Memaksimumkan Ketepatan Pembelajaran Mesin dengan Anotasi & Pelabelan Video :  

Panduan Komprehensif

Gambar mengatakan seribu perkataan adalah pepatah yang agak biasa kita semua dengar. Sekarang, jika gambar boleh berkata seribu perkataan, bayangkan apa yang boleh dikatakan oleh video? Sejuta perkara, mungkin. Salah satu subbidang revolusioner kecerdasan buatan ialah pembelajaran komputer. Tiada satu pun daripada aplikasi pecah tanah yang telah dijanjikan kepada kami, seperti kereta tanpa pemandu atau daftar keluar runcit pintar, boleh dilakukan tanpa anotasi video.

Kecerdasan buatan digunakan merentas beberapa industri untuk mengautomasikan projek yang kompleks, membangunkan produk yang inovatif dan maju serta menyampaikan cerapan berharga yang mengubah sifat perniagaan. Penglihatan komputer ialah satu subbidang AI yang boleh mengubah sepenuhnya cara beberapa industri yang bergantung pada sejumlah besar imej dan video yang ditangkap beroperasi.

Penglihatan komputer, juga dipanggil CV, membenarkan komputer dan sistem yang berkaitan untuk menarik data yang bermakna daripada visual - imej dan video, dan mengambil tindakan yang perlu berdasarkan maklumat tersebut. Model pembelajaran mesin dilatih untuk mengenali corak dan menangkap maklumat ini dalam storan tiruan mereka untuk mentafsir data visual masa nyata dengan berkesan.

Anotasi video

Panduan ini untuk siapa?

Panduan lengkap ini adalah untuk:

  • Anda semua usahawan dan solopreneur yang sering menggunakan banyak data
  • AI dan pembelajaran mesin atau profesional yang memulakan teknik pengoptimuman proses
  • Pengurus projek yang berhasrat untuk melaksanakan masa ke pasaran yang lebih cepat untuk model AI atau produk dipacu AI mereka
  • Dan peminat teknologi yang suka mengetahui perincian lapisan yang terlibat dalam proses AI.
Panduan anotasi video

Apa itu Anotasi Video?

Anotasi video ialah teknik mengecam, menanda dan melabel setiap objek dalam video. Ia membantu mesin dan komputer mengenali objek bergerak bingkai ke bingkai dalam video.

Apakah anotasi video? Secara ringkasnya, anotasi manusia meneliti video, melabelkan bingkai demi bingkai imej dan menyusunnya ke dalam set data kategori yang telah ditentukan, yang digunakan untuk melatih algoritma pembelajaran mesin. Data visual diperkaya dengan menambahkan tag maklumat kritikal tentang setiap bingkai video.

Jurutera menyusun imej beranotasi ke dalam set data di bawah yang telah ditetapkan
kategori untuk melatih model ML yang diperlukan mereka. Bayangkan anda sedang melatih model untuk meningkatkan keupayaannya memahami isyarat lalu lintas. Perkara utama yang berlaku ialah algoritma dilatih berdasarkan data kebenaran darat yang mempunyai sejumlah besar video yang menunjukkan isyarat trafik yang membantu model ML meramalkan peraturan lalu lintas dengan tepat.

Tujuan Anotasi & Pelabelan Video dalam ML

Anotasi video digunakan terutamanya untuk mencipta set data bagi membangunkan model AI berasaskan persepsi visual. Video beranotasi digunakan secara meluas untuk membina kenderaan autonomi yang boleh mengesan tanda jalan, kehadiran pejalan kaki, mengenali sempadan lorong dan mencegah kemalangan akibat tingkah laku manusia yang tidak dapat diramalkan.. Video beranotasi menyediakan tujuan khusus industri runcit dari segi kedai runcit percuma daftar keluar dan menyediakan pengesyoran produk tersuai.

