Максимальна точність машинного навчання за допомогою відеоанотацій і маркування:
Вичерпний посібник
Малюнок говорить тисячу слів — це досить поширений вислів, який ми всі чули. Тепер, якщо зображення може сказати тисячу слів, уявіть, що може сказати відео. Можливо, мільйон речей. Однією з революційних галузей штучного інтелекту є комп’ютерне навчання. Жодна з новаторських програм, які нам обіцяли, як-от безпілотні автомобілі чи інтелектуальні роздрібні каси, неможлива без відеоанотацій.
Штучний інтелект використовується в кількох галузях для автоматизації складних проектів, розробки інноваційних і вдосконалених продуктів і надання цінних ідей, які змінюють природу бізнесу. Комп’ютерне зір є однією з таких галузей штучного інтелекту, яка може повністю змінити спосіб роботи кількох галузей, які залежать від величезної кількості зображень і відео.
Комп’ютерне бачення, яке також називають CV, дозволяє комп’ютерам і пов’язаним системам отримувати значущі дані з візуальних елементів – зображень і відео та виконувати необхідні дії на основі цієї інформації. Моделі машинного навчання навчені розпізнавати шаблони та зберігати цю інформацію у своєму штучному сховищі для ефективної інтерпретації візуальних даних у реальному часі.
Для кого цей посібник?
Цей розширений посібник призначений для:
- Усі ви, підприємці та соло-підприємці, які регулярно обробляють величезні обсяги даних
- ШІ та машинне навчання або професіонали, які починають працювати з методами оптимізації процесів
- Менеджери проектів, які мають намір впровадити швидший вихід на ринок для своїх моделей штучного інтелекту або продуктів, керованих штучним інтелектом
- І технічні ентузіасти, які люблять вникати в деталі шарів, задіяних у процесах ШІ.
Що таке відео анотація?
Відеоанотація – це техніка розпізнавання, позначення та позначення кожного об’єкта у відео. Це допомагає машинам і комп’ютерам розпізнавати кадрові рухомі об’єкти у відео.
Інженери зібрали анотовані зображення в набори даних відповідно до заздалегідь визначених даних
категорій, щоб навчати їхні необхідні моделі ML. Уявіть, що ви тренуєте модель, щоб покращити її здатність розуміти сигнали світлофора. По суті відбувається те, що алгоритм навчається на наземних правдивих даних, які містять величезну кількість відео, що показують сигнали світлофора, що допомагає моделі ML точно передбачати правила дорожнього руху.
Призначення анотацій і маркування відео в ML
Відеоанотація використовується в основному для створення набору даних для розробки моделі штучного інтелекту на основі візуального сприйняття. Відео з анотаціями широко використовуються для створення автономних транспортних засобів, які можуть розпізнавати дорожні знаки, присутність пішоходів, розпізнавати межі смуг і запобігати аваріям через непередбачувану поведінку людей.. Відео з анотаціями слугують особливим цілям роздрібної торгівлі з точки зору безкоштовних роздрібних магазинів та надання індивідуальних рекомендацій щодо продуктів.
Він також використовується в галузі медицини та охорони здоров'я, зокрема в медичній ШІ, для точної ідентифікації захворювань та допомоги під час операцій. Вчені також використовують цю технологію для вивчення впливу сонячних технологій на птахів.
Відеоанотація має кілька реальних додатків. Він використовується в багатьох галузях промисловості, але автомобільна промисловість в основному використовує свій потенціал для розробки автономних транспортних систем. Розглянемо глибше основне призначення.
Виявити об'єкти
Відеоанотація допомагає машинам розпізнавати об’єкти, зняті на відео. Оскільки машини не можуть бачити або інтерпретувати навколишній світ, їм потрібна допомога людей, щоб ідентифікувати цільові об’єкти та точно розпізнати їх у кількох кадрах.
Щоб система машинного навчання працювала бездоганно, вона повинна бути навчена на величезних обсягах даних для досягнення бажаного результату
Локалізуйте об’єкти
У відео є багато об’єктів, і коментувати кожен об’єкт складно, а іноді й непотрібно. Локалізація об’єкта означає локалізацію та анотування найбільш видимого об’єкта та фокусної частини зображення.
