En omfattende guide til

Videokommentarer og -mærkning

til Machine Learning

Billede siger tusind ord er et ret almindeligt ordsprog, vi alle har hørt. Hvis et billede kunne sige mere end tusind ord, så forestil dig, hvad en video kunne sige? En million ting, måske. Et af de revolutionære underområder inden for kunstig intelligens er computerlæring. Ingen af ​​de banebrydende applikationer, vi er blevet lovet, såsom førerløse biler eller intelligente detailudtjekninger, er mulige uden videoannotering.

Kunstig intelligens bruges på tværs af flere industrier til at automatisere komplekse projekter, udvikle innovative og avancerede produkter og levere værdifuld indsigt, der ændrer virksomhedens karakter. Computervision er et sådant underfelt af kunstig intelligens, der fuldstændigt kan ændre den måde, adskillige industrier, der er afhængige af enorme mængder af optagede billeder og videoer, fungerer.

Computervision, også kaldet CV, gør det muligt for computere og relaterede systemer at trække meningsfulde data fra billeder – billeder og videoer og tage de nødvendige handlinger baseret på disse oplysninger. Maskinlæringsmodeller er trænet til at genkende mønstre og fange denne information i deres kunstige lagring for at fortolke visuelle data i realtid effektivt.

Video-kommentar

Købervejledning til videoanmærkninger
Læs videoanmærkning og -mærkning, eller download en PDF-version.

Hvem er denne vejledning til?

Denne omfattende guide er til:

  • Alle jer iværksættere og solopreneurs, der regelmæssigt knuser enorme mængder data
  • AI og maskinindlæring eller fagfolk, der kommer i gang med procesoptimeringsteknikker
  • Projektledere, der har til hensigt at implementere en hurtigere time-to-market for deres AI-modeller eller AI-drevne produkter
  • Og tech-entusiaster, der kan lide at komme ind i detaljerne i de lag, der er involveret i AI-processer.
Videoanmærkningsvejledning

Hvad er videokommentarer?

Videoannotering er teknikken til at genkende, markere og mærke hvert objekt i en video. Det hjælper maskiner og computere med at genkende objekter i bevægelse fra billede til billede i en video.

Hvad er videoannotering? Med enkle ord gransker en menneskelig annotator en video, mærker billedet frame-by-frame og kompilerer det i forudbestemte kategoridatasæt, som bruges til at træne maskinlæringsalgoritmer. De visuelle data beriges ved at tilføje tags med kritisk information om hver videoframe.

Ingeniører kompilerede de kommenterede billeder til datasæt under forudbestemt
kategorier for at træne deres nødvendige ML-modeller. Forestil dig, at du træner en model for at forbedre dens evne til at forstå trafiksignaler. Det, der i bund og grund sker, er, at algoritmen er trænet på grundsandhedsdata, der har enorme mængder af videoer, der viser trafiksignaler, hvilket hjælper ML-modellen med at forudsige trafikreglerne nøjagtigt.

Formål med videoannotering

Videoannotering bruges hovedsageligt til at skabe et datasæt til udvikling af en visuel perception-baseret AI-model. Annoterede videoer bruges i vid udstrækning til at bygge selvkørende køretøjer, der kan registrere vejskilte, fodgængeres tilstedeværelse, genkende vognbanegrænser og forhindre ulykker på grund af uforudsigelig menneskelig adfærd. Annoterede videoer tjener specifikke formål for detailbranchen med hensyn til at tjekke gratis detailbutikker og levere tilpassede produktanbefalinger.

Den bliver også brugt i medicinske og sundhedsfaglige områder, især i medicinsk kunstig intelligens, til nøjagtig sygdomsidentifikation og assistance under operationer. Forskere udnytter også denne teknologi til at studere virkningerne af solteknologi på fugle.

Videoannotering har flere applikationer i den virkelige verden. Det bliver brugt i mange industrier, men bilindustrien udnytter hovedsageligt sit potentiale til at udvikle autonome køretøjssystemer. Lad os tage et dybere kig på hovedformålet.
Formål med videoannotering

Opdag objekterne

Videoannotering hjælper maskiner med at genkende objekter, der er fanget i videoerne. Da maskiner ikke kan se eller fortolke verden omkring dem, har de brug for hjælp fra mennesker til at identificere målobjekterne og nøjagtigt genkende dem i flere rammer.

