezpłatnych zakupów w sklepach detalicznych i zapewniania spersonalizowanych rekomendacji produktów.
Jest również używany w dziedziny medycyny i opieki zdrowotnej, szczególnie w Medical AI, w celu dokładnej identyfikacji choroby i pomocy podczas operacji. Naukowcy wykorzystują również tę technologię do badania wpływu technologii słonecznej na ptaki.
Adnotacje wideo mają kilka rzeczywistych zastosowań. Jest stosowany w wielu branżach, ale przemysł motoryzacyjny wykorzystuje swój potencjał głównie do rozwoju systemów pojazdów autonomicznych. Przyjrzyjmy się bliżej głównemu celowi.
Wykryj obiekty
Adnotacje wideo pomagają maszynom rozpoznawać obiekty uchwycone w filmach. Ponieważ maszyny nie widzą ani nie interpretują otaczającego ich świata, potrzebują pomocy ludzie do identyfikowania obiektów docelowych i dokładnego rozpoznawania ich w wielu klatkach;.
Aby system uczenia maszynowego działał bezbłędnie, musi być przeszkolony na ogromnych ilościach danych, aby osiągnąć pożądany wynik
Zlokalizuj obiekty
W filmie jest wiele obiektów, a adnotacje do każdego obiektu są trudne, a czasem niepotrzebne. Lokalizacja obiektu oznacza zlokalizowanie i opisanie najbardziej widocznego obiektu i ogniskowej części obrazu.
Śledzenie obiektów
Adnotacje wideo są głównie wykorzystywane w budowaniu pojazdów autonomicznych, a posiadanie systemu śledzenia obiektów, który pomaga maszynom dokładnie zrozumieć ludzkie zachowanie i dynamikę drogi, ma kluczowe znaczenie. Pomaga śledzić przepływ ruchu, ruchy pieszych, pasy ruchu, sygnały, znaki drogowe i nie tylko.
Śledzenie działań
Innym powodem, dla którego adnotacja do filmu jest niezbędna, jest to, że służy do trenować wizję komputerowąoparte na projektach ML w celu dokładnego oszacowania ludzkich działań i póz. Adnotacje wideo pomagają lepiej zrozumieć otoczenie, śledząc ludzką aktywność i analizując nieprzewidywalne zachowanie. Co więcej, pomaga to również zapobiegać wypadkom, monitorując działania niestatycznych obiektów, takich jak piesi, koty, psy i inne, oraz szacując ich ruchy w celu opracowania pojazdów bez kierowcy.
Adnotacja wideo a adnotacja graficzna
Adnotacje do filmów i obrazów są pod wieloma względami podobne, a techniki stosowane do opisywania klatek mają również zastosowanie do adnotacji wideo. Istnieje jednak kilka podstawowych różnic między tymi dwoma, które pomogą firmom wybrać właściwy rodzaj adnotacja danych potrzebują do ich konkretnego celu.
Dane
Kiedy porównujesz wideo i nieruchomy obraz, ruchomy obraz, taki jak wideo, jest znacznie bardziej złożoną strukturą danych. Film oferuje znacznie więcej informacji na klatkę i znacznie lepszy wgląd w otoczenie.
W przeciwieństwie do nieruchomego obrazu, który pokazuje ograniczoną percepcję, Danych wideo zapewnia cenny wgląd w położenie obiektu. Informuje również, czy dany obiekt porusza się, czy nieruchomy, a także informuje o kierunku jego ruchu.
Na przykład, kiedy patrzysz na zdjęcie, możesz nie być w stanie rozpoznać, czy samochód właśnie się zatrzymał, czy uruchomił. Film zapewnia znacznie lepszą klarowność niż obraz.
Ponieważ wideo to seria obrazów dostarczanych w sekwencji, oferuje informacje o częściowo lub całkowicie zasłoniętych obiektach, porównując klatki przed i po. Z drugiej strony obraz mówi o teraźniejszości i nie daje ci żadnej miary do porównania.
