Повышение точности машинного обучения с помощью аннотирования и разметки видео.
Полное руководство
Основные выводы
- Аннотирование видеоматериалов обучает модели машинного обучения. какие объекты и как они двигаются и меняются с течением времени (отслеживание, действия, события).
- Самое большое отличие от аннотирования изображений заключается в следующем: временная последовательность: один и тот же объект должен сохранять свой идентификатор (ID) и метку во всех кадрах.
- Современные команды сокращают трудозатраты ключевые кадры + интерполяция/распространение + предварительная разметка с помощью ИИЗатем вложите сэкономленные средства в контроль качества.
- Разработка набора данных (частота выборки, стратегия обрезки, онтология) зачастую имеет такое же значение, как и выбор инструмента.
Что такое аннотации к видео?
Аннотирование видео — это процесс маркировки объектов, действий или событий в кадрах видео, позволяющий моделям компьютерного зрения обучаться на основе структурированных «эталонных данных».
В отличие от статических изображений, аннотирование видео должно сохранять временной контекст—что происходит между кадрами (движение, перекрытие, изменение позы, взаимодействие).
НапримерПри разработке автономных транспортных средств видеоаннотации используются для маркировки элементов дорожного движения, таких как пешеходы, светофоры, другие транспортные средства и разметка полос движения, на записях с видеорегистратора. Это помогает системе искусственного интеллекта научиться безопасно ориентироваться в реальных условиях, распознавая и реагируя на различные объекты и ситуации по мере их появления в движении.
Аннотации к видео и аннотации к изображениям
| фактор | Аннотация изображения | Видеоаннотации |
|---|---|---|
| Структура данных | Независимые образцы | Кадры (последовательность), упорядоченные по времени |
| Чему учатся модели | Появление в мгновение ока | Внешний вид и поведение с течением времени |
| Жесткая часть | Жесткая геометрия | Временная согласованность (идентичность, перекрытие, дрейф) |
| Эффективная стратегия | Подпишите каждое изображение | Ключевые кадры + распространение/интерполяция + контроль качества |
| Типичные результаты | Коробки/маски/ключевые моменты | Треки (идентичность во времени), события, метки на уровне кадров. |
Назначение аннотации и маркировки видео в ML
Ваш первоначальный раздел «назначение» хорош и должен остаться. Здесь он расширен и дополнен контекстом, чтобы быть более полезным как для инженеров, так и для покупателей:
1. Обнаружение объектов (Что присутствует?)
Цель: обучать модели для ответа «Какие объекты находятся в этом кадре?»
Типичный результат: Ограничивающие рамки, многоугольники, маски сегментации.
Когда это важно:
- Подсчет людей/транспортных средств/предметов
- Анализ запасов/полочного учета
- Базовый контроль за соблюдением правил (ношение шлема/без шлема)
2. Определение местоположения объектов (Где они находятся?)
Локализация фокусируется на точное положение. Это может быть:
- Грубая (двумерные ограничивающие рамки)
- Детальная сегментация (полигоны/сегментация)
- Учитывает глубину (3D-кубоиды)
Почему это важно:
- Навигация и робототехника требуют надежной геометрии.
- Для медицинской визуализации/видеосъемки необходима точность определения границ.
- Производственным процессам необходимо точное определение местоположения дефекта.
3. Отслеживание объектов (Куда они перемещаются с течением времени?)
Отслеживание обучает модели идентичность с течением времени—Один и тот же объект должен сохранять одно и то же направление движения, исчезать за препятствиями или появляться снова.
Это крайне важно для отслеживания эталонных показателей и форматов, где аннотации явно кодируют идентичность объектов по кадрам (например, формат последовательности MOT определяет идентичность во времени).
4. Отслеживание действий/событий (Что произошло?)
Отслеживание активности — это, по сути, маркировка. действия и события , таких как:
- «Человек падает» (начало/конец)
- «Погрузчик въезжает в запрещенную зону»
- «Покупатель выбирает товар → возвращает товар»
- «Автомобиль перестраивается в другой ряд»
Это можно представить следующим образом:
- Теги уровня кадра («действие, присутствующее в кадре»)
- Временные отрезки (время начала → время окончания)
- События, связанные с объектами («этот человек бежит»)
Методы аннотирования видео
Аннотация ключевых кадров
Аннотаторы помечают только самые важные кадры — те, где объекты меняют положение, размер или видимость. Остальная часть видео заполняется с помощью алгоритма распространения, после чего быстро проверяется и корректируется.