For at et maskinlæringssystem skal fungere fejlfrit, skal det trænes på enorme mængder data for at opnå det ønskede resultat

Lokaliser objekterne

Der er mange objekter i en video, og det er udfordrende og nogle gange unødvendigt at kommentere for hvert objekt. Objektlokalisering betyder lokalisering og annotering af det mest synlige objekt og den mest synlige del af billedet.

Sporing af objekter

Videoannotering bruges overvejende til at bygge selvkørende køretøjer, og det er afgørende at have et objektsporingssystem, der hjælper maskiner med præcist at forstå menneskelig adfærd og vejdynamik. Det hjælper med at spore strømmen af ​​trafik, fodgængerbevægelser, vejbaner, signaler, vejskilte og meget mere.

Sporing af aktiviteterne

En anden grund til, at videoannotering er vigtig, er, at den er vant til træne computersyn-baserede ML-projekter for at estimere menneskelige aktiviteter og poserer nøjagtigt. Videoannotering hjælper med at forstå miljøet bedre ved at spore menneskelig aktivitet og analysere uforudsigelig adfærd. Desuden hjælper dette også med at forhindre ulykker ved at overvåge aktiviteterne af ikke-statiske objekter såsom fodgængere, katte, hunde og mere og estimere deres bevægelser for at udvikle førerløse køretøjer.

Videoannotering vs. billedannotering

Video- og billedannotering er på mange måder ret ens, og de teknikker, der bruges til at kommentere frames, gælder også for videoannotering. Der er dog et par grundlæggende forskelle mellem disse to, som vil hjælpe virksomheder med at beslutte den korrekte type dataarnnotering de har brug for til deres specifikke formål.

Videoannotering vs. Billedanmærkning

data

Når du sammenligner en video og et stillbillede, er et levende billede, såsom en video, en meget mere kompleks datastruktur. En video giver meget mere information pr. frame og meget større indsigt i miljøet. 

I modsætning til et stillbillede, der viser begrænset opfattelse, videodata giver værdifuld indsigt i objektets position. Den fortæller dig også, om det pågældende objekt bevæger sig eller står stille, og fortæller dig også om retningen af ​​dets bevægelse. 

For eksempel, når du ser på et billede, kan du måske ikke se, om en bil lige er stoppet eller startet. En video giver dig meget bedre klarhed end et billede. 

Da en video er en serie billeder leveret i en sekvens, giver den information om delvist eller fuldstændigt blokerede objekter ved at sammenligne før og efter frames. På den anden side taler et billede om nuet og giver dig ikke en målestok til sammenligning. 

Endelig har en video flere oplysninger pr. enhed eller frame end et billede. Og når virksomheder ønsker at udvikle fordybende eller komplekst AI og maskinlæring løsninger, vil videokommentarer være nyttige.

Anmærkningsproces

Da videoer er komplekse og kontinuerlige, tilbyder de en ekstra udfordring for annotatorer. Annotatorer er forpligtet til at granske hvert enkelt billede af videoen og nøjagtigt spore objekterne i hvert trin og hvert billede. For at opnå dette mere effektivt plejede videoannoteringsvirksomheder at samle flere teams for at kommentere videoer. Manuel annotering viste sig dog at være en besværlig og tidskrævende opgave. 

Fremskridt inden for teknologi har sikret, at computere i disse dage ubesværet kan spore genstande af interesse i hele videoens længde og kommentere hele segmenter med ringe eller ingen menneskelig indgriben. Det er derfor, videoannotering bliver meget hurtigere og mere præcis. 

Nøjagtighed

Virksomheder bruger annotationsværktøjer til at sikre større klarhed, nøjagtighed og effektivitet i annoteringsprocessen. Ved at bruge annotationsværktøjer reduceres antallet af fejl markant. For at videoannotering skal være effektiv, er det afgørende at have den samme kategorisering eller etiketter for det samme objekt i hele videoen. 

