通过视频注释和标签最大限度地提高机器学习的准确性：
综合指南
图片说一千字是我们都听过的相当普遍的说法。 现在，如果一张图片可以说一千个单词，想象一下视频可以说什么？ 一百万件事，也许。 人工智能的革命性子领域之一是计算机学习。 我们承诺的任何突破性应用，例如无人驾驶汽车或智能零售结账，都离不开视频注释。
人工智能在多个行业中用于自动化复杂项目，开发创新和先进的产品，并提供改变业务性质的有价值的见解。 计算机视觉是人工智能的一个子领域，它可以完全改变依赖于大量捕获图像和视频的多个行业的运作方式。
计算机视觉，也称为 CV，允许计算机和相关系统从视觉图像和视频中提取有意义的数据，并根据这些信息采取必要的行动。 机器学习模型经过训练以识别模式并在其人工存储中捕获此信息，以有效地解释实时视觉数据。
本指南适用于谁？
这份详尽的指南适用于：
- 所有定期处理大量数据的企业家和个体创业者
- 开始使用流程优化技术的 AI 和机器学习或专业人员
- 打算加快其 AI 模型或 AI 驱动产品上市时间的项目经理
- 以及喜欢深入了解 AI 流程中涉及的层的细节的技术爱好者。
什么是视频注释？
视频注释是识别、标记和标记视频中每个对象的技术。 它可以帮助机器和计算机识别视频中的逐帧移动对象。
简而言之，人类注释者仔细检查视频，逐帧标记图像，并将其编译成预先确定的类别数据集，用于训练机器学习算法。 通过添加有关每个视频帧的关键信息的标签来丰富视觉数据。
工程师在预先确定的条件下将带注释的图像编译成数据集
类别来训练他们所需的 ML 模型。 想象一下，您正在训练一个模型以提高其理解交通信号的能力。 本质上发生的是，该算法是在具有大量显示交通信号的视频的地面实况数据上训练的，这有助于 ML 模型准确地预测交通规则。
机器学习中视频注释和标签的目的
视频注释主要用于创建数据集以开发基于视觉感知的 AI 模型。 带注释的视频被广泛用于构建自动驾驶汽车，这些汽车可以检测道路标志、行人的存在、识别车道边界并防止由于不可预测的人类行为而导致的事故. 带注释的视频服务于零售行业的特定目的，例如免费结账零售店和提供定制的产品推荐。
它也被用于 医疗保健领域，特别是在医疗 AI 中，用于在手术期间进行准确的疾病识别和帮助。 科学家们也在利用这项技术来研究太阳能技术对鸟类的影响。
视频注释有几个现实世界的应用。 它被用于许多行业，但汽车行业主要利用其开发自动驾驶汽车系统的潜力。 让我们更深入地了解主要目的。
检测物体
视频注释可帮助机器识别视频中捕获的对象。 由于机器无法看到或解释他们周围的世界，他们需要帮助 人类识别目标物体并在多帧中准确识别它们.