Wreszcie, wideo zawiera więcej informacji na jednostkę lub klatkę niż obraz. A kiedy firmy chcą rozwijać się w sposób wciągający lub złożony AI i uczenie maszynowe rozwiązania, adnotacje wideo przydadzą się.
Proces adnotacji
Ponieważ filmy są złożone i ciągłe, stanowią dodatkowe wyzwanie dla adnotatorów. Od adnotatorów wymaga się przeanalizowania każdej klatki filmu i dokładnego śledzenia obiektów na każdym etapie i klatce. Aby osiągnąć to skuteczniej, firmy zajmujące się adnotacjami wideo łączyły kilka zespołów w celu dodawania adnotacji do filmów. Ręczne wprowadzanie adnotacji okazało się jednak pracochłonnym i czasochłonnym zadaniem.
Postęp technologiczny sprawił, że w dzisiejszych czasach komputery mogą bez wysiłku śledzić interesujące obiekty na całej długości wideo i dodawać adnotacje do całych segmentów bez interwencji człowieka. Dlatego adnotacje wideo stają się znacznie szybsze i dokładniejsze.
Dokładność
Firmy używają narzędzi do adnotacji, aby zapewnić większą przejrzystość, dokładność i wydajność procesu adnotacji. Dzięki zastosowaniu narzędzi do adnotacji liczba błędów jest znacznie zmniejszona. Aby adnotacje do filmu były skuteczne, ważne jest, aby w całym filmie stosować tę samą kategoryzację lub etykiety dla tego samego obiektu.
Narzędzia do adnotacji wideo może automatycznie i spójnie śledzić obiekty w różnych klatkach i pamiętać o używaniu tego samego kontekstu do kategoryzacji. Zapewnia również większą spójność, dokładność i lepsze modele AI.
[Czytaj więcej: Co to jest adnotacja i etykietowanie obrazu dla wizji komputerowej]
Techniki adnotacji wideo
Adnotacje obrazowe i wideo wykorzystują prawie podobne narzędzia i techniki, choć są bardziej złożone i pracochłonne. W przeciwieństwie do pojedynczego obrazu, do filmu trudno jest dodać adnotacje, ponieważ może zawierać prawie 60 klatek na sekundę. Dodawanie adnotacji do filmów trwa dłużej i wymaga również zaawansowanych narzędzi do adnotacji.
Metoda pojedynczego obrazu
Metoda etykietowania wideo z pojedynczym obrazem to tradycyjna technika, która wyodrębnia każdą klatkę z wideo i dodaje do niej adnotacje jedna po drugiej. Film jest podzielony na kilka klatek, a każdy obraz jest opatrzony tradycyjnymi adnotacjami adnotacja obrazu Metoda. Na przykład film 40 kl./s jest podzielony na klatki 2,400 na minutę.
Metoda pojedynczego obrazu była używana przed wprowadzeniem narzędzi adnotatorów; nie jest to jednak skuteczny sposób dodawania adnotacji do filmu. Ta metoda jest czasochłonna i nie zapewnia korzyści, jakie oferuje film.
Inną poważną wadą tej metody jest to, że ponieważ całe wideo jest traktowane jako zbiór oddzielnych klatek, powoduje to błędy w identyfikacji obiektu. Ten sam obiekt może być sklasyfikowany pod różnymi etykietami w różnych ramkach, przez co cały proces traci dokładność i kontekst.
Czas poświęcony na dodawanie adnotacji do filmów metodą pojedynczego obrazu jest wyjątkowo długi, co zwiększa koszt projektu. Nawet mniejszy projekt, który ma mniej niż 20 klatek na sekundę, zajmie dużo czasu. Może wystąpić wiele błędów w klasyfikacji, niedotrzymanych terminów i błędów adnotacji.
