Максимізація точності машинного навчання за допомогою відеоанотацій та позначень
Вичерпний посібник
Ключові винесення
- Відеоанотації навчають моделям машинного навчання які об'єкти та як вони рухаються та змінюються з часом (відстеження, дії, події).
- Найбільша відмінність від анотацій зображень полягає в тимчасова узгодженістьтой самий об'єкт повинен зберігати той самий ідентифікатор (ID) та мітку в усіх фреймах.
- Сучасні команди зменшують зусилля за допомогою ключові кадри + інтерполяція/поширення + попереднє маркування за допомогою штучного інтелекту, а потім інвестуйте заощадження в забезпечення якості.
- Дизайн набору даних (частота дискретизації, стратегія кліпування, онтологія) часто має таке ж значення, як і обраний вами інструмент.
Що таке відео анотація?
Відеоанотація — це процес позначення об’єктів, дій або подій у відеокадрах, щоб моделі комп’ютерного зору могли навчатися на структурованих «основних даних».
На відміну від статичних зображень, відеоанотації повинні зберігати часовий контекст — те, що відбувається між кадрами (рух, перекриття, зміна поз, взаємодії).
Наприклад , під час розробки автономних транспортних засобів відеоанотації використовуються для позначення елементів дороги, таких як пішоходи, світлофори, інші транспортні засоби та розмітка смуг руху, на записах з відеореєстратора. Це допомагає системі штучного інтелекту навчитися безпечно орієнтуватися в реальних умовах, розпізнаючи та реагуючи на різні об'єкти та сценарії, коли вони рухаються.
Анотація відео проти анотації зображення
| Фактор | Анотація зображення | Відео анотація |
|---|---|---|
| Структура даних | Незалежні зразки | Упорядковані за часом кадри (послідовність) |
| Чого навчаються моделі | Поява за мить | Зовнішній вигляд та поведінка з часом |
| Тверда частина | Жорстка геометрія | Часова узгодженість (ідентичність, оклюзія, дрейф) |
| Ефективна стратегія | Підпишіть кожне зображення | Ключові кадри + поширення/інтерполяція + контроль якості |
| Типові виходи | Коробки/маски/ключові точки | Треки (ідентичність з плином часу), події, мітки на рівні кадру |
Призначення анотацій і маркування відео в ML
Ваш оригінальний розділ «мета» хороший і його слід залишити. Тут він розширений контекстом, щоб бути кориснішим як для інженерів, так і для покупців:
1. Виявлення об'єктів (Що присутнє?)
Мета: навчити моделі відповідати на запитання «які об’єкти існують у цьому кадрі?»
Типовий результат: обмежувальні рамки, полігони, маски сегментації.
Коли це має значення:
- Підрахунок людей/транспортних засобів/предметів
- Аналіз запасів / полиць
- Базовий контроль відповідності (шолом/без шолома)
2. Локалізуйте об'єкти (Де вони знаходяться?)
Локалізація зосереджена на точному положенні . Це може бути:
- Грубий (2D обмежувальні рамки)
- Вишукано (полігони/сегментація)
- З урахуванням глибини (3D-кубоїди)
Чому це важливо:
- Навігація та робототехніка потребують надійної геометрії
- Медична візуалізація/відео потребує граничної точності
- Виробництво потребує точного визначення місця дефекту
3. Відстежуйте об'єкти (куди вони рухаються з часом?)
Відстеження навчає моделі ідентичності з плином часу — той самий об'єкт повинен дотримуватися того самого шляху, коли він рухається, зникає за перешкодами або знову з'являється.
Це має вирішальне значення для відстеження бенчмарків та форматів, де анотації явно кодують ідентичність об'єкта по кадрах (наприклад, формат послідовності MOT визначає ідентичності з плином часу).
4. Відстежуйте діяльність/події (Що сталося?)