Відстеження об'єктів
Відеоанотація переважно використовується при створенні автономних транспортних засобів, і дуже важливо мати систему відстеження об’єктів, яка допомагає машинам точно розуміти поведінку людей і динаміку доріг. Він допомагає відстежувати рух транспорту, рух пішоходів, смуги руху, сигнали, дорожні знаки тощо.
Відстеження діяльності
Іншою причиною важливості відеоанотації є те, що до неї звикли тренувати комп'ютерний зір-проекти ML для точної оцінки людської діяльності та поз. Відеоанотація допомагає краще зрозуміти навколишнє середовище, відстежуючи людську діяльність та аналізуючи непередбачувану поведінку. Крім того, це також допомагає запобігти нещасним випадкам, відстежуючи діяльність нестатичних об’єктів, таких як пішоходи, кішки, собаки тощо, та оцінюючи їхні рухи, щоб створити безпілотні транспортні засоби.
Анотація відео проти анотації зображення
Анотації відео та зображень багато в чому схожі, і методи, які використовуються для анотування кадрів, також застосовуються до відео анотації. Однак між цими двома є кілька основних відмінностей, які допоможуть підприємствам вибрати правильний тип анотація даних вони потрібні для свого конкретного призначення.
дані
Коли ви порівнюєте відео та нерухоме зображення, рухоме зображення, таке як відео, є набагато складнішою структурою даних. Відео пропонує набагато більше інформації за кадр і набагато краще уявлення про навколишнє середовище.
На відміну від нерухомого зображення, яке демонструє обмежене сприйняття, відеодані надає цінну інформацію про положення об'єкта. Він також дає вам знати, рухається об’єкт, про який йде мова, чи нерухомий, а також повідомляє про напрямок його руху.
Наприклад, коли ви дивитеся на картинку, ви не можете розпізнати, чи щойно автомобіль зупинився чи завів. Відео дає набагато кращу чіткість, ніж зображення.
Оскільки відео — це серія зображень, що передаються в послідовності, воно надає інформацію про частково або повністю заблоковані об’єкти шляхом порівняння до і після кадрів. З іншого боку, зображення говорить про сьогодення і не дає вам критерію для порівняння.
Нарешті, відео містить більше інформації на одиницю або кадр, ніж зображення. І коли компанії хочуть розвивати занурюючі чи комплексні ШІ та машинне навчання рішення, стане в нагоді відео анотація.
Процес анотації
Оскільки відео є складним і безперервним, вони створюють додатковий виклик для анотаторів. Анотатори повинні ретельно вивчати кожен кадр відео та точно відстежувати об’єкти на кожному етапі та кадрі. Щоб досягти цього більш ефективно, компанії, що займаються створенням відео анотацій, об’єднували кілька команд для анотування відео. Проте ручне анотування виявилося трудомістким і трудомістким завданням.
Розвиток технологій дозволив сьогодні комп’ютерам без зусиль відстежувати цікаві об’єкти по всій довжині відео та коментувати цілі сегменти без будь-якого втручання людини. Тому анотування відео стає набагато швидшим і точнішим.
Точність
Компанії використовують інструменти анотації, щоб забезпечити більшу чіткість, точність та ефективність процесу анотації. За допомогою інструментів анотації кількість помилок значно зменшується. Щоб анотація відео була ефективною, важливо мати однакову категорію або мітки для одного і того ж об’єкта в усьому відео.
Інструменти анотації відео може автоматично й узгоджено відстежувати об’єкти в кадрах і пам’ятати про використання однакового контексту для категоризації. Це також забезпечує більшу узгодженість, точність і кращі моделі AI.
[Докладніше: Що таке анотація та маркування зображень для комп’ютерного зору]
Техніка відео анотації
Анотація зображень і відео використовує майже подібні інструменти та прийоми, хоча вона є більш складною та трудомісткою. На відміну від одного зображення, відео важко коментувати, оскільки воно може містити майже 60 кадрів в секунду. Анотації відео займають більше часу, а також потрібні розширені інструменти анотації.
Метод одного зображення
Метод єдиного зображення використовувався до того, як почали використовуватися інструменти анотатора; однак це не ефективний спосіб анотування відео. Цей метод займає багато часу і не дає переваг відео.
