En omfattande guide till

Videokommentarer och -märkning

för maskininlärning

Bild säger mer än tusen ord är ett ganska vanligt talesätt som vi alla har hört. Om en bild kunde säga mer än tusen ord, föreställ dig bara vad en video kan säga? En miljon saker, kanske. Ett av de revolutionerande underområdena för artificiell intelligens är datorinlärning. Ingen av de banbrytande applikationerna som vi har blivit lovade, som förarlösa bilar eller intelligenta utcheckningar, är möjlig utan videokommentarer.

Artificiell intelligens används inom flera branscher för att automatisera komplexa projekt, utveckla innovativa och avancerade produkter och leverera värdefulla insikter som förändrar verksamhetens karaktär. Datorseende är ett sådant underområde av AI som helt kan förändra hur flera industrier som är beroende av enorma mängder tagna bilder och videor fungerar.

Datorseende, även kallat CV, gör det möjligt för datorer och relaterade system att hämta meningsfull data från bilder – bilder och videor, och vidta nödvändiga åtgärder baserat på den informationen. Maskininlärningsmodeller är tränade att känna igen mönster och fånga denna information i deras artificiella lagring för att effektivt tolka visuella data i realtid.

Videonotering

Vem är den här guiden för?

Denna omfattande guide är avsedd för:

  • Alla er entreprenörer och solopreneurs som regelbundet knakar enorma mängder data
  • AI och maskininlärning eller proffs som kommer igång med processoptimeringstekniker
  • Projektledare som har för avsikt att implementera en snabbare time-to-market för sina AI-modeller eller AI-drivna produkter
  • Och teknikentusiaster som gillar att komma in i detaljerna i de lager som är involverade i AI-processer.
Videokommentarguide

Vad är videoannotering?

Videokommentarer är tekniken för att känna igen, markera och märka varje objekt i en video. Det hjälper maskiner och datorer att känna igen föremål som rör sig bildruta till bildruta i en video.

Vad är videokommentarer? Med enkla ord, en mänsklig kommentator granskar en video, märker bilden bildruta för bildruta och sammanställer den till förutbestämda kategoridatauppsättningar, som används för att träna maskininlärningsalgoritmer. Den visuella informationen berikas genom att lägga till taggar med viktig information om varje videobildruta.

Ingenjörer kompilerade de kommenterade bilderna till datauppsättningar under förutbestämda
kategorier för att träna sina erforderliga ML-modeller. Föreställ dig att du tränar en modell för att förbättra dess förmåga att förstå trafiksignaler. Vad som i huvudsak händer är att algoritmen är tränad på markens sanningsdata som har enorma mängder videor som visar trafiksignaler vilket hjälper ML-modellen att förutsäga trafikreglerna exakt.

Syftet med videokommentarer

Videokommentarer används främst för att skapa en datauppsättning för att utveckla en visuell perceptionsbaserad AI-modell. Kommenterade videor används i stor utsträckning för att bygga autonoma fordon som kan upptäcka vägskyltar, fotgängares närvaro, känna igen körfältsgränser och förhindra olyckor på grund av oförutsägbart mänskligt beteende. Kommenterade videor tjänar specifika syften för detaljhandeln när det gäller utcheckningsfria butiker och tillhandahåller anpassade produktrekommendationer.

Den används också i medicinska och hälsovårdsområden, särskilt inom medicinsk AI, för exakt sjukdomsidentifiering och assistans under operationer. Forskare använder också denna teknik för att studera effekterna av solteknik på fåglar.

Videokommentarer har flera verkliga tillämpningar. Det används i många branscher, men fordonsindustrin utnyttjar främst sin potential för att utveckla autonoma fordonssystem. Låt oss ta en djupare titt på huvudsyftet.
Syftet med videokommentarer

Upptäck objekten

Videokommentarer hjälper maskiner att känna igen objekt som fångas i videorna. Eftersom maskiner inte kan se eller tolka omvärlden behöver de hjälp av människor att identifiera målobjekten och exakt känna igen dem i flera bildrutor.