Відстеження активності полягає у позначенні дій та подій, таких як:
- «Падіння людини» (початок/кінець)
- «Вилковий навантажувач в'їжджає в зону обмеженого доступу»
- «Клієнт вибирає товар → повертає товар»
- «Транспортний засіб змінює смугу руху»
Це можна представити за допомогою:
- Теги рівня кадру («дія присутня в кадрі»)
- Часові сегменти (час початку → час закінчення)
- Події, пов’язані з об’єктом («ця людина біжить»)
Техніка відео анотації
Анотація ключового кадру
Анотатори позначають лише найважливіші кадри, де об’єкти змінюють положення, розмір або видимість. Решта відео заповнюється за допомогою поширення, а потім швидко переглядається та виправляється.
Інтерполяція / Поширення
Після позначення двох ключових кадрів інструмент автоматично переносить анотацію на кадри між ними. Це заощаджує час на повторювану роботу, але все одно потребує перегляду, коли рух швидкий або об'єкти перекриваються.
Автоматичне відстеження (відстеження ідентифікаторів у різних кадрах)
Інструмент відстежує об'єкт через кадри, щоб підтримувати послідовну ідентичність (відстеження) з часом. Він добре працює для постійних об'єктів, але може дати збій у переповнених сценах, тому перевірки перемикання ідентифікаторів є важливими.
Попереднє маркування за допомогою штучного інтелекту + контроль якості людиною
Моделі спочатку пропонують блоки/маски/треки, а люди їх схвалюють або виправляють. Це пришвидшує маркування в узгоджених середовищах, але забезпечує якість лише в поєднанні з надійним контролем якості та чіткими інструкціями.
Типи відеоанотацій та коли їх використовувати
Залишати цей розділ поза контентом, а цю таблицю — після нього
| Тип анотації | Найкраще для | Плюси | Вартові аути |
|---|---|---|---|
| 2D обмежувальна рамка | Виявлення + відстеження в багатьох сферах | Швидкий, масштабований | Нещільно закріплені коробки знижують якість; потрібна безперервність ідентифікації |
| Багатокутник | Неправильні форми (люди/тварини/предмети) | Точніші межі | Повільніше, ніж коробки |
| Семантична / екземплярна сегментація | Розуміння з точністю до пікселя | Найкраще підходить для меж, щільних сцен | Дорого; потребує надійного контролю якості |
| Ключові точки / Орієнтири | Поза, обличчя, жести | Допомагає зрозуміти позу/дію | Потрібні чіткі інструкції для кожного ключового моменту |
| Полілінія | Доріжки, бордюри, стежки | Чудово підходить для виявлення дороги/смуги руху | Необхідні рекомендації щодо злиття/розділу |
| 3D-прямокутний куб | Сцени з урахуванням глибини (автомобільні/робототехнічні) | Захоплює 3D-позицію/об'єм | Потрібно більше навичок + часу |
| Теги тимчасових подій | Дії/події з початком/кінцем | Потужний для розпізнавання активності | Потрібні чіткі визначення для «початку/кінця» |
Випадки використання відеоанотації в галузі
Відеоанотації використовуються в багатьох галузях, але найширше впровадження спостерігається там, де моделі повинні розуміти рух, поведінку та події з плином часу. Нижче наведено найпоширеніші випадки використання в галузі.
Автономне водіння та система допомоги водієві (ADAS)
Спільні цілі: Виявлення та відстеження учасників дорожнього руху, розуміння структури смуг руху та розпізнавання критично важливих для безпеки ситуацій (майже аварії, раптове гальмування, виїзди на дорогу).
Що позначати: транспортні засоби, пішоходи, велосипедисти (з однаковими ідентифікаторами в усіх кадрах), світлофори/знаки, смуги руху/узбіччя дороги та такі події, як «зміна смуги руху» або «пішохідний перехід».