Videoannoteringsværktøjer kan spore objekter automatisk og konsekvent på tværs af rammer og husk at bruge den samme kontekst til kategorisering. Det sikrer også større konsistens, nøjagtighed og bedre AI-modeller.

Videoanmærkningsteknikker

Billed- og videoannoteringer bruger næsten lignende værktøjer og teknikker, selvom det er mere komplekst og arbejdskrævende. I modsætning til et enkelt billede er en video svær at kommentere, da den kan indeholde næsten 60 billeder i sekundet. Videoer tager længere tid at kommentere og kræver også avancerede annoteringsværktøjer.

Enkeltbillede metode

Enkeltbillede metode Enkeltbillede videoannoteringsmetoden er den traditionelle teknik, der uddrager hvert enkelt billede fra videoen og annoterer rammerne én efter én. Videoen er opdelt i flere rammer, og hvert billede er kommenteret ved hjælp af det traditionelle billedkommentar fremgangsmåde. For eksempel er en 40fps video opdelt i billeder på 2,400 pr. minut.

Enkeltbilledemetoden blev brugt før annotatorværktøjer kom i brug; dette er dog ikke en effektiv måde at kommentere video på. Denne metode er tidskrævende og giver ikke de fordele, en video tilbyder.

En anden stor ulempe ved denne metode er, at da hele videoen betragtes som en samling af separate frames, skaber den fejl i objektidentifikation. Det samme objekt kan klassificeres under forskellige etiketter i forskellige rammer, hvilket får hele processen til at miste nøjagtighed og kontekst.

Den tid, der går med at kommentere videoer ved hjælp af enkeltbilledmetoden, er usædvanlig høj, hvilket øger omkostningerne ved projektet. Selv et mindre projekt på mindre end 20 fps vil tage lang tid at kommentere. Der kan være en masse fejlklassificeringsfejl, manglende deadlines og anmærkningsfejl.

Kontinuerlig rammemetode

Kontinuerlig rammemetode Den kontinuerlige frame eller streaming frame metode er den mere populære. Denne metode bruger anmærkningsværktøjer, der sporer objekterne gennem hele videoen med deres billed-for-billede-placering. Ved at bruge denne metode er kontinuiteten og konteksten velholdt.

Kontinuerlig frame-metoden bruger teknikker såsom optisk flow til at fange pixels i én og næste frame nøjagtigt og analysere bevægelsen af pixel i det aktuelle billede. Det sikrer også, at objekter klassificeres og mærkes konsekvent på tværs af videoen. Enheden genkendes konsekvent, selv når den bevæger sig ind og ud af rammen.

Når denne metode bruges til at kommentere videoer, kan maskinlæringsprojektet nøjagtigt identificere objekter, der er til stede i begyndelsen af ​​videoen, forsvinde ude af syne i et par billeder og dukke op igen.

Hvis der bruges en enkelt billedmetode til annotering, kan computeren betragte det genopståede billede som et nyt objekt, hvilket resulterer i forkert klassificering. Men i en kontinuerlig frame-metode tager computeren hensyn til billedernes bevægelse, hvilket sikrer, at kontinuiteten og integriteten af ​​videoen opretholdes godt.

Den kontinuerlige rammemetode er en hurtigere måde at annotere på, og den giver større muligheder for ML-projekter. Annoteringen er præcis, eliminerer menneskelig skævhed, og kategoriseringen er mere præcis. Det er dog ikke uden risici. Nogle faktorer, der kan ændre dens effektivitet, såsom billedkvalitet og videoopløsning.

Typer af videokommentarer

Adskillige videoannoteringsmetoder, såsom et vartegn, semantisk, 3D-kuboid, polygon og polylinjeannotering, bruges til at kommentere videoer. Lad os se på de mest populære her.

Vartegn-kommentar

Landmark-annotering, også kaldet nøglepunkt, bruges generelt til at identificere mindre objekter, former, stillinger og bevægelser.