För att ett maskininlärningssystem ska fungera felfritt måste det tränas på enorma mängder data för att uppnå önskat resultat

Lokalisera objekten

Det finns många objekt i en video, och att kommentera för varje objekt är utmanande och ibland onödigt. Objektlokalisering innebär att lokalisera och kommentera det mest synliga objektet och den mest synliga delen av bilden.

Spåra objekten

Videokommentarer används främst för att bygga autonoma fordon, och det är avgörande att ha ett objektspårningssystem som hjälper maskiner att korrekt förstå mänskligt beteende och vägdynamik. Det hjälper till att spåra trafikflödet, fotgängares rörelser, körfält, signaler, vägskyltar och mer.

Spåra aktiviteterna

En annan anledning till att videokommentarer är viktiga är att den är van vid träna datorseende-baserade ML-projekt för att uppskatta mänskliga aktiviteter och posera korrekt. Videokommentarer hjälper till att bättre förstå miljön genom att spåra mänsklig aktivitet och analysera oförutsägbart beteende. Dessutom hjälper detta också till att förebygga olyckor genom att övervaka aktiviteterna för icke-statiska föremål som fotgängare, katter, hundar och mer och uppskatta deras rörelser för att utveckla förarlösa fordon.

Videokommentar kontra bildkommentar

Video- och bildkommentarer är ganska lika på många sätt, och de tekniker som används för att kommentera ramar gäller även för videokommentarer. Det finns dock några grundläggande skillnader mellan dessa två, vilket kommer att hjälpa företag att bestämma rätt typ av dataanmärkning de behöver för sitt specifika syfte.

Videokommentar vs. Bildkommentar

Data

När du jämför en video och en stillbild är en rörlig bild som en video en mycket mer komplex datastruktur. En video ger mycket mer information per bildruta och mycket större insikt i miljön. 

Till skillnad från en stillbild som visar begränsad uppfattning, Videodata ger värdefulla insikter om objektets position. Den låter dig också veta om föremålet i fråga rör sig eller står stilla och berättar också om riktningen för dess rörelse. 

När du till exempel tittar på en bild kanske du inte kan urskilja om en bil precis har stannat eller startat. En video ger dig mycket bättre klarhet än en bild. 

Eftersom en video är en serie bilder som levereras i en sekvens, ger den information om delvis eller helt blockerade objekt genom att jämföra före och efter bildrutor. Å andra sidan talar en bild om nuet och ger dig ingen måttstock för jämförelse. 

Slutligen har en video mer information per enhet eller bildruta än en bild. Och när företag vill utveckla uppslukande eller komplext AI och maskininlärning lösningar kommer videokommentarer väl till pass.

Anteckningsprocess

Eftersom videor är komplexa och kontinuerliga, erbjuder de en extra utmaning för annotatorer. Annotatorer måste granska varje bildruta i videon och exakt spåra objekten i varje steg och bildruta. För att uppnå detta mer effektivt brukade videoannoteringsföretag samla flera team för att kommentera videor. Manuell anteckning visade sig dock vara en mödosam och tidskrävande uppgift. 

Framsteg inom tekniken har säkerställt att datorer, nuförtiden, utan ansträngning kan spåra föremål av intresse över hela videons längd och kommentera hela segment med liten eller ingen mänsklig inblandning. Det är därför videokommentarer blir mycket snabbare och mer exakt. 

Noggrannhet

Företag använder anteckningsverktyg för att säkerställa större tydlighet, noggrannhet och effektivitet i anteckningsprocessen. Genom att använda anteckningsverktyg minskar antalet fel avsevärt. För att videokommentarer ska vara effektiva är det avgörande att ha samma kategorisering eller etiketter för samma objekt genom hela videon. 