Найкращі типи анотацій: 2D обмежувальні рамки + ідентифікатори відстеження (основні), полілінії для смуг/країв доріг, додаткові 3D-прямокутники для розуміння глибини/розміру.
Фокус на забезпеченні якості: запобігання змінам ідентифікаторів у переповнених сценах, визначення чітких правил перекриття (коли об'єкти частково приховані) та забезпечення узгодженості ліній доріжок під час змін кадру.
Охорона здоров'я (медичне відео: ендоскопія/ультразвук/хірургія)
Спільні цілі: Визначення клінічно значущих ділянок та орієнтирів з часом для сприяння виявленню, класифікації та розуміння процедури.
Що позначати: Ділянки інтересу (ураження/межі тканин), анатомічні орієнтири, розташування інструментів та скроневі сегменти (наприклад, «поліп видимий» початок→кінець).
Найкращі типи анотацій: сегментація (для точних меж), ключові точки/орієнтири (для анатомії), рамки (для інструментів), мітки часових подій (для кроків процедури).
Фокус на забезпеченні якості: Точність меж та узгодженість позначок є критично важливими — використовуйте суворі визначення, експертну оцінку та чітку обробку «невизначених/однозначних» даних, щоб уникнути шуму на основі фактичних даних.
Аналітика роздрібної торгівлі та в магазинах
Спільні цілі: Відстежуйте переміщення клієнтів, вимірювайте поведінку клієнтів у черзі та виявляйте взаємодію продуктів для покращення операцій та рішень щодо планування.
Що позначити: Відстеження людей (ідентифікатори), зони магазину (полиця, зона оформлення замовлення) та події, такі як «отриманий товар», «повернений товар», «вхід до черги», «вихід з черги».
Найкращі типи анотацій: Поля + ідентифікатори відстеження для людей, полігони для зон, мітки часових подій для взаємодій та подій черги.
Фокус на забезпеченні якості: Чіткі визначення подій (що вважається «вибором» проти «дотику»), узгоджені межі зон та правила маркування, що забезпечують конфіденційність (наприклад, уникайте деталей на рівні обличчя, якщо це не потрібно).
Геопросторове відео (аерофотозйомка/відео з дронів/супутникове відео)
Спільні цілі: Виявляйте та контролюйте інфраструктуру, картографуйте межі та відстежуйте рухомі об'єкти (транспортні засоби/судна) на великих площах та з різною роздільною здатністю.
Що позначити: Дороги/стежки, будівлі/території інтересу, водні межі, рухомі об'єкти (зі слідами) та зміни подій (хід будівництва, поширення повені).
Найкращі типи анотацій: Полілінії (дороги/краї), полігони (території/будівлі), блоки + відстеження (рухомі об'єкти), додаткова сегментація для класів землі/води/рослинності.
Фокус на забезпеченні якості: узгодженість між різними локаціями та рівнями масштабування, правила для об'єктів з низькою роздільною здатністю та чіткі рекомендації щодо «частково видимих» або розмитих цілей.
Сільське господарство (ферми, сільськогосподарські культури, тваринництво)
Спільні цілі: Контролюйте стан посівів, виявляйте бур'яни/хвороби та відстежуйте поведінку худоби для підвищення продуктивності та безпеки.
Що позначити: Ряди посівів/межі полів, ділянки з бур'янами та посівами, плями хвороб, тварини (сліди) та події, такі як «потрапляння тварини на заборонену територію».
Найкращі типи анотацій: Полілінії/полігони (ряди/поля), сегментація (культура проти бур'янів/хвороб), блоки + відстеження (худоба), мітки подій (поведінкові інциденти).
Фокус контролю якості: врахування сезонності та змін освітлення, узгоджена таксономія (типи культур/типи бур'янів) та чіткі правила для перекриття рослинності та часткової видимості.
Медіа, спорт та розваги
Спільні цілі: Відстежуйте гравців/об'єкти, виявляйте яскраві моменти та розумійте дії для аналітики, трансляційних накладок або індексації контенту.