Prikker placeres på tværs af objektet og sammenkædes, hvilket skaber et skelet af emnet på tværs af hver videoramme. Denne type annotering bruges hovedsageligt til at opdage ansigtstræk, positurer, følelser og menneskelige kropsdele til udvikling af AR/VR-applikationer, ansigtsgenkendelsesapplikationer og sportsanalyse.

Vartegn-kommentar

Semantisk segmentering

Semantisk segmentering er en anden type videoannotering, der hjælper med at træne bedre kunstig intelligens-modeller. Hver pixel, der er til stede i et billede, er tildelt en specifik klasse i denne metode.

Ved at tildele en etiket til hver billedpixel behandler semantisk segmentering flere objekter af samme klasse som én enhed. Men når du bruger instanssemantisk segmentering, behandles flere objekter af samme klasse som forskellige individuelle instanser.

Semantisk segmentering

3D kuboid annotation

Denne type annotationsteknik bruges til en nøjagtig 3D-repræsentation af objekter. 3D afgrænsningsboksmetoden hjælper med at mærke objektets længde, bredde og dybde, når den er i bevægelse, og analyserer, hvordan den interagerer med omgivelserne. Det hjælper med at registrere objektets position og volumen i forhold til dets tredimensionelle omgivelser.

Annotatorer starter med at tegne afgrænsningsfelter rundt om genstanden af ​​interesse og holde ankerpunkter ved kanten af ​​feltet. Under bevægelse, hvis et af objektets forankringspunkter er blokeret eller ude af syne på grund af et andet objekt, er det muligt at fortælle, hvor kanten kan være baseret på den målte længde, højde og vinkel i rammen cirka.

3D kuboid annotation

Kommentar til polygon

Polygonannoteringsteknik bruges generelt, når 2D- eller 3D-afgrænsningsboksteknikken viser sig at være utilstrækkelig til at måle et objekts form nøjagtigt, eller når det er i bevægelse. For eksempel vil polygonannotering sandsynligvis måle et uregelmæssigt objekt, såsom et menneske eller et dyr.

For at polygonannoteringsteknikken skal være nøjagtig, skal annotatoren tegne linjer ved at placere prikker præcist rundt om kanten af ​​objektet af interesse.

Kommentar til polygon

Polyline annotering

Polyline-annotering hjælper med at træne computerbaserede AI-værktøjer til at detektere vejbaner til udvikling af autonome køretøjssystemer med høj nøjagtighed. Computeren gør det muligt for maskinen at se retningen, trafikken og omdirigeringen ved at registrere vejbaner, grænser og grænser.

Annotatoren tegner præcise linjer langs banegrænserne, så AI-systemet kan registrere baner på vejen.

Polyline annotering

2D afgrænsningsboks 

2D afgrænsningsboksmetoden er måske den mest brugte til at kommentere videoer. I denne metode placerer annotatorer rektangulære bokse rundt om objekterne af interesse til identifikation, kategorisering og mærkning. De rektangulære kasser tegnes manuelt rundt om objekterne på tværs af rammer, når de er i bevægelse.

For at sikre, at 2D-afgrænsningsboksmetoden fungerer effektivt, skal annotatoren sørge for, at boksen er tegnet så tæt på objektets kant som muligt og mærket passende på tværs af alle rammer.

2D afgrænsningsboks

Industrier, der er afhængige af videoannotering

Mulighederne for videoannotering synes uendelige; dog bruger nogle industrier denne teknologi meget mere end andre. Men det er utvivlsomt rigtigt, at vi lige har nået toppen af ​​dette innovative isbjerg, og mere er endnu på vej. I hvert fald har vi listet de industrier, der i stigende grad er afhængige af videoannotering.

Autonome køretøjssystemer

Computer vision-aktiverede AI-systemer hjælper med at udvikle selvkørende og førerløse biler. Videoannotering er blevet brugt i vid udstrækning til at udvikle avancerede autonome køretøjssystemer til objektdetektering, såsom signaler, andre køretøjer, fodgængere, gadebelysning og mere.