Ia juga digunakan dalam bidang perubatan dan penjagaan kesihatan, terutamanya dalam AI Perubatan, untuk pengecaman dan bantuan penyakit yang tepat semasa pembedahan. Para saintis juga memanfaatkan teknologi ini untuk mengkaji kesan teknologi solar terhadap burung.

Anotasi video mempunyai beberapa aplikasi dunia nyata. Ia digunakan dalam banyak industri, tetapi industri automotif terutamanya memanfaatkan potensinya untuk membangunkan sistem kenderaan autonomi. Mari kita lihat dengan lebih mendalam tujuan utama.
Tujuan anotasi video

Mengesan Objek

Anotasi video membantu mesin mengenali objek yang ditangkap dalam video. Memandangkan mesin tidak dapat melihat atau mentafsir dunia di sekelilingnya, mereka memerlukan bantuan manusia untuk mengenal pasti objek sasaran dan mengenalinya dengan tepat dalam berbilang bingkai.

Untuk sistem pembelajaran mesin berfungsi dengan sempurna, ia mesti dilatih mengenai sejumlah besar data untuk mencapai hasil yang diinginkan

Setempatkan Objek

Terdapat banyak objek dalam video, dan penjelasan untuk setiap objek adalah mencabar dan kadangkala tidak diperlukan. Penyetempatan objek bermaksud penyetempatan dan anotasi objek yang paling kelihatan dan bahagian fokus imej.

Menjejaki Objek

Anotasi video kebanyakannya digunakan dalam membina kenderaan autonomi, dan adalah penting untuk mempunyai sistem penjejakan objek yang membantu mesin memahami tingkah laku manusia dan dinamik jalan raya dengan tepat. Ia membantu menjejaki aliran trafik, pergerakan pejalan kaki, lorong lalu lintas, isyarat, papan tanda jalan dan banyak lagi.

Menjejaki Aktiviti

Satu lagi sebab anotasi video adalah penting ialah ia digunakan untuk melatih penglihatan komputer-berasaskan projek ML untuk menganggar aktiviti manusia dan pose dengan tepat. Anotasi video membantu memahami persekitaran dengan lebih baik dengan menjejaki aktiviti manusia dan menganalisis tingkah laku yang tidak dapat diramalkan. Selain itu, ini juga membantu mencegah kemalangan dengan memantau aktiviti objek bukan statik seperti pejalan kaki, kucing, anjing dan banyak lagi dan menganggarkan pergerakan mereka untuk membangunkan kenderaan tanpa pemandu.

Anotasi Video lwn. Anotasi Imej

Anotasi video dan imej agak serupa dalam banyak cara, dan teknik yang digunakan untuk menganotasi bingkai juga digunakan pada anotasi video. Walau bagaimanapun, terdapat beberapa perbezaan asas antara kedua-dua ini, yang akan membantu perniagaan menentukan jenis yang betul anotasi data mereka perlukan untuk tujuan khusus mereka.

Anotasi video lwn. Anotasi imej

Tarikh

Apabila anda membandingkan video dan imej pegun, gambar bergerak seperti video ialah struktur data yang lebih kompleks. Video menawarkan lebih banyak maklumat bagi setiap bingkai dan cerapan yang lebih luas tentang alam sekitar. 

Tidak seperti imej pegun yang menunjukkan persepsi terhad, data video memberikan pandangan yang berharga tentang kedudukan objek. Ia juga memberitahu anda sama ada objek yang dimaksudkan bergerak atau pegun dan juga memberitahu anda tentang arah pergerakannya. 

Sebagai contoh, apabila anda melihat gambar, anda mungkin tidak dapat membezakan sama ada kereta baru sahaja berhenti atau dihidupkan. Video memberikan anda kejelasan yang lebih baik daripada imej. 

Memandangkan video ialah satu siri imej yang dihantar dalam urutan, ia juga menawarkan maklumat tentang objek terhalang sebahagian atau sepenuhnya dengan membandingkan bingkai sebelum dan selepas. Sebaliknya, imej bercakap tentang masa kini dan tidak memberi anda kayu ukur untuk perbandingan. 