Іншим серйозним недоліком цього методу є те, що, оскільки все відео розглядається як набір окремих кадрів, воно створює помилки в ідентифікації об'єкта. Один і той самий об’єкт може бути класифікований під різними мітками в різних фреймах, через що весь процес втрачає точність і контекст.
Час, який витрачається на анотування відео за допомогою методу одного зображення, надзвичайно великий, що збільшує вартість проекту. Навіть менший проект зі швидкістю менше 20 кадрів в секунду займе багато часу для коментування. Може бути багато помилок неправильної класифікації, пропущених термінів та помилок в анотаціях.
Метод безперервного кадру
Метод безперервного кадру використовує такі методи, як оптичний потік, для точного захоплення пікселів в одному та наступному кадрі та аналізу руху пікселів у поточному зображенні. Це також гарантує, що об’єкти класифікуються та позначаються узгоджено у відео. Сутність постійно розпізнається, навіть коли вона входить у кадр і виходить з нього.
Коли цей метод використовується для анотування відео, проект машинного навчання може точно ідентифікувати об’єкти, присутні на початку відео, зникнути з поля зору на кілька кадрів і знову з’явитися.
Якщо для анотації використовується один метод зображення, комп’ютер може розглядати зображення, що з’явилося, як новий об’єкт, що призведе до неправильної класифікації. Однак у методі безперервного кадру комп’ютер розглядає рух зображень, забезпечуючи належне збереження безперервності та цілісності відео.
Метод безперервного кадру — це швидший спосіб анотування та надає більші можливості для проектів машинного машинного навчання. Анотація точна, усуває людські упередження, а категоризація точніша. Однак не обходиться без ризиків. Деякі фактори, які можуть змінити його ефективність, наприклад якість зображення та роздільна здатність відео.
Типи маркування / анотації відео
Для анотування відео використовується кілька методів анотації відео, таких як орієнтир, семантичний, 3D-кубоїд, багатокутник і полілінія. Давайте розглянемо найпопулярніші з них.
Анотація про орієнтир
Анотація орієнтирів, яку також називають ключовою точкою, зазвичай використовується для ідентифікації менших об’єктів, форм, поз і рухів.
Крапки розташовуються поперек об’єкта та зв’язуються, що створює каркас елемента на кожному відеокадре. Цей тип анотації в основному використовується для виявлення рис обличчя, поз, емоцій та частин людського тіла для розробки додатків AR/VR, програм розпізнавання обличчя та спортивної аналітики.
Семантична сегментація
Семантична сегментація – це ще один тип відеоанотації, який допомагає тренувати кращі моделі штучного інтелекту. У цьому методі кожен піксель, присутній у зображенні, призначається до певного класу.
Призначаючи мітку кожному пікселю зображення, семантична сегментація розглядає кілька об’єктів одного класу як одну сутність. Однак, коли ви використовуєте семантичну сегментацію екземплярів, кілька об’єктів одного класу розглядаються як різні окремі екземпляри.
3D кубоїдна анотація
Цей тип техніки анотації використовується для точного 3D-подання об’єктів. Метод 3D-обмежувальної рамки допомагає позначати довжину, ширину та глибину об’єкта під час руху та аналізує, як він взаємодіє з навколишнім середовищем. Він допомагає визначити положення та об’єм об’єкта по відношенню до його тривимірного оточення.
Анотатори починають з малювання обмежувальних рамок навколо об’єкта, що цікавить, і збереження опорних точок на краю поля. Під час руху, якщо одна з опорних точок об’єкта заблокована або недоступна для огляду через інший об’єкт, можна визначити, де може бути ребро, приблизно на основі виміряної довжини, висоти та кута в кадрі.
Анотація багатокутника
Техніка багатокутної анотації зазвичай використовується, коли метод 2D або 3D обмежувальної рамки виявляється недостатнім для точного вимірювання форми об’єкта або під час руху. Наприклад, багатокутна анотація, ймовірно, вимірює неправильний об’єкт, наприклад людину чи тварину.
Щоб техніка анотації багатокутників була точною, анотатор повинен малювати лінії, розташовуючи точки точно навколо краю об’єкта, що цікавить.
Анотація полілінії
Анотація полілінії допомагає тренувати комп’ютерні інструменти штучного інтелекту для виявлення вуличних смуг для розробки високоточних автономних транспортних систем. Комп’ютер дозволяє машині бачити напрямок, рух і відхилення, виявляючи смуги, кордони та кордони.