为了让机器学习系统完美运行，它必须接受大量数据的训练才能达到预期的结果
本地化对象
视频中有许多对象，对每个对象进行注释具有挑战性，有时甚至是不必要的。 对象定位意味着定位和注释图像中最可见的对象和焦点部分。
跟踪对象
视频注释主要用于构建自动驾驶汽车，拥有一个可以帮助机器准确理解人类行为和道路动态的对象跟踪系统至关重要。 它有助于跟踪交通流量、行人活动、车道、信号、路标等。
跟踪活动
视频注释必不可少的另一个原因是它用于 训练计算机视觉-基于 ML 项目，以准确估计人类活动和姿势。 视频注释通过跟踪人类活动和分析不可预测的行为来帮助更好地了解环境。 此外，这还有助于通过监测非静态物体（如行人、猫、狗等）的活动并估计它们的运动来开发无人驾驶车辆来预防事故。
时间
当您比较视频和静止图像时，诸如视频之类的运动图片是一种更为复杂的数据结构。 视频每帧提供更多信息，对环境有更深入的了解。
与显示有限感知的静止图像不同， 视频数据 提供有关对象位置的宝贵见解。 它还可以让您知道所讨论的对象是移动还是静止，并告诉您它的移动方向。
例如，当您查看图片时，您可能无法辨别汽车是刚刚停止还是刚刚启动。 视频比图像更清晰。
由于视频是按顺序传递的一系列图像，因此它还通过比较前后帧来提供有关部分或完全受阻对象的信息。 另一方面，一张图片谈论的是现在，并没有给你一个比较的标准。
最后，视频每单位或每帧的信息比图像多。 而且，当公司想要开发沉浸式或复杂的 人工智能和机器学习 解决方案，视频注释会派上用场。
注释过程
由于视频是复杂且连续的，它们给注释者带来了额外的挑战。 注释者需要仔细检查视频的每一帧，并准确地跟踪每个阶段和帧中的对象。 为了更有效地实现这一点，视频注释公司过去常常将几个团队聚集在一起对视频进行注释。 然而，手动注释被证明是一项费力且耗时的任务。
如今，技术的进步已确保计算机可以轻松地在整个视频长度上跟踪感兴趣的对象，并在几乎没有人工干预的情况下对整个片段进行注释。 这就是为什么视频注释变得更快、更准确的原因。
准确性
公司正在使用注释工具来确保注释过程更加清晰、准确和高效。 通过使用注释工具，错误的数量显着减少。 为了使视频注释有效，在整个视频中对同一对象具有相同的分类或标签至关重要。
视频标注工具 可以跨帧自动且一致地跟踪对象，并记住使用相同的上下文进行分类. 它还确保了更高的一致性、准确性和更好的 AI 模型。
[阅读更多： 什么是计算机视觉的图像注释和标签]
视频注释技术
图像和视频注释使用几乎相似的工具和技术，尽管它更加复杂和劳动密集。 与单个图像不同，视频很难注释，因为它每秒可以包含近 60 帧。 视频需要更长的时间来注释，并且还需要高级注释工具。
单图像法
单图像视频标注方法是从视频中提取每一帧并逐帧标注的传统技术。 视频被分成几个帧，每个图像都使用传统的方式进行注释 图像标注 方法。 例如，一个 40fps 的视频被分解成每分钟 2,400 帧.
在使用注释器工具之前使用了单图像方法； 但是，这不是注释视频的有效方式。 这种方法很耗时，并且不能提供视频提供的好处。
这种方法的另一个主要缺点是，由于整个视频被视为单独帧的集合，因此会在对象识别中产生错误。 同一个对象可以在不同的帧中被分类到不同的标签下，使整个过程失去准确性和上下文。
使用单图像方法注释视频的时间非常长，这增加了项目的成本。 即使是小于 20fps 的较小项目也需要很长时间来注释。 可能会有很多错误分类错误、错过最后期限和注释错误。
连续框架法
连续帧或流帧方法是更流行的一种。 此方法使用注释工具来跟踪整个视频中的对象及其逐帧位置。 通过使用这种方法，可以很好地保持连续性和上下文。
连续帧法利用光流等技术准确捕捉一帧和下一帧的像素点，分析当前图像中像素点的运动情况。 它还确保整个视频中的对象得到一致的分类和标记。 即使实体移入和移出框架，也能始终被识别。
当使用此方法对视频进行注释时，机器学习项目可以准确识别视频开头出现的对象，消失几帧后又重新出现。