Що позначити: Сліди гравців та м'яча/об'єктів, ключові моменти (гол, кидок, фол) та, за бажанням, орієнтири поз для детального розуміння рухів.
Найкращі типи анотацій: Блоки + відстеження (гравці/м'яч), мітки часових подій (виділення), додаткові ключові точки для аналізу на основі поз.
Фокус на забезпеченні якості: точне визначення часу події (початок/кінець), безперервність ідентифікації під час швидкого руху/перекриттів та узгоджені визначення суб'єктивних подій (наприклад, критерії «фолу»).
Безпека виробництва та промисловості
Спільні цілі: Виявляйте проблеми з дотриманням вимог безпеки, контролюйте зони обмеженого доступу та відстежуйте переміщення обладнання/людей для зменшення кількості інцидентів.
Що позначити: Відстеження людей, атрибути ЗІЗ (шолом/жилет), вилкові навантажувачі/роботи, зони обмеженого доступу та події, такі як «вхід у зону», «майже промах», «небезпечна відстань».
Найкращі типи анотацій: Блоки + відстеження (люди/обладнання), атрибути (ЗІЗ), полігони (зони), мітки часових подій (інциденти безпеки).
Фокус на забезпеченні якості: Дуже чіткі визначення відповідності (що вважається «носінням шолома»), суворі межі зон та перевірки упередженості для зменшення кількості хибних тривог, які підривають довіру.
Покроковий робочий процес: як анотувати відео для машинного навчання
Крок 1: Визначте завдання (і як виглядає поняття «добре»)
Запишіть:
- Цільовий варіант використання (наприклад, відстеження кількох об'єктів проти розпізнавання дій)
- Необхідні виходи (блоки, маски, треки та події)
- Показники прийняття (наприклад: узгодженість, повнота, відсоток успішного проходження рецензування)
Посібники конкурентів, які мають високі рейтинги, починаються тут, оскільки це запобігає переробці пізніше.
Крок 2: Створіть свою онтологію + рекомендації (прихований фактор ранжування)
Сильна онтологія зменшує «зміщення міток» з часом. Практичні правила:
- Визначте кожен клас за допомогою включити/виключити Приклади
- Визначення політики оклюзії (коли продовжувати маркування, а коли зупиняти)
- Визначення правил ідентифікації (коли починається нова ідентифікація)
Команди, які «виконують ітерації, засновані на реальності», проводять невеликий пілотний проект, порівнюють анотатори, а потім уточнюють рекомендації.
Крок 3: Підготовка відеоданих (кліпи, семплування, ключові кадри)
Замість того, щоб позначати кожен кадр:
- Розділіть довгі відео на змістовні елементи кліпси (за сценою, ракурсом камери, сценарієм)
- Вибрати частота дискретизації кадрів (нижча ставка зменшує резервування; вища ставка збільшує покриття + вартість).
- Скористайтеся кнопкою Ключові кадри для моментів змін (рух/перекриття/взаємодія), а потім поширюються між ними.
Крок 4: Анотуйте з урахуванням часової узгодженості
Сучасні робочі процеси зазвичай виглядають так:
- Ретельно позначте ключові кадри
- Використовуйте інтерполяцію/поширення або маркування за допомогою штучного інтелекту для заповнення прогалин
- Ручне виправлення дрейфу, перекриттів та пропущених об'єктів
Автоматизація цінна, але лише за умови суворого дотримання контролю якості. Багато практичних посібників зараз розглядають автоматизацію як стандартну практику.
Крок 5: Забезпечення якості, яке фактично виявляє збої (а не просто «вибіркову перевірку»)
Практичний стек контролю якості:
- Калібрувальний раунд: кілька анотаторів позначають один і той самий кліп → порівнюють розбіжності → оновлюють правила
- Перевірки безперервності: Ідентифікатори не повинні «перестрибувати» між об'єктами; цілісність відстеження є критично важливою для відстеження наборів даних.