Интерполяция / Распространение
После разметки двух ключевых кадров инструмент автоматически переносит аннотацию на промежуточные кадры. Это экономит время на повторяющейся работе, но все равно требует проверки при быстром движении или перекрытии объектов.
Автоматическое отслеживание (отслеживание идентификаторов по кадрам)
Этот инструмент отслеживает объект на протяжении нескольких кадров, поддерживая его идентичность (отслеживание) во времени. Он хорошо работает с постоянно существующими объектами, но может давать сбои в сценах с большим количеством объектов, поэтому проверка смены идентификатора имеет важное значение.
Предварительная разметка с помощью ИИ + контроль качества человеком
Модели сначала предлагают варианты расположения блоков/масок/дорожек, а люди утверждают или исправляют их. Это ускоряет маркировку в условиях единообразия, но обеспечивает качество только в сочетании с строгим контролем качества и четкими инструкциями.
Типы видеоаннотаций и когда использовать каждый из них
Этот раздел должен содержать только существующий контент, а после него — эту таблицу.
| Тип аннотации | Лучше всего | Плюсы | Осторожно |
|---|---|---|---|
| 2D ограничивающая рамка | Обнаружение и отслеживание в различных областях | Быстрый, масштабируемый | Упаковка без упаковки снижает качество; необходима целостность идентификации. |
| Polygon | Неправильные формы (люди/животные/предметы) | Более точные границы | медленнее, чем коробки |
| Семантическая/экземплярная сегментация | Понимание с точностью до пикселя | Лучше всего подходит для зон с плотной застройкой и границами. | Дорого; требует тщательного контроля качества. |
| Ключевые точки / Достопримечательности | Позы, выражения лиц, жесты | Позволяет понимать позу/действие | Требуются четкие указания по каждому ключевому пункту. |
| Ломаная | Полосы движения, границы, тропы | Отлично подходит для определения полосы движения на дороге. | Необходимы руководящие принципы для слияний/разделений. |
| 3D кубоид | Сцены с учетом глубины резкости (автомобильная/робототехника) | Захватывает 3D-положение/объем | Требуется больше навыков и времени. |
| Временные метки событий | Действия/события с указанием начала/конца | Мощный инструмент для распознавания активности. | Необходимо дать четкие определения понятиям «начало/конец». |
Варианты использования в индустрии видеоаннотаций
Аннотирование видео используется во многих отраслях, но наиболее широко оно применяется там, где моделям необходимо понимать движение, поведение и события во времени. Ниже приведены наиболее распространенные примеры использования в различных отраслях.
Автономное вождение и системы помощи водителю (ADAS)
Общие цели: Обнаруживать и отслеживать участников дорожного движения, понимать структуру полос движения и распознавать критически важные для безопасности ситуации (опасные ситуации, резкое торможение, подрезка).
Что следует обозначить: Транспортные средства, пешеходы, велосипедисты (с одинаковыми идентификаторами во всех кадрах), светофоры/знаки, полосы движения/обочины дорог, а также такие события, как «смена полосы движения» или «пешеходный переход».
Наилучшие типы аннотаций: 2D ограничивающие рамки + идентификаторы отслеживания (основная модель), полилинии для обозначения полос движения/краев дороги, опциональные 3D-кубоиды для понимания глубины/размера.
Фокус контроля качества: Предотвращать Идентификационные переключатели В сценах с большим количеством людей необходимо определить четкие правила окклюзии (когда объекты частично скрыты) и обеспечить единообразие линий полос движения при смене кадров.
Здравоохранение (Медицинское видео: эндоскопия/УЗИ/хирургия)
Общие цели: Выявление клинически значимых областей и ориентиров во времени для облегчения обнаружения, классификации и понимания процедуры.
Что следует обозначить: Области интереса (границы поражений/тканей), анатомические ориентиры, расположение инструментов и временные сегменты (например, начало и конец периода «видимого полипа»).