Videoannoteringsverktyg kan spåra objekt automatiskt och konsekvent över bildrutor och kom ihåg att använda samma sammanhang för kategorisering. Det säkerställer också större konsekvens, noggrannhet och bättre AI-modeller.

Videoanteckningstekniker

Bild- och videokommentarer använder nästan liknande verktyg och tekniker, även om det är mer komplext och arbetskrävande. Till skillnad från en enskild bild är en video svår att kommentera eftersom den kan innehålla nästan 60 bilder per sekund. Videor tar längre tid att kommentera och kräver också avancerade annoteringsverktyg.

Enkelbildsmetod

Enkelbildsmetod Enbildsvideokommentarmetoden är den traditionella tekniken som extraherar varje bildruta från videon och kommenterar bildrutorna en efter en. Videon är uppdelad i flera bildrutor och varje bild kommenteras med den traditionella bildanmärkning metod. Till exempel är en 40fps video uppdelad i bildrutor på 2,400 XNUMX per minut.

Enbildsmetoden användes innan anteckningsverktygen kom i bruk; detta är dock inte ett effektivt sätt att kommentera video. Den här metoden är tidskrävande och ger inte de fördelar som en video erbjuder.

En annan stor nackdel med denna metod är att eftersom hela videon betraktas som en samling separata bildrutor, skapar den fel i objektidentifieringen. Samma objekt kan klassificeras under olika etiketter i olika ramar, vilket gör att hela processen tappar precision och sammanhang.

Tiden som går åt att kommentera videor med enbildsmetoden är exceptionellt lång, vilket ökar kostnaden för projektet. Även ett mindre projekt på mindre än 20 fps kommer att ta lång tid att kommentera. Det kan finnas många felklassificeringsfel, missade deadlines och anteckningsfel.

Kontinuerlig rammetod

Kontinuerlig rammetod Metoden med kontinuerlig ram eller strömmande ram är den mest populära. Den här metoden använder anteckningsverktyg som spårar objekten genom hela videon med deras plats för bildruta. Genom att använda denna metod bibehålls kontinuiteten och sammanhanget väl.

Den kontinuerliga rammetoden använder tekniker som optiskt flöde för att fånga pixlarna i en bildruta och nästa noggrant och analysera rörelsen av pixlar i den aktuella bilden. Det säkerställer också att objekt klassificeras och märks konsekvent över hela videon. Entiteten känns igen konsekvent även när den rör sig in och ut ur ramen.

När den här metoden används för att kommentera videor, kan maskininlärningsprojektet exakt identifiera objekt som finns i början av videon, försvinna utom synhåll under några bildrutor och dyka upp igen.

Om en enskild bildmetod används för anteckning, kan datorn betrakta den återkommande bilden som ett nytt objekt, vilket leder till felklassificering. Men i en kontinuerlig bildmetod tar datorn hänsyn till bildernas rörelse, vilket säkerställer att kontinuiteten och integriteten för videon bibehålls väl.

Den kontinuerliga rammetoden är ett snabbare sätt att kommentera, och det ger större möjligheter till ML-projekt. Anteckningen är exakt, eliminerar mänsklig fördom och kategoriseringen är mer exakt. Det är dock inte utan risker. Vissa faktorer som kan ändra dess effektivitet, såsom bildkvalitet och videoupplösning.

Typer av videokommentarer

Flera videokommentarmetoder, som landmärke, semantisk, 3D-kuboid, polygon och polylinjekommentar, används för att kommentera videor. Låt oss titta på de mest populära här.

Landmärkesannotering

Landmärkesanteckning, även kallad nyckelpunkt, används vanligtvis för att identifiera mindre föremål, former, ställningar och rörelser.

Prickar placeras över objektet och länkas, vilket skapar ett skelett av objektet över varje videobildruta. Den här typen av kommentarer används främst för att upptäcka ansiktsdrag, poser, känslor och mänskliga kroppsdelar för att utveckla AR/VR-applikationer, ansiktsigenkänningsapplikationer och sportanalys.