Анотатор малює точні лінії вздовж меж смуг, щоб система AI могла виявляти смуги на дорозі.
2D обмежувальна рамка
Метод двовимірної рамки є, мабуть, найбільш використовуваним для анотування відео. У цьому методі анотатори розміщують прямокутні квадрати навколо об’єктів, що цікавлять, для ідентифікації, категоризації та маркування. Прямокутні квадрати малюються вручну навколо об’єктів поперек кадрів, коли вони перебувають у русі.
Щоб забезпечити ефективну роботу методу 2D-обмежувальної рамки, анотатор повинен переконатися, що прямокутник намальований якомога ближче до краю об’єкта та належним чином позначений у всіх кадрах.
Випадки використання відеоанотації в галузі
Можливості відео анотації здаються безмежними; однак деякі галузі використовують цю технологію набагато частіше, ніж інші. Але, безсумнівно, правда, що ми майже торкнулися верхівки цього інноваційного айсберга, і ще попереду. У всякому разі, ми перерахували галузі, які все більше покладаються на відеоанотації.
Автономні транспортні системи
Системи штучного інтелекту з підтримкою комп’ютерного зору допомагають розробляти безпілотні автомобілі. Відеоанотація широко використовується при розробці високоякісних автономних транспортних систем для виявлення об’єктів, таких як сигнали, інші транспортні засоби, пішоходи, вуличні ліхтарі тощо.
Медичний штучний інтелект
У галузі охорони здоров’я також спостерігається більш значне зростання використання послуг відеоанотацій. Серед багатьох переваг, які пропонує комп’ютерний зір, є медична діагностика та візуалізація.
Хоча це правда, що медичний штучний інтелект лише нещодавно почав використовувати переваги комп’ютерного зору, ми впевнені, що він має безліч переваг для медичної галузі. Відеоанотації виявилися корисними для аналізу мамографії, рентгенівських знімків, комп’ютерної томографії тощо, щоб допомогти контролювати стан пацієнтів. Це також допомагає медичним працівникам у ранньому виявленні захворювань і під час операції.
Роздрібна торгівля
Роздрібна торгівля також використовує відеоанотації, щоб зрозуміти поведінку споживачів, щоб покращити свої послуги. Анотуючи відео споживачів у магазинах, можна дізнатися, як клієнти вибирають товари, повертають продукцію на полиці та запобігають крадіжкам.
Геопросторова промисловість
Відеоанотація також використовується в індустрії відеоспостереження та зображень. Завдання анотації включає отримання цінних розвідувальних даних з дрона, супутника та повітряної зйомки для навчання команд ML для покращення спостереження та безпеки. Команди ML навчені стежити за підозрюваними та транспортними засобами, щоб візуально відстежувати поведінку. Геопросторові технології також забезпечують сільське господарство, картографування, логістику та безпеку.
сільське господарство
Комп’ютерний зір та можливості штучного інтелекту використовуються для покращення сільського господарства та тваринництва. Відеоанотація також допомагає зрозуміти та відстежувати рух худоби, що росте рослин, та покращити продуктивність збиральної техніки.
Комп’ютерний зір також може аналізувати якість зерна, ріст бур’янів, використання гербіцидів тощо.
Медіа
Відеоанотація також використовується в медіа та індустрії контенту. Він використовується для аналізу, відстеження та покращення ефективності спортивної команди, виявлення сексуального або насильницького вмісту в публікаціях у соціальних мережах, покращення рекламних відео тощо.
Промисловий
Обробна промисловість також все частіше використовує відеоанотації для підвищення продуктивності та ефективності. Роботи навчаються на анотованих відео орієнтуватися по стаціонарних, оглядати складальні лінії, відстежувати пакети в логістиці. Роботи, навчені на анотованих відео, допомагають виявляти дефектні вироби на виробничих лініях.
Загальні проблеми анотації відео
Анотації/мітки до відео можуть створити кілька проблем для анотаторів. Давайте розглянемо деякі моменти, які потрібно враховувати перед початком відео анотація для комп'ютерного зору проектів.