Akhir sekali, video mempunyai lebih banyak maklumat bagi setiap unit atau bingkai daripada imej. Dan, apabila syarikat ingin membangunkan mendalam atau kompleks AI dan pembelajaran mesin penyelesaian, anotasi video akan berguna.

Proses Anotasi

Memandangkan video adalah kompleks dan berterusan, ia menawarkan cabaran tambahan kepada anotasi. Anotator dikehendaki meneliti setiap bingkai video dan menjejaki objek dengan tepat dalam setiap peringkat dan bingkai. Untuk mencapai matlamat ini dengan lebih berkesan, syarikat anotasi video pernah mengumpulkan beberapa pasukan untuk membuat anotasi video. Walau bagaimanapun, anotasi manual ternyata menjadi tugas yang susah payah dan memakan masa. 

Kemajuan dalam teknologi telah memastikan bahawa komputer, pada masa kini, boleh menjejak objek yang diminati dengan mudah sepanjang keseluruhan video dan menganotasi keseluruhan segmen dengan sedikit atau tiada campur tangan manusia. Itulah sebabnya anotasi video menjadi lebih pantas dan lebih tepat. 

Ketepatan

Syarikat menggunakan alat anotasi untuk memastikan kejelasan, ketepatan dan kecekapan yang lebih tinggi dalam proses anotasi. Dengan menggunakan alat anotasi, bilangan ralat dikurangkan dengan ketara. Agar anotasi video berkesan, adalah penting untuk mempunyai pengkategorian atau label yang sama untuk objek yang sama sepanjang video. 

Alat anotasi video boleh menjejak objek secara automatik dan konsisten merentas bingkai dan ingat untuk menggunakan konteks yang sama untuk pengkategorian. Ia juga memastikan ketekalan, ketepatan dan model AI yang lebih baik.

[Baca Lagi: Apakah Anotasi & Pelabelan Imej untuk Penglihatan Komputer]

Teknik Anotasi Video

Anotasi imej dan video menggunakan alat dan teknik yang hampir serupa, walaupun ia lebih kompleks dan intensif buruh. Tidak seperti imej tunggal, video sukar untuk dianotasi kerana ia boleh mengandungi hampir 60 bingkai sesaat. Video mengambil masa lebih lama untuk dianotasi dan memerlukan alat anotasi lanjutan juga.

Kaedah Imej Tunggal

Kaedah imej tunggal Kaedah pelabelan video imej tunggal ialah teknik tradisional yang mengekstrak setiap bingkai daripada video dan menganotasi bingkai satu demi satu. Video dipecahkan kepada beberapa bingkai, dan setiap imej diberi anotasi menggunakan tradisional anotasi gambar kaedah. Sebagai contoh, video 40fps dipecahkan kepada bingkai 2,400 seminit.

Kaedah imej tunggal digunakan sebelum alat annotator mula digunakan; walau bagaimanapun, ini bukan cara yang cekap untuk menganotasi video. Kaedah ini memakan masa dan tidak memberikan faedah yang ditawarkan oleh video.

Satu lagi kelemahan utama kaedah ini ialah memandangkan keseluruhan video dianggap sebagai koleksi bingkai yang berasingan, ia mewujudkan ralat dalam pengenalan objek. Objek yang sama boleh diklasifikasikan di bawah label yang berbeza dalam bingkai yang berbeza, menjadikan keseluruhan proses kehilangan ketepatan dan konteks.

Masa yang digunakan untuk membuat anotasi video menggunakan kaedah imej tunggal adalah sangat tinggi, yang meningkatkan kos projek. Malah projek yang lebih kecil kurang daripada 20fps akan mengambil masa yang lama untuk dianotasi. Mungkin terdapat banyak ralat salah klasifikasi, tarikh akhir yang terlepas dan ralat anotasi.

