通過視頻註釋和標籤最大限度地提高機器學習的準確性：
綜合指南
圖片說一千字是我們都聽過的相當普遍的說法。 現在，如果一張圖片可以說一千個單詞，想像一下視頻可以說什麼？ 一百萬件事，也許。 人工智能的革命性子領域之一是計算機學習。 我們承諾的任何突破性應用，例如無人駕駛汽車或智能零售結賬，都離不開視頻註釋。
人工智能在多個行業中用於自動化複雜項目，開發創新和先進的產品，並提供改變業務性質的有價值的見解。 計算機視覺是人工智能的一個子領域，它可以完全改變依賴於大量捕獲圖像和視頻的多個行業的運作方式。
計算機視覺，也稱為 CV，允許計算機和相關係統從視覺圖像和視頻中提取有意義的數據，並根據該信息採取必要的行動。 機器學習模型經過訓練以識別模式並在其人工存儲中捕獲此信息，以有效地解釋實時視覺數據。
本指南適用於誰？
這份詳盡的指南適用於：
- 所有定期處理大量數據的企業家和個體創業者
- 人工智能和機器學習或開始使用流程優化技術的專業人士
- 打算加快其 AI 模型或 AI 驅動產品上市時間的項目經理
- 以及喜歡深入了解 AI 流程中涉及的層的細節的技術愛好者。
什麼是視頻註釋？
視頻註釋是識別、標記和標記視頻中每個對象的技術。 它可以幫助機器和計算機識別視頻中的逐幀移動對象。
簡而言之，人類註釋者仔細檢查視頻，逐幀標記圖像，並將其編譯成預先確定的類別數據集，用於訓練機器學習算法。 通過添加有關每個視頻幀的關鍵信息的標籤來豐富視覺數據。
工程師在預先確定的條件下將帶註釋的圖像編譯成數據集
類別來訓練他們所需的 ML 模型。 想像一下，您正在訓練一個模型以提高其理解交通信號的能力。 本質上發生的是，該算法是在具有大量顯示交通信號的視頻的地面實況數據上訓練的，這有助於 ML 模型準確地預測交通規則。
機器學習中視頻註釋和標籤的目的
視頻註釋主要用於創建數據集以開發基於視覺感知的 AI 模型。 帶註釋的視頻被廣泛用於構建自動駕駛汽車，這些汽車可以檢測道路標誌、行人的存在、識別車道邊界並防止由於不可預測的人類行為而導致的事故. 帶註釋的視頻服務於零售行業的特定目的，例如免費結賬零售店和提供定制的產品推薦。
它也被用於 醫療保健領域，特別是在醫療 AI 中，用於在手術期間進行準確的疾病識別和幫助。 科學家們也在利用這項技術來研究太陽能技術對鳥類的影響。
視頻註釋有幾個現實世界的應用。 它被用於許多行業，但汽車行業主要利用其開發自動駕駛汽車系統的潛力。 讓我們更深入地了解主要目的。
檢測物體
視頻註釋可幫助機器識別視頻中捕獲的對象。 由於機器無法看到或解釋他們周圍的世界，他們需要幫助 人類識別目標物體並在多幀中準確識別它們.