Metoda ciągłej ramki
Bardziej popularna jest metoda ramek ciągłych lub ramek strumieniowych. Ta metoda wykorzystuje narzędzia do adnotacji, które śledzą obiekty w całym filmie wraz z ich lokalizacją klatka po klatce. Dzięki tej metodzie zachowana jest ciągłość i kontekst.
Metoda ciągłych klatek wykorzystuje techniki, takie jak przepływ optyczny, do dokładnego przechwytywania pikseli w jednej klatce i następnej oraz analizowania ruchu pikseli w bieżącym obrazie. Zapewnia również spójną klasyfikację i etykietowanie obiektów w całym filmie. Jednostka jest konsekwentnie rozpoznawana, nawet gdy wchodzi i wychodzi z kadru.
Gdy ta metoda jest używana do opisywania filmów, projekt uczenia maszynowego może dokładnie identyfikować obiekty obecne na początku filmu, znikać z widoku na kilka klatek i pojawiać się ponownie.
Jeśli do adnotacji zostanie użyta metoda pojedynczego obrazu, komputer może uznać ponownie wyświetlony obraz za nowy obiekt, co spowoduje błędną klasyfikację. Jednak w metodzie ciągłej klatki komputer uwzględnia ruch obrazów, zapewniając dobre zachowanie ciągłości i integralności wideo.
Metoda ciągłej ramki jest szybszym sposobem opisywania i zapewnia większe możliwości projektom ML. Adnotacja jest precyzyjna, eliminuje ludzkie uprzedzenia, a kategoryzacja jest dokładniejsza. Nie jest to jednak pozbawione ryzyka. Niektóre czynniki, które mogą wpłynąć na jego skuteczność, takie jak jakość obrazu i rozdzielczość wideo.
Rodzaje etykiet wideo / adnotacji
Do opisywania filmów używa się kilku metod opisywania wideo, takich jak punkt orientacyjny, semantyczny, prostopadłościan 3D, wielokąt i opis polilinii. Przyjrzyjmy się tutaj najpopularniejszym z nich.
Adnotacja do punktu orientacyjnego
Adnotacja punktu orientacyjnego, zwana także punktem kluczowym, jest zwykle używana do identyfikowania mniejszych obiektów, kształtów, postaw i ruchów.
Kropki są umieszczane na obiekcie i łączone, co tworzy szkielet obiektu w każdej klatce wideo. Ten rodzaj adnotacji jest używany głównie do wykrywania rysów twarzy, pozycji, emocji i części ludzkiego ciała w celu tworzenia aplikacji AR/VR, aplikacji do rozpoznawania twarzy i analiz sportowych.
Segmentacja semantyczna
Segmentacja semantyczna to kolejny rodzaj adnotacji wideo, który pomaga trenować lepsze modele sztucznej inteligencji. W tej metodzie każdy piksel obecny na obrazie jest przypisywany do określonej klasy.
Przypisując etykietę do każdego piksela obrazu, segmentacja semantyczna traktuje kilka obiektów tej samej klasy jako jedną jednostkę. Jednak gdy używasz semantycznej segmentacji instancji, kilka obiektów tej samej klasy jest traktowanych jako różne pojedyncze instancje.
Adnotacja prostopadłościanu 3D
Ten rodzaj techniki adnotacji służy do dokładnej reprezentacji obiektów w 3D. Metoda obwiedni 3D pomaga oznaczyć długość, szerokość i głębokość obiektu w ruchu oraz analizuje jego interakcję z otoczeniem. Pomaga wykryć pozycję i objętość obiektu w odniesieniu do jego trójwymiarowego otoczenia.
Adnotatory zaczynają od narysowania ramek ograniczających wokół obiektu zainteresowania i utrzymania punktów kontrolnych na krawędzi ramki. Podczas ruchu, jeśli jeden z punktów kontrolnych obiektu jest zasłonięty lub niewidoczny z powodu innego obiektu, można stwierdzić, gdzie może znajdować się krawędź na podstawie zmierzonej długości, wysokości i kąta w kadrze.