Стомлива процедура
Однією з найбільших проблем відеоанотації є робота з масою набори відео які необхідно ретельно проаналізувати та коментувати. Для точного навчання моделей комп’ютерного зору вкрай важливо отримати доступ до великої кількості анотованих відео. Оскільки об’єкти не нерухомі, як це було б у процесі анотації зображень, важливо мати висококваліфікованих анотаторів, які можуть знімати об’єкти в русі.
Відео потрібно розбити на менші кліпи з кількох кадрів, а потім можна ідентифікувати окремі об’єкти для точної анотації. Якщо не використовуються інструменти анотування, існує ризик того, що весь процес анотування буде втомливим і тривалим.
Точність
Підтримка високого рівня точності під час процесу анотації відео є складним завданням. Якість анотації слід послідовно перевіряти на кожному етапі, щоб переконатися, що об’єкт відстежується, класифікується та позначено правильно.
Якщо якість анотації не перевіряється на різних рівнях, неможливо розробити чи навчити унікальний та якісний алгоритм. Крім того, неточна категоризація або анотація також можуть серйозно вплинути на якість моделі прогнозування.
масштабованість
Окрім забезпечення точності й точності, відеоанотація також має бути масштабованою. Компанії віддають перевагу сервісам анотацій, які допомагають їм швидко розробляти, розгортати та масштабувати проекти ML, не впливаючи на результат.
Вибір правильного постачальника маркування відео
Також важливо залучити постачальника, який гарантує, що стандарти та правила безпеки ретельно дотримуються. Вибір найпопулярнішого або найдешевшого постачальника не завжди може бути правильним кроком. Ви повинні шукати правильного постачальника, виходячи з потреб вашого проекту, стандартів якості, досвіду та досвіду команди.
Висновок
Відеоанотація стосується не тільки технології, але й команди, яка працює над проектом. Він має масу переваг для низки галузей промисловості. Проте без послуг досвідчених і вмілих анотаторів ви, можливо, не зможете надати моделі світового класу.
Якщо ви плануєте запустити передову модель штучного інтелекту на основі комп’ютерного зору, Shaip має стати вашим постачальником послуг. Коли мова йде про якість і точність, досвід і надійність мають значення. Це може дуже вплинути на успіх вашого проекту.
У Shaip ми маємо досвід роботи з проектами відео анотацій різного рівня складності та вимог. У нас є досвідчена команда анотаторів, навчених, щоб запропонувати індивідуальну підтримку для вашого проекту та спеціалістів з людського нагляду, щоб задовольнити короткострокові та довгострокові потреби вашого проекту.
Ми надаємо лише найякісніші анотації, які відповідають суворим стандартам безпеки даних без шкоди для термінів, точності та послідовності.
Давай поговоримо
Часті питання (FAQ)
Відеоанотація позначає відеокліпи, які використовуються для навчання моделей машинного навчання, щоб допомогти системі ідентифікувати об’єкти. Анотація відео — це складний процес, на відміну від анотації зображень, оскільки він включає розбиття всього відео на кілька кадрів і послідовностей зображень. Покадрові зображення анотовані, щоб система могла розпізнавати та точно ідентифікувати об’єкти.
Анотатори відео використовують кілька інструментів, які допомагають їм ефективно анотувати відео. Однак відеоанотування – це складний і тривалий процес. Оскільки анотування відео займає набагато більше часу, ніж коментування зображень, інструменти допомагають пришвидшити процес, зменшити кількість помилок і підвищити точність класифікації.
Так, можна коментувати відео YouTube. Використовуючи інструмент анотації, ви можете додавати текст, виділяти частини свого відео та додавати посилання. Ви можете редагувати та додавати нові анотації, вибираючи різні типи анотацій, як-от спливаючу підказку, текст, прожектор, нотатку та мітку.
Загальна вартість відеоанотації залежить від кількох факторів. По-перше, це тривалість відео, тип інструменту, який використовується для процесу анотації, і тип необхідної анотації. Ви повинні враховувати час, який витрачають люди-анотатори та спеціалісти з нагляду, щоб забезпечити виконання високоякісної роботи. Для розробки якісних моделей машинного навчання необхідна професійна робота з відео анотації.
Якість анотації залежить від точності та здатності точно навчити вашу модель ML для певної мети. Якісна робота буде позбавлена упередженості, помилок класифікації та відсутніх кадрів. Багаторазові перевірки на різних рівнях процесу анотації забезпечать вищу якість роботи.