Landmärkesannotering

Semantisk segmentering

Semantisk segmentering är en annan typ av videokommentarer som hjälper till att träna bättre artificiell intelligensmodeller. Varje pixel som finns i en bild tilldelas en specifik klass i denna metod.

Genom att tilldela en etikett till varje bildpixel behandlar semantisk segmentering flera objekt av samma klass som en enhet. Men när du använder instanssemantisk segmentering behandlas flera objekt av samma klass som olika individuella instanser.

Semantisk segmentering

3D kuboid annotering

Denna typ av anteckningsteknik används för en korrekt 3D-representation av objekt. 3D bounding box-metoden hjälper till att markera objektets längd, bredd och djup när det är i rörelse och analyserar hur det interagerar med miljön. Det hjälper till att upptäcka objektets position och volym i förhållande till dess tredimensionella omgivning.

Annotatorer börjar med att rita avgränsande rutor runt föremålet av intresse och hålla ankarpunkter vid kanten av rutan. Under rörelse, om en av objektets förankringspunkter är blockerad eller utom synhåll på grund av ett annat objekt, är det möjligt att se var kanten kan vara baserat på den uppmätta längden, höjden och vinkeln i ramen ungefär.

3D kuboid annotering

Anteckning om polygon

Polygonannoteringsteknik används vanligtvis när 2D- eller 3D-begränsningsruta-tekniken visar sig vara otillräcklig för att mäta ett objekts form exakt eller när det är i rörelse. Polygonkommentarer mäter till exempel troligen ett oregelbundet föremål, som en människa eller ett djur.

För att polygonanteckningstekniken ska vara korrekt måste kommentatorn rita linjer genom att placera prickar exakt runt kanten på föremålet av intresse.

Anteckning om polygon

Polylinjeanteckning

Polyline-kommentarer hjälper till att träna datorbaserade AI-verktyg för att upptäcka körfält för att utveckla autonoma fordonssystem med hög precision. Datorn låter maskinen se riktning, trafik och omledning genom att detektera körfält, gränser och gränser.

Annotatorn ritar exakta linjer längs körfältsgränserna så att AI-systemet kan upptäcka körfält på vägen.

Polylinjeanteckning

2D avgränsningsbox 

2D bounding box-metoden är kanske den mest använda för att kommentera videor. I den här metoden placerar annotatorer rektangulära rutor runt föremålen av intresse för identifiering, kategorisering och märkning. De rektangulära rutorna ritas manuellt runt objekten över ramar när de är i rörelse.

För att säkerställa att 2D bounding box-metoden fungerar effektivt måste kommentatorn se till att boxen är ritad så nära objektets kant som möjligt och märkt på lämpligt sätt över alla ramar.

2D avgränsningsbox

Branscher som förlitar sig på videokommentarer

Möjligheterna med videokommentarer verkar oändliga; Men vissa industrier använder denna teknik mycket mer än andra. Men det är utan tvekan sant att vi precis har nått toppen av detta innovativa isberg, och mer kommer ännu. Hur som helst, vi har listat de branscher som i allt högre grad förlitar sig på videokommentarer.

Autonoma fordonssystem

Computer vision-aktiverade AI-system hjälper till att utveckla självkörande och förarlösa bilar. Videokommentarer har använts i stor utsträckning för att utveckla avancerade autonoma fordonssystem för objektdetektering, såsom signaler, andra fordon, fotgängare, gatubelysning och mer.

Medicinsk artificiell intelligens

Sjukvårdsindustrin ser också en mer betydande ökning av användningen av videokommentarstjänster. Bland de många fördelar som datorseende erbjuder är medicinsk diagnostik och bildbehandling.