Opis wielokąta
Technika adnotacji wielokątów jest zwykle używana, gdy okaże się, że technika obwiedni 2D lub 3D jest niewystarczająca do dokładnego pomiaru kształtu obiektu lub gdy jest w ruchu. Na przykład opis wielokąta prawdopodobnie mierzy nieregularny obiekt, taki jak człowiek lub zwierzę.
Aby technika adnotacji wielokątów była dokładna, adnotator musi rysować linie, umieszczając kropki dokładnie wokół krawędzi obiektu zainteresowania.
Opis polilinii
Adnotacja polilinii pomaga trenować komputerowe narzędzia sztucznej inteligencji do wykrywania pasów ruchu w celu opracowania systemów pojazdów autonomicznych o wysokiej dokładności. Komputer pozwala maszynie zobaczyć kierunek, ruch i objazd, wykrywając pasy, granice i granice.
Adnotator rysuje precyzyjne linie wzdłuż granic pasów, aby system sztucznej inteligencji mógł wykryć pasy na drodze.
Ramka graniczna 2D
Metoda obwiedni 2D jest prawdopodobnie najczęściej używana do opisywania filmów. W tej metodzie adnotatorzy umieszczają prostokątne ramki wokół obiektów zainteresowania w celu identyfikacji, kategoryzacji i etykietowania. Prostokątne ramki są rysowane ręcznie wokół obiektów w klatkach, gdy są w ruchu.
Aby upewnić się, że metoda ramki ograniczającej 2D działa wydajnie, adnotator musi upewnić się, że ramka jest narysowana jak najbliżej krawędzi obiektu i odpowiednio oznaczona we wszystkich ramkach.
Przypadki użycia w branży adnotacji wideo
Możliwości adnotacji wideo wydają się nieskończone; jednak niektóre branże wykorzystują tę technologię znacznie częściej niż inne. Ale bez wątpienia prawdą jest, że prawie dotknęliśmy czubka tej innowacyjnej góry lodowej, a jeszcze nie wszystko. W każdym razie wymieniliśmy branże, które w coraz większym stopniu polegają na adnotacjach wideo.
Autonomiczne systemy pojazdów
Systemy sztucznej inteligencji z obsługą wizji komputerowej pomagają w rozwoju autonomicznych i bezzałogowych samochodów. Adnotacje wideo są szeroko stosowane w opracowywaniu wysokiej klasy systemów pojazdów autonomicznych do wykrywania obiektów, takich jak sygnalizacja, inne pojazdy, piesi, oświetlenie uliczne i nie tylko.
Medyczna sztuczna inteligencja
Branża opieki zdrowotnej również odnotowuje wyraźniejszy wzrost wykorzystania usług adnotacji wideo. Wśród wielu korzyści, jakie oferuje widzenie komputerowe, jest diagnostyka medyczna i obrazowanie.
Chociaż prawdą jest, że medyczna sztuczna inteligencja dopiero od niedawna zaczyna wykorzystywać zalety wizji komputerowej, jesteśmy pewni, że ma ona wiele do zaoferowania branży medycznej. Adnotacje wideo okazują się pomocne w analizie mammografii, zdjęć rentgenowskich, skanów CT i innych, aby pomóc monitorować stan pacjentów. Pomaga również pracownikom służby zdrowia we wczesnej identyfikacji stanów i pomocy w operacji.
Branży detalicznej
Branża handlu detalicznego wykorzystuje również adnotacje wideo, aby zrozumieć zachowania konsumentów i ulepszyć swoje usługi. Dzięki adnotacjom wideo konsumentów w sklepach można dowiedzieć się, w jaki sposób klienci wybierają produkty, zwracają produkty na półki i zapobiegają kradzieży.
Przemysł geoprzestrzenny
Adnotacje wideo są również wykorzystywane w branży nadzoru i obrazowania. Zadanie adnotacji obejmuje pozyskiwanie cennych informacji z dronów, satelitów i materiałów lotniczych w celu przeszkolenia zespołów ML w celu poprawy nadzoru i bezpieczeństwa. Zespoły ML są przeszkolone w zakresie śledzenia podejrzanych i pojazdów w celu wizualnego śledzenia zachowania. Technologia geoprzestrzenna napędza również rolnictwo, mapowanie, logistykę i bezpieczeństwo.