- Черга розгляду граничних випадків: розмиття руху, перекриття, сцени скупчення людей
- Політика «невизначеності прапора»: не вгадуйте; позначте неоднозначність для рецензентів (запобігає непомітному пошкодженню набору даних)
Крок 6: Експортуйте анотації у форматах, які очікує ваш стек машинного навчання
Якщо ви навчаєте моделі відстеження, ваш експорт повинен зберігати асоціацію фреймів + ідентичність (track_id) . Формати, такі як MOT , явно розроблені навколо frame_id та track_id.
Порада: Визначте формат експорту заздалегідь, щоб не виявити надто пізно, що вам потрібні треки, атрибути чи події, які ваша поточна схема не може відобразити.
Вибір дизайну набору даних, що визначає вартість + продуктивність моделі
Частота кадрів / стратегія дискретизації
- Висока вибірка = більше маркованих кадрів, вища вартість, більша резервування
- Менша вибірка = швидше маркування, але ризикує пропустити рідкісні переходи. Посібники в стилі Roboflow чітко рекомендують експериментувати, щоб збалансувати насиченість та робоче навантаження.
Ключові кадри проти щільного маркування
- Щільне маркування може бути необхідним для швидкого руху або завдань, критично важливих для безпеки
- Ключові кадри + поширення часто працюють для плавніших послідовностей — тоді витрачайте заощадження на контроль якості
Стратегія кліпів (різноманітність перемагає гучність)
Часто краще узагальнення можна отримати з:
- більше оточення, освітлення, ракурсів камери та крайніх випадків, ніж просто додавання більшої кількості годин схожого матеріалу.
Загальні проблеми анотації відео
Відеоанотація залишається однією з найвимогливіших частин створення надійних систем комп'ютерного зору. Хоча сучасні інструменти покращили швидкість, завдання полягає не лише в тому, щоб просто маркувати більше кадрів. Командам тепер потрібні анотовані відеодані, які є точними, узгодженими, відстежуваними та репрезентативними для реальних умов. Галузеві рекомендації все частіше вказують на поєднання автоматизації, перевірки людиною та управління як на найефективніший шлях розвитку.
1. Робочі процеси з великим обсягом роботи, що потребують багато часу
Відео генерує величезні обсяги даних. Один проєкт може містити тисячі кліпів, кілька об'єктів на кадр і тривалі часові послідовності, які необхідно постійно відстежувати. Навіть з автоматичним відстеженням та інтерполяцією командам все ще потрібна перевірка людиною для перевірки складних сцен, виправлення дрейфу та підтвердження граничних випадків.
2. Збереження точності анотацій у різних кадрах
Точність у відео складніша за точність у зображеннях, оскільки мітки повинні залишатися правильними з часом, а не лише в одному кадрі. Обмежувальні рамки, полігони, ключові точки та теги подій можуть легко стати несумісними, коли об'єкти швидко рухаються, змінюють форму або зникають і знову з'являються. Ось чому високопродуктивні команди використовують чіткі інструкції, періодичні аудити та перевірки на відповідність, замість того, щоб покладатися на однопрохідний робочий процес мічення.
3. Затінення, розмиття руху та складність сцени
Відеозаписи реального світу виглядають неохайно. Об'єкти часто частково приховані, погано освітлені, скупчені або рухаються зі швидкістю. Ці умови ускладнюють маркування та можуть знизити якість моделі, якщо вони не обробляються послідовно в наборі даних. Нещодавні дослідження та тенденції в інструментах показують зростаючу увагу до анотацій з урахуванням перекриття та обробки крайніх випадків, оскільки саме в цих сценаріях виробничі моделі часто дають збій.