如果使用单个图像方法进行标注，计算机可能会将重新出现的图像视为新对象，从而导致错误分类。 但是，在连续帧方法中，计算机会考虑图像的运动，从而确保视频的连续性和完整性保持良好。
连续框架方法是一种更快的注释方法，它为 ML 项目提供了更强大的功能。 标注精准，消除人为偏见，分类更准确。 然而，这并非没有风险。 一些可能会改变其有效性的因素，例如图像质量和视频分辨率。
视频标签/注释的类型
几种视频注释方法，例如地标、语义、3D 长方体、多边形和折线注释，用于注释视频。 让我们看看这里最受欢迎的。
地标注释
地标标注，也称为关键点，一般用于识别较小的物体、形状、姿势和动作。
点被放置在对象上并链接，从而在每个视频帧中创建项目的骨架。 此类标注主要用于检测面部特征、姿势、情绪和人体部位，用于开发 AR/VR 应用、面部识别应用和运动分析。
语义分割
语义分割是另一种类型的视频注释，有助于训练更好的人工智能模型。 在此方法中，图像中存在的每个像素都分配给特定的类。
通过为每个图像像素分配一个标签，语义分割将同一类的多个对象视为一个实体。 但是，当您使用实例语义分割时，同一类的多个对象被视为不同的单个实例。
3D 长方体注释
这种类型的注释技术用于对象的准确 3D 表示。 3D 边界框方法有助于在运动时标记对象的长度、宽度和深度，并分析它与环境的交互方式。 它有助于检测物体相对于其三维环境的位置和体积。
注释者首先在感兴趣的对象周围绘制边界框并将锚点保持在框的边缘。 在运动过程中，如果某个对象的锚点因另一个对象而被阻挡或不在视野范围内，则可以根据帧中测量的长度、高度和角度大致判断边缘的位置。
多边形注释
当发现 2D 或 3D 边界框技术不足以准确测量对象的形状或在运动时，通常使用多边形注释技术。 例如，多边形注释可能会测量不规则的对象，例如人或动物。
为了使多边形注释技术准确，注释者必须通过在感兴趣对象的边缘周围精确放置点来绘制线条。
折线注释
折线注释有助于训练基于计算机的 AI 工具来检测街道车道，从而开发高精度的自动驾驶汽车系统。 计算机允许机器通过检测车道、边界和边界来查看方向、交通和转向。
注释器沿着车道边界绘制精确的线条，以便 AI 系统可以检测道路上的车道。
二维边界框
2D 边界框方法可能是最常用于注释视频的方法。 在这种方法中，注释者在感兴趣的对象周围放置矩形框，以进行识别、分类和标记。 矩形框是在对象运动时跨帧手动绘制的。
为确保 2D 边界框方法有效工作，注释者必须确保将框绘制得尽可能靠近对象的边缘，并在所有帧中进行适当的标记。
视频标注行业用例
视频注释的可能性似乎无穷无尽； 然而，一些行业比其他行业更多地使用这项技术。 但毫无疑问，我们刚刚触及了这座创新冰山的一角，还有更多的事情要做。 无论如何，我们列出了越来越依赖视频注释的行业。
自动驾驶汽车系统
支持计算机视觉的人工智能系统正在帮助开发自动驾驶和无人驾驶汽车。 视频标注已广泛用于开发用于目标检测的高端自动驾驶车辆系统，例如信号、其他车辆、行人、路灯等。
医疗人工智能
医疗保健行业的视频注释服务使用量也出现了更显着的增长。 计算机视觉提供的众多好处包括医学诊断和成像。
虽然医疗 AI 最近才开始利用计算机视觉的优势，但我们确信它可以为医疗行业带来诸多好处。 视频注释被证明有助于分析乳房 X 光片、X 射线、CT 扫描等，以帮助监测患者的状况。 它还帮助医疗保健专业人员及早发现病情并帮助进行手术。
零售业
零售行业还使用视频注释来了解消费者行为以增强其服务。 通过对门店内消费者的视频进行标注，可以了解顾客如何选择产品、如何退货、如何防盗。
地理空间产业
视频注释也被用于监控和图像行业。 注释任务包括从无人机、卫星和航拍镜头中获取有价值的情报，以训练 ML 团队以提高监控和安全性。 ML 团队经过培训，可以跟踪嫌疑人和车辆，以直观地跟踪行为。 地理空间技术也在为农业、测绘、物流和安全提供动力。
农产品