Kaedah Bingkai Berterusan

Kaedah bingkai berterusan Kaedah bingkai berterusan atau bingkai penstriman adalah kaedah yang lebih popular. Kaedah ini menggunakan alat anotasi yang menjejaki objek sepanjang video dengan lokasi bingkai demi bingkainya. Dengan menggunakan kaedah ini, kesinambungan dan konteks dikekalkan dengan baik.

Kaedah bingkai berterusan menggunakan teknik seperti aliran optik untuk menangkap piksel dalam satu bingkai dan seterusnya dengan tepat dan menganalisis pergerakan piksel dalam imej semasa. Ia juga memastikan objek dikelaskan dan dilabel secara konsisten merentas video. Entiti itu diiktiraf secara konsisten walaupun apabila ia bergerak masuk dan keluar dari bingkai.

Apabila kaedah ini digunakan untuk menganotasi video, projek pembelajaran mesin boleh mengenal pasti objek yang hadir pada permulaan video dengan tepat, hilang daripada pandangan untuk beberapa bingkai dan muncul semula.

Jika kaedah imej tunggal digunakan untuk anotasi, komputer mungkin menganggap imej yang muncul semula sebagai objek baharu yang mengakibatkan salah klasifikasi. Walau bagaimanapun, dalam kaedah bingkai berterusan, komputer mempertimbangkan gerakan imej, memastikan kesinambungan dan integriti video dikekalkan dengan baik.

Kaedah bingkai berterusan ialah cara yang lebih pantas untuk memberi anotasi, dan ia memberikan keupayaan yang lebih besar kepada projek ML. Anotasi adalah tepat, menghapuskan berat sebelah manusia, dan pengkategorian adalah lebih tepat. Walau bagaimanapun, ia bukan tanpa risiko. Beberapa faktor yang mungkin mengubah keberkesanannya seperti kualiti imej dan peleraian video.

Jenis Pelabelan / Anotasi Video

Beberapa kaedah anotasi video, seperti tanda tempat, semantik, kuboid 3D, poligon dan anotasi polyline, digunakan untuk menganotasi video. Mari lihat yang paling popular di sini.

Anotasi Tanda

Anotasi mercu tanda, juga dipanggil titik utama, biasanya digunakan untuk mengenal pasti objek, bentuk, postur dan pergerakan yang lebih kecil.

Titik diletakkan merentasi objek dan dipautkan, yang menghasilkan rangka item merentasi setiap bingkai video. Anotasi jenis ini digunakan terutamanya untuk mengesan ciri muka, pose, emosi dan bahagian badan manusia untuk membangunkan aplikasi AR/VR, aplikasi pengecaman muka dan analitik sukan.

Anotasi mercu tanda

Segmentasi Semantik

Segmentasi semantik ialah satu lagi jenis anotasi video yang membantu melatih model kecerdasan buatan yang lebih baik. Setiap piksel yang terdapat dalam imej diperuntukkan kepada kelas tertentu dalam kaedah ini.

Dengan memberikan label kepada setiap piksel imej, pembahagian semantik merawat beberapa objek daripada kelas yang sama sebagai satu entiti. Walau bagaimanapun, apabila anda menggunakan pembahagian semantik contoh, beberapa objek daripada kelas yang sama dianggap sebagai tika individu yang berbeza.

Segmentasi semantik

Anotasi Cuboid 3D

Teknik anotasi jenis ini digunakan untuk perwakilan 3D objek yang tepat. Kaedah kotak sempadan 3D membantu melabelkan panjang, lebar dan kedalaman objek apabila bergerak dan menganalisis cara ia berinteraksi dengan persekitaran. Ia membantu mengesan kedudukan dan isipadu objek berhubung dengan persekitaran tiga dimensinya.

Anotator bermula dengan melukis kotak pembatas di sekeliling objek yang diminati dan mengekalkan titik sauh di tepi kotak. Semasa pergerakan, jika salah satu mata penambat objek disekat atau tidak dapat dilihat kerana objek lain, adalah mungkin untuk mengetahui di mana tepi boleh berdasarkan panjang, ketinggian dan sudut yang diukur dalam anggaran lebih kurang.

anotasi kuboid 3d

Anotasi Poligon

Teknik anotasi poligon biasanya digunakan apabila teknik kotak sempadan 2D atau 3D didapati tidak mencukupi untuk mengukur bentuk objek dengan tepat atau semasa bergerak. Contohnya, anotasi poligon berkemungkinan mengukur objek yang tidak sekata, seperti manusia atau haiwan.