為了讓機器學習系統完美運行，它必須接受大量數據的訓練才能達到預期的結果
本地化對象
視頻中有許多對象，對每個對象進行註釋具有挑戰性，有時甚至是不必要的。 對象定位意味著定位和註釋圖像中最可見的對象和焦點部分。
跟踪對象
視頻註釋主要用於構建自動駕駛汽車，擁有一個可以幫助機器準確理解人類行為和道路動態的對象跟踪系統至關重要。 它有助於跟踪交通流量、行人活動、車道、信號、路標等。
跟踪活動
視頻註釋必不可少的另一個原因是它用於 訓練計算機視覺-基於 ML 項目，以準確估計人類活動和姿勢。 視頻註釋通過跟踪人類活動和分析不可預測的行為來幫助更好地了解環境。 此外，這還有助於通過監測非靜態物體（如行人、貓、狗等）的活動並估計它們的運動來開發無人駕駛車輛來預防事故。
數據
當您比較視頻和靜止圖像時，諸如視頻之類的運動圖片是一種更為複雜的數據結構。 視頻每幀提供更多信息，對環境有更深入的了解。
與顯示有限感知的靜止圖像不同， 視頻數據 提供有關對象位置的寶貴見解。 它還可以讓您知道所討論的對像是移動還是靜止，並告訴您它的移動方向。
例如，當您查看圖片時，您可能無法辨別汽車是剛剛停止還是剛剛啟動。 視頻比圖像更清晰。
由於視頻是按順序傳遞的一系列圖像，因此它還通過比較前後幀來提供有關部分或完全受阻對象的信息。 另一方面，一張圖片談論的是現在，並沒有給你一個比較的標準。
最後，視頻每單位或每幀的信息比圖像多。 而且，當公司想要開發沉浸式或複雜的 人工智能和機器學習 解決方案，視頻註釋會派上用場。
註釋過程
由於視頻是複雜且連續的，它們給註釋者帶來了額外的挑戰。 註釋者需要仔細檢查視頻的每一幀，並準確地跟踪每個階段和幀中的對象。 為了更有效地實現這一點，視頻註釋公司過去常常將幾個團隊聚集在一起對視頻進行註釋。 然而，手動註釋被證明是一項費力且耗時的任務。
如今，技術的進步已確保計算機可以輕鬆地在整個視頻長度上跟踪感興趣的對象，並在幾乎沒有人工干預的情況下對整個片段進行註釋。 這就是為什麼視頻註釋變得更快、更準確的原因。
準確性
公司正在使用註釋工具來確保註釋過程更加清晰、準確和高效。 通過使用註釋工具，錯誤的數量顯著減少。 為了使視頻註釋有效，在整個視頻中對同一對象具有相同的分類或標籤至關重要。
視頻標註工具 可以跨幀自動一致地跟踪對象，並記住使用相同的上下文進行分類. 它還確保了更高的一致性、準確性和更好的 AI 模型。
[閱讀更多： 什麼是計算機視覺的圖像註釋和標籤]
視頻註釋技術
圖像和視頻註釋使用幾乎相似的工具和技術，儘管它更加複雜和勞動密集。 與單個圖像不同，視頻很難註釋，因為它每秒可以包含近 60 幀。 視頻需要更長的時間來註釋，並且還需要高級註釋工具。
單圖像法
單圖像視頻標註方法是從視頻中提取每一幀並逐幀標註的傳統技術。 視頻被分成幾個幀，每個圖像都使用傳統的方式進行註釋 圖像標註 方法。 例如，一個 40fps 的視頻被分解成每分鐘 2,400 幀.
在使用註釋器工具之前使用了單圖像方法； 但是，這不是註釋視頻的有效方式。 這種方法很耗時，並且不能提供視頻提供的好處。
這種方法的另一個主要缺點是，由於整個視頻被視為單獨幀的集合，因此會在對象識別中產生錯誤。 同一個對象可以在不同的幀中被分類到不同的標籤下，使整個過程失去準確性和上下文。
使用單圖像方法註釋視頻的時間非常長，這增加了項目的成本。 即使是小於 20fps 的較小項目也需要很長時間來註釋。 可能會有很多錯誤分類錯誤、錯過最後期限和註釋錯誤。
連續框架法
連續幀或流幀方法是更流行的一種。 此方法使用註釋工具來跟踪整個視頻中的對象及其逐幀位置。 通過使用這種方法，可以很好地保持連續性和上下文。
連續幀方法利用光流等技術準確捕獲一幀和下一幀中的像素，並分析當前圖像中像素的運動情況。 它還確保整個視頻中的對象得到一致的分類和標記。 即使實體移入和移出框架，也能始終被識別。
當使用這種方法對視頻進行註釋時，機器學習項目可以準確識別視頻開頭出現的對象，消失幾幀後又重新出現。