Rolnictwo
Wizja komputerowa i możliwości sztucznej inteligencji są wykorzystywane do ulepszania rolnictwa i hodowli zwierząt. Adnotacje wideo pomagają również w zrozumieniu i śledzeniu ruchu zwierząt gospodarskich podczas wzrostu roślin oraz poprawie wydajności maszyn do zbioru.
Wizja komputerowa może również analizować jakość ziarna, wzrost chwastów, użycie herbicydów i nie tylko.
Media
Adnotacje wideo są również używane w branży mediów i treści. Służy do analizowania, śledzenia i poprawy wyników drużyn sportowych, identyfikowania treści seksualnych lub zawierających przemoc w postach w mediach społecznościowych oraz ulepszania filmów reklamowych i nie tylko.
Przemsyl
Przemysł wytwórczy również coraz częściej korzysta z adnotacji wideo w celu poprawy produktywności i wydajności. Roboty są szkolone na filmach z adnotacjami, aby poruszać się po stacjonarnych, sprawdzać linie montażowe, śledzić paczki w logistyce. Roboty wyszkolone na filmach z adnotacjami pomagają wykrywać wadliwe elementy na liniach produkcyjnych.
Typowe wyzwania związane z adnotacjami wideo
Adnotacje/etykiety wideo mogą stanowić pewne wyzwanie dla adnotatorów. Przyjrzyjmy się kilku punktom, które należy rozważyć przed rozpoczęciem adnotacja wideo do widzenia komputerowego projektów.
Żmudna procedura
Jednym z największych wyzwań związanych z adnotacjami wideo jest radzenie sobie z ogromnymi zbiory danych wideo które należy przeanalizować i opisać. Aby dokładnie wyszkolić modele widzenia komputerowego, kluczowy jest dostęp do dużej ilości filmów z adnotacjami. Ponieważ obiekty nie są nieruchome, jak miałoby to miejsce w procesie adnotacji obrazu, konieczne jest posiadanie wysoko wykwalifikowanych adnotatorów, którzy potrafią uchwycić obiekty w ruchu.
Filmy muszą zostać podzielone na mniejsze klipy składające się z kilku klatek, a następnie można zidentyfikować poszczególne obiekty w celu uzyskania dokładnej adnotacji. O ile nie zostaną użyte narzędzia do adnotacji, istnieje ryzyko, że cały proces adnotacji będzie żmudny i czasochłonny.
Dokładność
Utrzymanie wysokiego poziomu dokładności podczas procesu adnotacji wideo jest trudnym zadaniem. Jakość adnotacji powinna być konsekwentnie sprawdzana na każdym etapie, aby upewnić się, że obiekt jest prawidłowo śledzony, klasyfikowany i oznaczany.
O ile jakość adnotacji nie zostanie sprawdzona na różnych poziomach, niemożliwe jest zaprojektowanie lub wytrenowanie unikalnego algorytmu wysokiej jakości. Co więcej, niedokładna kategoryzacja lub adnotacja może również poważnie wpłynąć na jakość modelu predykcyjnego.
Skalowalność
Oprócz zapewnienia dokładności i precyzji adnotacje wideo powinny być również skalowalne. Firmy preferują usługi adnotacji, które pomagają im szybko opracowywać, wdrażać i skalować projekty ML bez znacznego wpływu na wynik finansowy.
Wybór odpowiedniego dostawcy etykiet wideo
Ostatnim i prawdopodobnie najważniejszym wyzwaniem związanym z adnotacjami wideo jest skorzystanie z usług niezawodnego i doświadczonego dostawcy usług adnotacji wideo. Posiadanie eksperta dostawca usług adnotacji wideo przejdą długą drogę w zapewnieniu, że Twoje projekty ML są solidnie opracowywane i wdrażane na czas.