Untuk teknik anotasi poligon tepat, anotasi mesti melukis garisan dengan meletakkan titik tepat di sekeliling tepi objek yang diminati.

Anotasi poligon

Anotasi Polyline

Anotasi polyline membantu melatih alatan AI berasaskan komputer untuk mengesan lorong jalan untuk membangunkan sistem kenderaan autonomi ketepatan tinggi. Komputer membenarkan mesin melihat arah, lalu lintas dan lencongan dengan mengesan lorong, sempadan dan sempadan.

Anotasi melukis garisan tepat di sepanjang sempadan lorong supaya sistem AI dapat mengesan lorong di jalan raya.

Anotasi polyline

Kotak Sempadan 2D 

Kaedah kotak sempadan 2D mungkin yang paling banyak digunakan untuk menganotasi video. Dalam kaedah ini, anotasi meletakkan kotak segi empat tepat di sekeliling objek yang diminati untuk pengecaman, pengkategorian dan pelabelan. Kotak segi empat tepat dilukis secara manual di sekeliling objek merentasi bingkai apabila ia bergerak.

Untuk memastikan kaedah kotak sempadan 2D berfungsi dengan cekap, anotasi perlu memastikan kotak dilukis sehampir mungkin dengan tepi objek dan dilabelkan dengan sewajarnya merentas semua bingkai.

kotak sempadan 2d

Kes Penggunaan Industri Anotasi Video

Kemungkinan anotasi video kelihatan tidak berkesudahan; walau bagaimanapun, sesetengah industri menggunakan teknologi ini lebih daripada yang lain. Tetapi sudah pasti benar bahawa kami baru sahaja menyentuh hujung gunung ais yang inovatif ini, dan lebih banyak lagi akan datang. Bagaimanapun, kami telah menyenaraikan industri yang semakin bergantung pada anotasi video.

Sistem Kenderaan Autonomi

Sistem AI yang didayakan penglihatan komputer membantu membangunkan kereta pandu sendiri dan tanpa pemandu. Anotasi video telah digunakan secara meluas dalam membangunkan sistem kenderaan autonomi mewah untuk pengesanan objek, seperti isyarat, kenderaan lain, pejalan kaki, lampu jalan dan banyak lagi.

Kecerdasan Buatan Perubatan

Industri penjagaan kesihatan juga menyaksikan peningkatan yang lebih ketara dalam penggunaan perkhidmatan anotasi video. Antara banyak faedah yang ditawarkan oleh penglihatan komputer ialah diagnostik dan pengimejan perubatan.

Walaupun benar bahawa AI perubatan mula memanfaatkan manfaat penglihatan komputer baru-baru ini, kami pasti ia mempunyai banyak manfaat untuk ditawarkan kepada industri perubatan. Anotasi video terbukti membantu dalam menganalisis mamogram, X-ray, imbasan CT dan banyak lagi untuk membantu memantau keadaan pesakit. Ia juga membantu profesional penjagaan kesihatan dalam mengenal pasti keadaan awal dan membantu dengan pembedahan.

Industri runcit

Industri runcit juga menggunakan anotasi video untuk memahami gelagat pengguna untuk meningkatkan perkhidmatannya. Dengan menganotasi video pengguna di kedai, adalah mungkin untuk mengetahui cara pelanggan memilih produk, mengembalikan produk ke rak dan mencegah kecurian.