如果使用單個圖像方法進行標註，計算機可能會將重新出現的圖像視為新對象，從而導致錯誤分類。 然而，在連續幀方法中，計算機會考慮圖像的運動，確保視頻的連續性和完整性得到很好的保持。
連續框架方法是一種更快的註釋方法，它為 ML 項目提供了更強大的功能。 標註精準，消除人為偏見，分類更準確。 然而，這並非沒有風險。 一些可能會改變其有效性的因素，例如圖像質量和視頻分辨率。
視頻標籤/註釋的類型
幾種視頻註釋方法，例如地標、語義、3D 長方體、多邊形和折線註釋，用於註釋視頻。 讓我們看看這裡最受歡迎的。
地標註釋
地標標註，也稱為關鍵點，一般用於識別較小的物體、形狀、姿勢和動作。
點被放置在對像上並鏈接，這會在每個視頻幀中創建項目的骨架。 此類標註主要用於檢測面部特徵、姿勢、情緒和人體部位，用於開發 AR/VR 應用、面部識別應用和運動分析。
語義分割
語義分割是另一種類型的視頻註釋，有助於訓練更好的人工智能模型。 在此方法中，圖像中存在的每個像素都分配給特定的類。
通過為每個圖像像素分配一個標籤，語義分割將同一類的多個對象視為一個實體。 但是，當您使用實例語義分割時，同一類的多個對像被視為不同的單個實例。
3D 長方體註釋
這種類型的註釋技術用於對象的準確 3D 表示。 3D 邊界框方法有助於在運動時標記對象的長度、寬度和深度，並分析它與環境的交互方式。 它有助於檢測物體相對於其三維環境的位置和體積。
註釋者首先在感興趣的對象周圍繪製邊界框並將錨點保持在框的邊緣。 在運動過程中，如果某個對象的錨點因另一個對象而被阻擋或不在視野範圍內，則可以根據幀中測量的長度、高度和角度大致判斷邊緣的位置。
多邊形註釋
當發現 2D 或 3D 邊界框技術不足以準確測量物體的形狀或在運動時，通常使用多邊形註釋技術。 例如，多邊形註釋可能會測量不規則的對象，例如人或動物。
為了使多邊形註釋技術準確，註釋者必須通過在感興趣對象的邊緣周圍精確放置點來繪製線條。
折線註釋
折線註釋有助於訓練基於計算機的 AI 工具來檢測街道車道，從而開發高精度的自動駕駛汽車系統。 計算機允許機器通過檢測車道、邊界和邊界來查看方向、交通和轉向。
註釋器沿著車道邊界繪製精確的線條，以便 AI 系統可以檢測道路上的車道。
二維邊界框
2D 邊界框方法可能是最常用於註釋視頻的方法。 在這種方法中，註釋者在感興趣的對象周圍放置矩形框，以進行識別、分類和標記。 矩形框是在對象運動時跨幀手動繪製的。
為確保 2D 邊界框方法有效工作，註釋者必須確保將框繪製得盡可能靠近對象的邊緣，並在所有幀中進行適當的標記。
視頻註釋行業用例
視頻註釋的可能性似乎無窮無盡； 然而，一些行業比其他行業更多地使用這項技術。 但毫無疑問，我們剛剛觸及了這座創新冰山的一角，還有更多的事情要做。 無論如何，我們列出了越來越依賴視頻註釋的行業。
自動駕駛汽車系統
支持計算機視覺的人工智能係統正在幫助開發自動駕駛和無人駕駛汽車。 視頻標註已廣泛用於開髮用於目標檢測的高端自動駕駛車輛系統，例如信號、其他車輛、行人、路燈等。
醫療人工智能
醫療保健行業的視頻註釋服務使用量也出現了更顯著的增長。 計算機視覺提供的眾多好處包括醫學診斷和成像。
雖然醫療 AI 最近才開始利用計算機視覺的優勢，但我們確信它可以為醫療行業帶來諸多好處。 視頻註釋被證明有助於分析乳房 X 光片、X 射線、CT 掃描等，以幫助監測患者的狀況。 它還幫助醫療保健專業人員及早發現病情並幫助進行手術。
零售業
零售行業還使用視頻註釋來了解消費者行為以增強其服務。 通過對門店內消費者的視頻進行標註，可以了解顧客如何選擇產品、如何退貨、如何防盜。
地理空間產業
視頻註釋也被用於監控和圖像行業。 註釋任務包括從無人機、衛星和航拍鏡頭中獲取有價值的情報，以訓練 ML 團隊以提高監控和安全性。 ML 團隊經過培訓，可以跟踪嫌疑人和車輛，以直觀地跟踪行為。 地理空間技術也在為農業、測繪、物流和安全提供動力。
農業