Niezbędne jest również zaangażowanie dostawcy, który zapewni dokładne przestrzeganie standardów i przepisów bezpieczeństwa. Wybór najpopularniejszego lub najtańszego dostawcy może nie zawsze być właściwym posunięciem. Powinieneś szukać odpowiedniego dostawcy w oparciu o potrzeby projektu, standardy jakości, doświadczenie i wiedzę zespołu.
Wnioski
Adnotacje wideo dotyczą w takim samym stopniu technologii, jak zespołu pracującego nad projektem. Ma mnóstwo zalet dla wielu branż. Mimo to bez usług doświadczonych i zdolnych adnotatorów możesz nie być w stanie dostarczyć światowej klasy modeli.
Jeśli chcesz uruchomić zaawansowany model sztucznej inteligencji oparty na wizji komputerowej, Shaip powinien być Twoim wyborem jako dostawca usług. Gdy chodzi o jakość i dokładność, liczy się doświadczenie i niezawodność. Może to znacznie wpłynąć na powodzenie Twojego projektu.
W Shaip mamy doświadczenie w obsłudze projektów adnotacji wideo o różnym poziomie złożoności i wymagań. Dysponujemy doświadczonym zespołem adnotatorów przeszkolonych, aby oferować spersonalizowane wsparcie dla Twojego projektu i specjalistów nadzoru ludzkiego, aby zaspokoić krótko- i długoterminowe potrzeby Twojego projektu.
Dostarczamy tylko najwyższej jakości adnotacje, które są zgodne z rygorystycznymi standardami bezpieczeństwa danych, bez naruszania terminów, dokładności i spójności.
Porozmawiajmy
Najczęściej zadawane pytania (FAQ)
Adnotacja wideo oznacza klipy wideo używane do trenowania modeli uczenia maszynowego, aby pomóc systemowi identyfikować obiekty. Adnotacja wideo to złożony proces, w przeciwieństwie do adnotacji obrazu, ponieważ polega na podzieleniu całego wideo na kilka klatek i sekwencji obrazów. Obrazy klatka po klatce są opisywane, aby system mógł dokładnie rozpoznawać i identyfikować obiekty.
Adnotatorzy wideo korzystają z kilku narzędzi, które pomagają im w skutecznym dodawaniu adnotacji do filmu. Jednak adnotacje wideo to złożony i długotrwały proces. Ponieważ dodawanie adnotacji do filmów trwa znacznie dłużej niż dodawanie adnotacji do obrazów, narzędzia pomagają przyspieszyć ten proces, zmniejszyć liczbę błędów i zwiększyć dokładność klasyfikacji.
Tak, można dodawać adnotacje do filmów na YouTube. Za pomocą narzędzia do adnotacji możesz dodawać tekst, wyróżniać części filmu i dodawać linki. Możesz edytować i dodawać nowe adnotacje, wybierając spośród różnych typów adnotacji, takich jak dymek, tekst, wyróżnienie, notatka i etykieta.
Całkowity koszt adnotacji wideo zależy od kilku czynników. Pierwszym z nich jest długość filmu, rodzaj narzędzia używanego w procesie adnotacji oraz rodzaj wymaganej adnotacji. Należy wziąć pod uwagę czas poświęcony przez ludzi zajmujących się adnotacjami i specjalistami ds. nadzoru, aby zapewnić wysoką jakość pracy. Profesjonalna praca z adnotacjami wideo jest niezbędna do opracowania wysokiej jakości modeli uczenia maszynowego.
Jakość adnotacji zależy od dokładności i możliwości dokładnego trenowania modelu ML do określonego celu. Praca wysokiej jakości będzie pozbawiona stronniczości, błędów klasyfikacji i brakujących ramek. Wielokrotne sprawdzanie na różnych poziomach procesu adnotacji zapewni wyższą jakość pracy.