Medicinsk kunstig intelligens

Sundhedsindustrien oplever også en mere markant stigning i brugen af ​​videoannoteringstjenester. Blandt de mange fordele, som computersyn tilbyder, er medicinsk diagnostik og billeddiagnostik.

Selvom det er rigtigt, at medicinsk AI først er begyndt at udnytte fordelene ved computersyn for nylig, er vi sikre på, at det har en overflod af fordele at tilbyde den medicinske industri. Videoannotering har vist sig at være nyttig til at analysere mammografi, røntgenbilleder, CT-scanninger og mere for at hjælpe med at overvåge patienters tilstand. Det hjælper også sundhedspersonale med at identificere tilstande tidligt og hjælpe med operation.

Detailindustri

Detailbranchen bruger også videoannoteringer til at forstå forbrugeradfærd for at forbedre sine tjenester. Ved at kommentere videoer af forbrugere i butikker er det muligt at vide, hvordan kunderne vælger produkterne, returnerer produkter til hylderne og forhindrer tyveri.

Geospatial industri

Videoannotering bliver også brugt i overvågnings- og billedindustrien. Annoteringsopgaven omfatter udledning af værdifuld intelligens fra drone-, satellit- og luftoptagelser for at træne ML-hold til at forbedre overvågning og sikkerhed. ML-holdene er uddannet til at følge mistænkte og køretøjer for at spore adfærd visuelt. Geospatial teknologi driver også landbrug, kortlægning, logistik og sikkerhed.

Landbrug

Computersyn og kunstig intelligens bliver brugt til at forbedre landbrug og husdyr. Videoannotering hjælper også med at forstå og spore plantevækst, husdyrbevægelser og forbedre høstmaskineriets ydeevne.

Computervision kan også analysere kornkvalitet, ukrudtsvækst, herbicidforbrug og mere.

medier

Videoannotering bliver også brugt i medie- og indholdsindustrien. Det bliver brugt til at hjælpe med at analysere, spore og forbedre sportsholds præstationer, identificere seksuelt eller voldeligt indhold på sociale medier og forbedre reklamevideoer og mere.

Industriel

Fremstillingsindustrien bruger også i stigende grad videoannoteringer til at forbedre produktiviteten og effektiviteten. Robotter trænes i kommenterede videoer til at navigere gennem stationære, inspicere samlebånd, spore pakker i logistik. Robotter, der er trænet i kommenterede videoer, hjælper med at finde defekte varer i produktionslinjer.

Video Annotation Udfordringer af

Videoannotering kan udgøre nogle få udfordringer for annotatorer. Lad os se på nogle punkter, du skal overveje, før du begynder videoanmærkning til computersyn projekter.

Videoanmærkningsudfordringer

Kedelig procedure

En af de største udfordringer ved videoannotering er at håndtere massive videodatasæt der skal granskes og kommenteres. For præcist at træne computervisionsmodellerne er det afgørende at få adgang til store mængder kommenterede videoer. Da objekterne ikke er stille, som de ville være i en billedannoteringsproces, er det vigtigt at have meget dygtige annotatorer, der kan fange objekter i bevægelse.

Videoerne skal opdeles i mindre klip af flere frames, og individuelle objekter kan derefter identificeres for præcis annotering. Medmindre der anvendes annoteringsværktøjer, er der risiko for, at hele annoteringsprocessen bliver trættende og tidskrævende.

Nøjagtighed

At opretholde et højt niveau af nøjagtighed under videoannoteringsprocessen er en udfordrende opgave. Annoteringskvaliteten bør kontrolleres konsekvent på hvert trin for at sikre, at objektet spores, klassificeres og mærkes korrekt.

Medmindre kvaliteten af ​​annotering ikke kontrolleres på forskellige niveauer, er det umuligt at designe eller træne en unik og kvalitetsalgoritme. Desuden kan unøjagtig kategorisering eller annotering også alvorligt påvirke kvaliteten af ​​forudsigelsesmodellen.

Skalerbarhed

Ud over at sikre nøjagtighed og præcision bør videoannoteringer også være skalerbare. Virksomheder foretrækker annotationstjenester, der hjælper dem med hurtigt at udvikle, implementere og skalere ML-projekter uden at påvirke bundlinjen massivt.