計算機視覺和人工智能能力正被用於改善農業和畜牧業。 視頻註釋還有助於了解和跟踪植物生長牲畜運動並提高收割機械性能。
計算機視覺還可以分析穀物質量、雜草生長、除草劑使用等。
媒體
視頻註釋也被用於媒體和內容行業。 它被用於幫助分析、跟踪和改善運動隊的表現，識別社交媒體帖子上的性或暴力內容，以及改進廣告視頻等等。
工業
製造業也越來越多地使用視頻註釋來提高生產力和效率。 機器人正在接受帶註釋的視頻培訓，以在固定地點導航、檢查裝配線、跟踪物流中的包裹。 受過註釋視頻訓練的機器人正在幫助發現生產線上的缺陷物品。
視頻註釋的常見挑戰
視頻註釋/標籤可能會給註釋者帶來一些挑戰。 讓我們看看開始之前需要考慮的一些要點 計算機視覺的視頻註釋 項目。
繁瑣的程序
視頻註釋的最大挑戰之一是處理海量 視頻數據集 需要仔細檢查和註釋。 為了準確地訓練計算機視覺模型，訪問大量帶註釋的視頻至關重要。 由於對像不是靜止的，就像它們在圖像註釋過程中一樣，因此必須擁有能夠捕捉運動對象的高技能註釋者。
視頻必須被分解成幾幀的更小的片段，然後可以識別單個對像以進行準確的註釋。 除非使用註釋工具，否則整個註釋過程存在繁瑣且耗時的風險。
準確性
在視頻註釋過程中保持高水平的準確性是一項具有挑戰性的任務。 註釋質量應在每個階段進行一致檢查，以確保正確跟踪、分類和標記對象。
除非沒有在不同級別檢查註釋的質量，否則不可能設計或訓練出獨特且質量好的算法。 此外，不准確的分類或註釋也會嚴重影響預測模型的質量。
可擴展性
除了確保准確性和精確度之外，視頻註釋還應該是可擴展的。 公司更喜歡註釋服務，這些服務可以幫助他們快速開發、部署和擴展 ML 項目，而不會嚴重影響底線。
選擇合適的視頻標籤供應商
視頻註釋的最後一個可能也是最關鍵的挑戰是使用可靠且經驗豐富的視頻數據註釋服務提供商的服務。 有專家 視頻標註服務商 將大大有助於確保您的 ML 項目按時穩健地開發和部署。
聘請確保徹底遵守安全標準和法規的供應商也很重要。 選擇最受歡迎或最便宜的提供商可能並不總是正確的選擇。 您應該根據您的項目需求、質量標準、經驗和團隊專業知識尋找合適的供應商。
結論
視頻註釋與從事項目的團隊一樣重要。 它對一系列行業都有很多好處。 儘管如此，如果沒有經驗豐富且有能力的註釋者的服務，您可能無法交付世界一流的模型。
當您希望推出基於計算機視覺的先進人工智能模型時，Shaip 應該是您選擇的服務提供商。 當涉及到質量和準確性時，經驗和可靠性就很重要。 它可以對您的項目的成功產生很大的影響。
在 Shaip，我們擁有處理不同複雜程度和要求的視頻註釋項目的經驗。 我們擁有一支經驗豐富的註釋員團隊，他們訓練有素，可為您的項目和人工監督專家提供定制支持，以滿足您項目的短期和長期需求。
我們只提供符合嚴格數據安全標準的最高質量註釋，而不會影響截止日期、準確性和一致性。
我們聊聊吧
常見問題
視頻註釋是標記用於訓練機器學習模型以幫助系統識別對象的視頻剪輯。 與圖像註釋不同，視頻註釋是一個複雜的過程，因為它涉及將整個視頻分解為多個幀和圖像序列。 對逐幀圖像進行註釋，以便系統能夠準確識別和識別物體。
視頻註釋者使用多種工具來幫助他們有效地註釋視頻。 然而，視頻標註是一個複雜而漫長的過程。 由於註釋視頻比註釋圖像花費的時間要長得多，因此工具有助於加快處理速度、減少錯誤並提高分類準確性。
是的，可以註釋 YouTube 視頻。 使用註釋工具，您可以添加文本、突出顯示視頻的某些部分並添加鏈接。 您可以編輯和添加新的註釋，從不同的註釋類型中進行選擇，例如對話氣泡、文本、聚光燈、註釋和標籤。
視頻註釋的總成本取決於幾個因素。 首先是視頻的長度、註釋過程使用的工具類型以及所需的註釋類型。 您應該考慮人工註釋者和監督專家花費的時間，以確保交付高質量的工作。 開發高質量的機器學習模型需要專業的視頻註釋工作。
註釋的質量取決於為特定目的準確訓練 ML 模型的準確性和能力。 高質量的工作將沒有偏見、分類錯誤和缺失幀。 在註釋過程的各個級別進行多次檢查將確保更高的工作質量。