计算机视觉和人工智能能力正被用于改善农业和畜牧业。 视频注释还有助于了解和跟踪植物生长牲畜运动并提高收割机械性能。
计算机视觉还可以分析谷物质量、杂草生长、除草剂使用等。
媒体
视频注释也被用于媒体和内容行业。 它被用于帮助分析、跟踪和改善运动队的表现，识别社交媒体帖子上的性或暴力内容，以及改进广告视频等等。
工业
制造业也越来越多地使用视频注释来提高生产力和效率。 机器人正在接受带注释的视频培训，以在固定地点导航、检查装配线、跟踪物流中的包裹。 受过注释视频训练的机器人正在帮助发现生产线上的缺陷物品。
视频注释的常见挑战
视频注释/标签可能会给注释者带来一些挑战。 让我们看看开始之前需要考虑的一些要点 计算机视觉的视频注释 项目。
繁琐的程序
视频注释的最大挑战之一是处理海量 视频数据集 需要仔细检查和注释。 为了准确地训练计算机视觉模型，访问大量带注释的视频至关重要。 由于对象不是静止的，就像它们在图像注释过程中一样，因此必须拥有能够捕捉运动对象的高技能注释者。
视频必须被分解成几帧的更小的片段，然后可以识别单个对象以进行准确的注释。 除非使用注释工具，否则整个注释过程存在繁琐且耗时的风险。
准确性
在视频注释过程中保持高水平的准确性是一项具有挑战性的任务。 注释质量应在每个阶段进行一致检查，以确保正确跟踪、分类和标记对象。
除非没有在不同级别检查注释的质量，否则不可能设计或训练出独特且质量好的算法。 此外，不准确的分类或注释也会严重影响预测模型的质量。
可扩展性
除了确保准确性和精确度之外，视频注释还应该是可扩展的。 公司更喜欢注释服务，这些服务可以帮助他们快速开发、部署和扩展 ML 项目，而不会严重影响底线。
选择合适的视频标签供应商
视频注释的最后一个可能也是最关键的挑战是使用可靠且经验丰富的视频数据注释服务提供商的服务。 有专家 视频标注服务商 将大大有助于确保您的 ML 项目按时稳健地开发和部署。
聘请确保彻底遵守安全标准和法规的供应商也很重要。 选择最受欢迎或最便宜的提供商可能并不总是正确的选择。 您应该根据您的项目需求、质量标准、经验和团队专业知识寻找合适的供应商。
结论
视频注释与从事项目的团队一样重要。 它对一系列行业都有很多好处。 尽管如此，如果没有经验丰富且有能力的注释者的服务，您可能无法交付世界一流的模型。
当您希望推出基于计算机视觉的先进人工智能模型时，Shaip 应该是您选择的服务提供商。 当涉及到质量和准确性时，经验和可靠性就很重要。 它可以对您的项目的成功产生很大的影响。
在 Shaip，我们拥有处理不同复杂程度和要求的视频注释项目的经验。 我们拥有一支经验丰富的注释员团队，他们训练有素，可为您的项目和人工监督专家提供定制支持，以满足您项目的短期和长期需求。
我们只提供符合严格数据安全标准的最高质量注释，而不会影响截止日期、准确性和一致性。
我们聊聊吧
常见问题
视频注释是标记用于训练机器学习模型以帮助系统识别对象的视频剪辑。 与图像注释不同，视频注释是一个复杂的过程，因为它涉及将整个视频分解为多个帧和图像序列。 对逐帧图像进行注释，以便系统能够准确地识别和识别物体。
视频注释者使用多种工具来帮助他们有效地注释视频。 然而，视频标注是一个复杂而漫长的过程。 由于注释视频比注释图像花费的时间要长得多，因此工具有助于加快处理速度、减少错误并提高分类准确性。
是的，可以注释 YouTube 视频。 使用注释工具，您可以添加文本、突出显示视频的某些部分并添加链接。 您可以编辑和添加新的注释，从不同的注释类型中进行选择，例如对话气泡、文本、聚光灯、注释和标签。
视频注释的总成本取决于几个因素。 首先是视频的长度、注释过程使用的工具类型以及所需的注释类型。 您应该考虑人工注释者和监督专家花费的时间，以确保交付高质量的工作。 开发高质量的机器学习模型需要专业的视频注释工作。
注释的质量取决于为特定目的准确训练 ML 模型的准确性和能力。 高质量的工作将没有偏见、分类错误和缺失帧。 在注释过程的各个级别进行多次检查将确保更高的工作质量。