4. Масштабованість без шкоди для якості
Масштабувати проект маркування, додаючи більше анотаторів, відносно легко. Набагато складніше масштабувати, зберігаючи узгодженість. У міру зростання проектів команди часто стикаються з дрейфом міток, невідповідністю рецензентів та нерівномірною якістю в різних пакетах. Найсильніші робочі процеси поєднують автоматизацію для швидкості з перевіркою за участю людини, наборами рецензій золотого стандарту та вимірюваною узгодженістю між анотаторами.
5. Зміщення набору даних та неповне покриття граничних випадків
Модель, навчена на чистих, повторюваних кадрах, може добре працювати в тестуванні, але не працювати у виробництві. Набори відеоданих повинні включати достатню кількість варіацій освітлення, погоди, ракурсів камери, географічних регіонів, демографічних показників та рідкісних подій, щоб відобразити реальні умови розгортання. Керівництво NIST щодо ризиків ШІ також підкреслює необхідність відображення контексту, вимірювання ризику та управління впливом на результати, що робить розробку набору даних так само важливою, як і виконання позначок.
6. Безпека даних, конфіденційність та відповідність вимогам
Відео часто містить конфіденційний контент: обличчя, номерні знаки, медичні зображення, кадри з робочого місця або середовища клієнтів. Це означає, що анотації також є проблемою управління даними. Залежно від проекту, організаціям можуть знадобитися постачальники та процеси, що відповідають GDPR, HIPAA або ширшим стандартам управління безпекою, таким як ISO/IEC 27001.
7. Слабка документація та погана перевірка
Помічений набір даних корисний лише настільки, наскільки корисні його інструкції та історія рішень. Якщо правила анотації нечіткі, командам важко відтворити якість у великих масштабах. Сучасним програмам анотації потрібні інструкції з версіями, правила обробки винятків, журнали контролю якості та задокументовані критерії прийнятності, щоб моделі можна було ітеративно вдосконалювати, а не перенавчати на несумісних базових даних.
Як вибрати правильного постачальника послуг з маркування відео
Шукайте знання предметної області, а не лише здатність до анотацій
Постачальник може бути чудовим у загальних обмежувальних рамках, але слабким у візуалізації в охороні здоров'я, автономному водінні, аналізі поведінки в роздрібній торгівлі або промисловому інспекції. Оберіть партнера, який розуміє вашу онтологію, цілі вашої моделі та граничні випадки, що мають значення у вашому середовищі розгортання. Знайомство з предметною областю зазвичай призводить до кращих інструкцій, меншої кількості циклів переробки та більшої узгодженості маркування.
Оцініть їхню систему забезпечення якості
Запитайте, як постачальник вимірює якість анотацій. Сильні постачальники зазвичай використовують багатоетапну контроль якості, ескалацію рецензентів, золоті стандарти та перевірки угод з анотаторами, де це доречно. Якщо якість описується лише в загальних рисах і не пов'язана з вимірюваними робочими процесами, це є тривожним сигналом.
Підтвердіть, що вони підтримують робочі процеси з участю людини
Сучасне відеомаркування не повинно бути повністю ручним, і воно також не повинно бути повністю автоматизованим. Найкращі постачальники поєднують попереднє маркування за допомогою моделі, відстеження об'єктів, інтерполяцію та експертну перевірку людиною. Такий гібридний підхід зазвичай підвищує швидкість, зберігаючи при цьому точність на складних кадрах та неоднозначних подіях.
Перевірка безпеки та готовності до дотримання вимог
Якщо ваші дані містять особистий, медичний, фінансовий або регульований контент, безпека не може бути другорядною. Запитайте про контроль доступу, журнали аудиту, сегрегацію даних, політики зберігання та чи може постачальник підтримувати вимоги, що стосуються вашого бізнесу, такі як GDPR, HIPAA або практики, що відповідають стандарту ISO/IEC 27001.