Industri Geospatial

Anotasi video sedang digunakan dalam industri pengawasan dan imejan juga. Tugas anotasi termasuk memperoleh kecerdasan berharga daripada dron, satelit dan rakaman udara untuk melatih pasukan ML untuk meningkatkan pengawasan dan keselamatan. Pasukan ML dilatih untuk mengikuti suspek dan kenderaan untuk mengesan tingkah laku secara visual. Teknologi geospatial juga memperkasakan pertanian, pemetaan, logistik dan keselamatan.

Pertanian

Penglihatan komputer dan keupayaan kecerdasan buatan digunakan untuk meningkatkan pertanian dan ternakan. Anotasi video juga membantu memahami dan menjejaki pergerakan ternakan pertumbuhan tumbuhan dan meningkatkan prestasi jentera penuaian.

Penglihatan komputer juga boleh menganalisis kualiti bijirin, pertumbuhan rumpai, penggunaan racun herba dan banyak lagi.

Media

Anotasi video juga digunakan dalam industri media dan kandungan. Ia digunakan untuk membantu menganalisis, menjejak dan meningkatkan prestasi pasukan sukan, mengenal pasti kandungan seksual atau ganas pada siaran media sosial dan menambah baik video pengiklanan dan banyak lagi.

Sektor Perindustrian

Industri pembuatan juga semakin menggunakan anotasi video untuk meningkatkan produktiviti dan kecekapan. Robot sedang dilatih pada video beranotasi untuk menavigasi melalui pegun, memeriksa barisan pemasangan, menjejaki pakej dalam logistik. Robot yang dilatih pada video beranotasi membantu mengesan item yang rosak dalam barisan pengeluaran.

Cabaran Biasa Anotasi Video

Anotasi/pelabelan video boleh menimbulkan beberapa cabaran kepada anotor. Mari lihat beberapa perkara yang perlu anda pertimbangkan sebelum memulakan anotasi video untuk penglihatan komputer projek.

Cabaran anotasi video

Prosedur yang membosankan

Salah satu cabaran terbesar anotasi video ialah menangani secara besar-besaran set data video yang perlu diteliti dan diberi penjelasan. Untuk melatih model penglihatan komputer dengan tepat, adalah penting untuk mengakses sejumlah besar video beranotasi. Memandangkan objek tidak diam, kerana ia akan berada dalam proses anotasi imej, adalah penting untuk mempunyai anotor berkemahiran tinggi yang boleh menangkap objek yang sedang bergerak.

Video mesti dipecahkan kepada klip yang lebih kecil daripada beberapa bingkai, dan objek individu kemudiannya boleh dikenal pasti untuk anotasi yang tepat. Melainkan alat anotasi digunakan, terdapat risiko keseluruhan proses anotasi menjadi membosankan dan memakan masa.

Ketepatan

Mengekalkan tahap ketepatan yang tinggi semasa proses anotasi video adalah tugas yang mencabar. Kualiti anotasi hendaklah disemak secara konsisten pada setiap peringkat untuk memastikan objek dijejaki, diklasifikasikan dan dilabelkan dengan betul.

Melainkan kualiti anotasi tidak disemak pada tahap yang berbeza, adalah mustahil untuk mereka bentuk atau melatih algoritma yang unik dan berkualiti. Selain itu, pengkategorian atau anotasi yang tidak tepat juga boleh memberi kesan serius kepada kualiti model ramalan.

scalability

Selain memastikan ketepatan dan ketepatan, anotasi video juga harus berskala. Syarikat memilih perkhidmatan anotasi yang membantu mereka membangun, menggunakan dan menskalakan projek ML dengan cepat tanpa memberi kesan secara besar-besaran.

Memilih vendor pelabelan video yang betul

Memilih vendor yang betul Cabaran terakhir dan mungkin, yang paling penting dalam anotasi video ialah menggunakan perkhidmatan penyedia perkhidmatan anotasi data video yang boleh dipercayai dan berpengalaman. Mempunyai pakar pembekal perkhidmatan anotasi video akan membantu dalam memastikan projek ML anda dibangunkan dengan mantap dan digunakan tepat pada masanya.