Även om det är sant att medicinsk AI först nyligen börjar dra nytta av fördelarna med datorseende, är vi säkra på att den har en uppsjö av fördelar att erbjuda den medicinska industrin. Videokommentarer har visat sig vara till hjälp för att analysera mammografi, röntgen, CT-skanningar och mer för att hjälpa till att övervaka patienternas tillstånd. Det hjälper också vårdpersonal att identifiera tillstånd tidigt och hjälpa till med operation.

Detaljhandel

Detaljhandeln använder också videokommentarer för att förstå konsumentbeteende för att förbättra sina tjänster. Genom att kommentera videor på konsumenter i butiker är det möjligt att veta hur kunderna väljer produkterna, returnerar produkterna till hyllorna och förhindrar stöld.

Geospatial industri

Videokommentarer används också inom övervaknings- och bildindustrin. Anteckningsuppgiften inkluderar att hämta värdefull intelligens från drönare, satellit och flygbilder för att träna ML-team för att förbättra övervakning och säkerhet. ML-teamen är utbildade att följa misstänkta och fordon för att spåra beteende visuellt. Geospatial teknologi driver också jordbruk, kartläggning, logistik och säkerhet.

Lantbruk

Datorseende och artificiell intelligens används för att förbättra jordbruket och boskapen. Videokommentarer hjälper också till att förstå och spåra boskapsrörelser hos växttillväxt och förbättra skördemaskineriets prestanda.

Datorseende kan också analysera spannmålskvalitet, ogrästillväxt, herbicidanvändning och mer.

Media

Videokommentarer används också inom media- och innehållsindustrin. Det används för att hjälpa till att analysera, spåra och förbättra idrottslags prestationer, identifiera sexuellt eller våldsamt innehåll på sociala medier och förbättra reklamvideor och mer.

Industrial

Tillverkningsindustrin använder också alltmer videokommentarer för att förbättra produktiviteten och effektiviteten. Robotar tränas på kommenterade videor för att navigera genom stationära, inspektera löpande band, spåra paket inom logistik. Robotar som tränas på kommenterade videor hjälper till att upptäcka defekta artiklar i produktionslinjer.

Videokommentarer Utmaningar med videokommentarer

Videokommentarer kan innebära några utmaningar för annotatorer. Låt oss titta på några punkter du måste tänka på innan du börjar videokommentar för datorseende projekt.

Utmaningar för videokommentarer

Tråkig procedur

En av de största utmaningarna med videokommentarer är att hantera massiva videodatauppsättningar som måste granskas och kommenteras. För att korrekt träna datorseendemodellerna är det avgörande att få tillgång till stora mängder kommenterade videor. Eftersom objekten inte är stilla, som de skulle vara i en bildkommentarprocess, är det viktigt att ha mycket skickliga annotatorer som kan fånga objekt i rörelse.

Videorna måste delas upp i mindre klipp med flera bildrutor, och enskilda objekt kan sedan identifieras för korrekt anteckning. Om inte anteckningsverktyg används finns det risk för att hela anteckningsprocessen blir tråkig och tidskrävande.

Noggrannhet

Att upprätthålla en hög nivå av noggrannhet under videoannoteringsprocessen är en utmanande uppgift. Anteckningskvaliteten bör kontrolleras konsekvent i varje steg för att säkerställa att objektet spåras, klassificeras och märks korrekt.

Om inte kvaliteten på anteckningen inte kontrolleras på olika nivåer är det omöjligt att designa eller träna en unik och kvalitetsalgoritm. Dessutom kan felaktig kategorisering eller anteckning också allvarligt påverka kvaliteten på prediktionsmodellen.

skalbarhet

Förutom att säkerställa noggrannhet och precision bör videokommentarer också vara skalbara. Företag föredrar anteckningstjänster som hjälper dem att snabbt utveckla, distribuera och skala ML-projekt utan att det påverkar resultatet avsevärt.