Valg af den rigtige videomærkningsleverandør

Valg af den rigtige leverandør Den sidste og sandsynligvis mest afgørende udfordring inden for videoannotering er at engagere tjenesterne fra en pålidelig og erfaren videodataannoteringsudbyder. At have en ekspert udbyder af videoanmærkninger vil gå langt i at sikre, at dine ML-projekter er robust udviklet og implementeret til tiden.

Det er også vigtigt at engagere en udbyder, der sikrer, at sikkerhedsstandarder og -forskrifter følges grundigt. At vælge den mest populære udbyder eller den billigste er måske ikke altid det rigtige træk. Du bør søge den rigtige udbyder baseret på dine projektbehov, kvalitetsstandarder, erfaring og teamekspertise.

Konklusion

Videoannotering handler lige så meget om teknologien som det team, der arbejder på projektet. Det har et væld af fordele for en række industrier. Alligevel, uden tjenesterne fra erfarne og dygtige annotatorer, vil du muligvis ikke være i stand til at levere modeller i verdensklasse.

Når du ønsker at lancere en avanceret computervision-baseret AI-model, Saip bør være dit valg for en tjenesteudbyder. Når det handler om kvalitet og nøjagtighed, er erfaring og pålidelighed afgørende. Det kan gøre en hel del forskel for dit projekts succes.

Hos Shaip har vi erfaringen med at håndtere videoannotationsprojekter af forskellige niveauer af kompleksitet og krav. Vi har et erfarent team af annotatorer, der er uddannet til at tilbyde skræddersyet support til dit projekt og menneskelige supervisionsspecialister for at tilfredsstille dit projekts kortsigtede og langsigtede behov.

Vi leverer kun annoteringer af højeste kvalitet, der overholder strenge datasikkerhedsstandarder uden at gå på kompromis med deadlines, nøjagtighed og konsistens.

Lad os tale

  • Ved tilmelding er jeg enig med Shaip Privatpolitk og Servicevilkår og give mit samtykke til at modtage B2B marketingkommunikation fra Shaip.

Ofte stillede spørgsmål (FAQ)

Videoannotering er mærkning af videoklip, der bruges til at træne maskinlæringsmodeller for at hjælpe systemet med at identificere objekter. Videoannotering er en kompleks proces, i modsætning til billedannotering, da det involverer at opdele hele videoen i flere frames og sekvenser af billeder. Billederne frame-by-frames er kommenteret, så systemet kan genkende og identificere objekter nøjagtigt.

Videoannotatorer bruger flere værktøjer til at hjælpe dem med at kommentere videoen effektivt. Men videoannotering er en kompleks og langvarig proces. Da det tager meget længere tid at kommentere videoer end at kommentere billeder, hjælper værktøjer med at gøre processen hurtigere, reducere fejl og øge klassificeringsnøjagtigheden.

Ja, det er muligt at kommentere YouTube-videoer. Ved at bruge annotationsværktøjet kan du tilføje tekst, fremhæve dele af din video og tilføje links. Du kan redigere og tilføje nye annoteringer ved at vælge mellem forskellige annotationstyper, såsom taleboble, tekst, spotlight, note og etiket.

De samlede omkostninger ved videoannotering afhænger af flere faktorer. Den første er længden af ​​videoen, typen af ​​værktøj, der bruges til anmærkningsprocessen, og den krævede anmærkningstype. Du bør overveje den tid, der bruges af menneskelige annotatorer og supervisionsspecialister for at sikre, at der leveres arbejde af høj kvalitet. Et professionelt videoannotationsjob er nødvendigt for at udvikle maskinlæringsmodeller af høj kvalitet.

Kvaliteten af ​​annotering afhænger af nøjagtigheden og evnen til at træne din ML-model nøjagtigt til det specifikke formål. Et job af høj kvalitet vil være blottet for bias, klassifikationsfejl og manglende rammer. Flere kontroller på forskellige niveauer af annoteringsprocessen vil sikre en højere kvalitet af arbejdet.