Ia juga penting untuk melibatkan pembekal yang memastikan piawaian dan peraturan keselamatan dipatuhi dengan teliti. Memilih pembekal yang paling popular atau yang paling murah mungkin tidak selalu merupakan langkah yang betul. Anda harus mencari pembekal yang tepat berdasarkan keperluan projek anda, standard kualiti, pengalaman dan kepakaran pasukan.

Kesimpulan

Anotasi video adalah tentang teknologi sama seperti pasukan yang bekerja pada projek itu. Ia mempunyai banyak faedah kepada pelbagai industri. Namun, tanpa perkhidmatan juru anotasi yang berpengalaman dan berkebolehan, anda mungkin tidak dapat menyampaikan model bertaraf dunia.

Apabila anda ingin melancarkan model AI berasaskan penglihatan komputer termaju, Shaip harus menjadi pilihan anda untuk pembekal perkhidmatan. Apabila ia adalah mengenai kualiti dan ketepatan, pengalaman dan kebolehpercayaan penting. Ia boleh membuat banyak perbezaan kepada kejayaan projek anda.

Di Shaip, kami mempunyai pengalaman untuk mengendalikan projek anotasi video dengan tahap kerumitan dan keperluan yang berbeza. Kami mempunyai pasukan annotator berpengalaman yang dilatih untuk menawarkan sokongan tersuai untuk projek anda dan pakar penyeliaan manusia untuk memenuhi keperluan jangka pendek dan jangka panjang projek anda.

Kami hanya menyampaikan anotasi kualiti tertinggi yang mematuhi piawaian keselamatan data yang ketat tanpa menjejaskan tarikh akhir, ketepatan dan ketekalan.

Mari berbincang

  • Dengan mendaftar, saya bersetuju dengan Shaip Polisi Laman Web and Syarat Perkhidmatan dan memberikan persetujuan saya untuk menerima komunikasi pemasaran B2B daripada Shaip.

Soalan-soalan yang kerap ditanya (FAQ)

Anotasi video ialah melabelkan klip video yang digunakan untuk melatih model pembelajaran mesin untuk membantu sistem mengenal pasti objek. Anotasi video ialah proses yang kompleks, tidak seperti anotasi imej, kerana ia melibatkan pecahan keseluruhan video kepada beberapa bingkai dan jujukan imej. Imej bingkai demi bingkai diberi anotasi supaya sistem boleh mengecam dan mengenal pasti objek dengan tepat.

Anotasi video menggunakan beberapa alat untuk membantu mereka menganotasi video dengan berkesan. Walau bagaimanapun, anotasi video adalah proses yang kompleks dan panjang. Memandangkan membuat anotasi video mengambil masa lebih lama daripada menganotasi imej, alatan membantu mempercepatkan proses, mengurangkan ralat dan meningkatkan ketepatan klasifikasi.

Ya, adalah mungkin untuk menganotasi video YouTube. Menggunakan alat anotasi, anda boleh menambah teks, menyerlahkan bahagian video anda dan menambah pautan. Anda boleh mengedit dan menambah anotasi baharu, memilih daripada jenis anotasi yang berbeza, seperti gelembung pertuturan, teks, lampu sorot, nota dan label.

Jumlah kos anotasi video bergantung pada beberapa faktor. Yang pertama ialah panjang video, jenis alat yang digunakan untuk proses anotasi dan jenis anotasi yang diperlukan. Anda harus mempertimbangkan masa yang diluangkan oleh anotasi manusia dan pakar penyeliaan untuk memastikan kerja berkualiti tinggi dihantar. Kerja anotasi video profesional diperlukan untuk membangunkan model pembelajaran mesin yang berkualiti.

Kualiti anotasi bergantung pada ketepatan dan keupayaan untuk melatih model ML anda untuk tujuan tertentu dengan tepat. Kerja berkualiti tinggi tidak akan berat sebelah, ralat klasifikasi dan bingkai yang hilang. Pemeriksaan berbilang pada pelbagai peringkat proses anotasi akan memastikan kualiti kerja yang lebih tinggi.