Оцінка масштабованості та реалістичності виконання робіт
Постачальник повинен мати можливість перейти від пілотного до виробничого проекту без погіршення якості. Запитайте, як вони справляються з раптовим збільшенням обсягів, багатомовними або багатогеографічними програмами, навчанням рецензентів та ескалацією крайніх випадків. Дешева цінова пропозиція не буде корисною, якщо вона створює затримки на виробництві, витрати на переназначення та перенавчання моделі.
Запитайте про інструменти, інтеграцію та аудит
Хороші постачальники повинні зручно працювати із сучасними платформами анотацій та підтримувати чистий експорт, керування версіями таксономії та звітність з контролю якості. Ви повинні мати можливість відстежувати, що було позначено, ким, за якою версією рекомендацій та як вирішувалися суперечки. Така видимість є важливою для налагодження моделі та постійного вдосконалення MLOps.
Як Shaip підтримує проекти відеоанотацій
Shaip підтримує проекти відеоанотацій зі збором даних, маркуванням кадрів та подій, відстеженням об'єктів, сегментацією, часовим тегуванням та перевіркою якості. Shaip також підтримує конфіденційні відеороботи з деідентифікацією, включаючи маскування або розмиття ідентифікаційних даних за потреби. У різних випадках використання Shaip може допомогти з проектами комп'ютерного зору, штучного інтелекту в охороні здоров'я, мультимодального штучного інтелекту та просторового штучного інтелекту, а також підтримує пов'язані сервіси, такі як ліцензовані набори даних, вирівнювання транскриптів та збагачення метаданих.
Висновок
Відеоанотації — це як про технологію, так і про команду, яка працює над проєктом. Відеоанотації мають безліч переваг для різних галузей. Однак без послуг досвідчених та кваліфікованих анотаторів ви можете не мати змоги створювати моделі світового класу.
Якщо ви хочете запустити передову модель штучного інтелекту на основі комп'ютерного зору, Shaip має бути вашим вибором як постачальника послуг. Коли йдеться про якість і точність відеоанотацій, досвід і надійність мають значення. Це може суттєво вплинути на успіх вашого проєкту.
У Shaip ми маємо досвід роботи з проектами відеоанотацій різного рівня складності та вимог. У нас є досвідчена команда анотаторів, навчених надавати індивідуальну підтримку вашому проекту, а також фахівці з контролю, щоб задовольнити короткострокові та довгострокові потреби вашого проекту. Ми надаємо лише анотації найвищої якості, які відповідають суворим стандартам безпеки даних без шкоди для термінів, точності та узгодженості.
Давай поговоримо
Часті питання (FAQ)
Визначте завдання, створіть правила маркування, виберіть вибірку/ключові кадри, додайте анотації з часовою узгодженістю, виконайте контроль якості, а потім експортуйте у форматі, який очікує ваш навчальний конвеєр.
У наборах відеоданих зазвичай використовуються мітки кадрів та подій, теги відстеження, маски сегментації та часові теги, які позначають початок та завершення дії.
Якість зазвичай покращується за допомогою часового контролю якості, перевірки складних випадків руху, багатопрохідного контролю якості та експертного розгляду граничних випадків.
Так, чутливі візуальні матеріали у відео можна захистити за допомогою методів деідентифікації, таких як розмиття або маскування ідентифікаційних даних та іншого приватного контенту.
Їм слід шукати підтримку в колекції відео, маркуванні кадрів та подій, відстеженні, сегментації, часовому тегуванні, забезпеченні якості та пов'язаних службах курування, таких як вирівнювання транскриптів та збагачення метаданих.
Вартість залежить від обсягу кадрів, типу анотацій (коробки, сегментація, 3D), складності сцени та вимог до забезпечення якості. Пілотний проект допомагає оцінити час кожного кліпу перед масштабуванням.
До поширених випадків використання належать відстеження об'єктів, розпізнавання дій, виявлення подій, аналіз спостереження, сегментація доріг та смуг руху, а також оцінка пошкоджень транспортних засобів.