Att välja rätt leverantör av videoetiketter

Att välja rätt leverantör Den sista och förmodligen mest avgörande utmaningen inom videokommentarer är att anlita tjänsterna från en pålitlig och erfaren tjänsteleverantör för videodatakommentarer. Att ha en expert tjänsteleverantör för videokommentarer kommer att gå långt för att säkerställa att dina ML-projekt utvecklas robust och distribueras i tid.

Det är också viktigt att anlita en leverantör som säkerställer att säkerhetsstandarder och föreskrifter följs noggrant. Att välja den mest populära leverantören eller den billigaste kanske inte alltid är rätt drag. Du bör söka rätt leverantör baserat på dina projektbehov, kvalitetsstandarder, erfarenhet och teamexpertis.

Slutsats

Videokommentarer handlar lika mycket om tekniken som teamet som arbetar med projektet. Det har en uppsjö av fördelar för en rad branscher. Ändå, utan tjänsterna från erfarna och kompetenta annotatorer, kanske du inte kan leverera modeller i världsklass.

När du funderar på att lansera en avancerad datorseende-baserad AI-modell, Shaip bör vara ditt val för en tjänsteleverantör. När det handlar om kvalitet och noggrannhet spelar erfarenhet och tillförlitlighet roll. Det kan göra en hel del skillnad för ditt projekts framgång.

På Shaip har vi erfarenhet av att hantera videokommentarsprojekt med olika komplexitetsnivåer och krav. Vi har ett erfaret team av annotatorer som är utbildade för att erbjuda skräddarsydd support för ditt projekt och mänskliga övervakningsspecialister för att tillfredsställa ditt projekts kortsiktiga och långsiktiga behov.

Vi levererar endast annoteringar av högsta kvalitet som följer stränga datasäkerhetsstandarder utan att kompromissa med deadlines, noggrannhet och konsekvens.

Låt oss prata

  • Genom att registrera mig godkänner jag Shaip Sekretesspolicy och Användarvillkor och ge mitt samtycke till att ta emot B2B marknadsföringskommunikation från Shaip.

Vanliga frågor (FAQ)

Videokommentarer är märkning av videoklipp som används för att träna maskininlärningsmodeller för att hjälpa systemet att identifiera objekt. Videokommentarer är en komplex process, till skillnad från bildkommentarer, eftersom det innebär att dela upp hela videon i flera bildrutor och bildsekvenser. Bildruta-för-bildruta-bilderna är kommenterade så att systemet kan känna igen och identifiera objekt exakt.

Videokommentarer använder flera verktyg för att hjälpa dem att kommentera videon på ett effektivt sätt. Men videokommentarer är en komplex och långdragen process. Eftersom det tar mycket längre tid att kommentera videor än att kommentera bilder, hjälper verktyg att göra processen snabbare, minska fel och öka klassificeringsnoggrannheten.

Ja, det är möjligt att kommentera YouTube-videor. Med hjälp av annoteringsverktyget kan du lägga till text, markera delar av din video och lägga till länkar. Du kan redigera och lägga till nya kommentarer genom att välja mellan olika anteckningstyper, som pratbubbla, text, spotlight, anteckning och etikett.

Den totala kostnaden för videokommentarer beror på flera faktorer. Den första är längden på videon, vilken typ av verktyg som används för anteckningsprocessen och vilken typ av anteckning som krävs. Du bör överväga den tid som mänskliga annotatorer och övervakningsspecialister spenderar för att säkerställa att högkvalitativt arbete levereras. Ett professionellt videoannoteringsjobb är nödvändigt för att utveckla kvalitetsmodeller för maskininlärning.

Kvaliteten på anteckningar beror på noggrannheten och förmågan att träna din ML-modell för det specifika ändamålet exakt. Ett högkvalitativt jobb kommer att sakna bias, klassificeringsfel och saknade ramar. Flera kontroller på olika nivåer av anteckningsprocessen kommer att säkerställa en högre kvalitet på arbetet.