Наилучшие типы аннотаций: Сегментация (для точных границ), ключевые точки/ориентиры (для анатомии), рамки (для инструментов), метки временных событий (для этапов процедуры).
Фокус контроля качества: Точность границ и согласованность меток имеют решающее значение — используйте строгие определения, экспертную проверку и четкую обработку «неопределенных/неоднозначных» данных, чтобы избежать искажений в эталонных данных.
Аналитика розничной торговли и магазинов
Общие цели: Отслеживайте перемещения клиентов, измеряйте время, проведенное в очереди, и выявляйте взаимодействие с товарами для улучшения операционной деятельности и принятия решений по планировке.
Что следует обозначить: Отслеживание перемещений людей (идентификаторы), зоны магазина (зона полок, зона кассы) и события, такие как «выбран товар», «возвращен товар», «вставлен в очередь», «выведен из очереди».
Наилучшие типы аннотаций: Блоки + идентификаторы отслеживания для людей, многоугольники для зон, метки временных событий для взаимодействий и событий в очереди.
Фокус контроля качества: Четкое определение событий (что считается «взятием», а что «касанием»), согласованные границы зон и правила маркировки, обеспечивающие конфиденциальность (например, избегать деталей на уровне лица, если это не требуется).
Геопространственная информация (аэрофотосъемка/съемка с дронов/спутниковое видео)
Общие цели: Обнаружение и мониторинг инфраструктуры, картирование границ и отслеживание движущихся объектов (транспортных средств/судов) на больших территориях с различным разрешением.
Что следует обозначить: Дороги/тропы, здания/интересные места, водные преграды, движущиеся объекты (с рельсами) и события, вызывающие изменения (ход строительства, распространение наводнения).
Наилучшие типы аннотаций: Полилинии (дороги/края), полигоны (площади/здания), прямоугольники + отслеживание (движущиеся объекты), опциональная сегментация для классов суши/воды/растительности.
Фокус контроля качества: Единообразие в зависимости от местоположения и уровня масштабирования, правила для объектов с низким разрешением и четкие рекомендации для «частично видимых» или размытых целей.
Сельское хозяйство (фермы, растениеводство, животноводство)
Общие цели: Мониторинг состояния посевов, выявление сорняков/болезней и отслеживание поведения скота для повышения продуктивности и обеспечения безопасности.
Что следует обозначить: Границы полей/ряды посевов, зоны сорняков и посевов, очаги болезней, животные (следы) и такие события, как «животное проникает в зону ограниченного доступа».
Наилучшие типы аннотаций: Полилинии/многоугольники (ряды/поля), сегментация (культуры против сорняков/болезней), прямоугольники + отслеживание (животноводство), метки событий (поведенческие инциденты).
Фокус контроля качества: Учет сезонных изменений и изменений освещения, согласованная таксономия (типы сельскохозяйственных культур/типы сорняков), а также четкие правила для перекрывающихся растительных покровов и частичной видимости.
СМИ, спорт и развлечения
Общие цели: Отслеживайте игроков/объекты, выявляйте ключевые моменты и анализируйте действия для аналитики, наложения трансляций или индексирования контента.
Что следует обозначить: Отображение траекторий игроков и мяча/объекта, ключевых моментов (гол, бросок, фол), а также, при необходимости, ориентиров для детального анализа движений.
Наилучшие типы аннотаций: Блоки + отслеживание (игроки/мяч), временные метки событий (основные моменты), дополнительные ключевые точки для анализа на основе позы.
Фокус контроля качества: Точное определение времени события (начало/конец), непрерывность идентификации при быстром движении/перекрытиях и согласованные определения субъективных событий (например, критерии «нарушения»).
Производственная и промышленная безопасность
Общие цели: Выявление нарушений правил безопасности, мониторинг зон ограниченного доступа и отслеживание перемещения оборудования/людей для снижения количества инцидентов.
Что следует обозначить: Отслеживание перемещений людей, характеристики средств индивидуальной защиты (шлемы/жилеты), погрузчики/роботы, зоны ограниченного доступа и такие события, как «вход в зону», «почти инцидент», «небезопасное расстояние».
Наилучшие типы аннотаций: Блоки + отслеживание (люди/оборудование), атрибуты (СИЗ), полигоны (зоны), временные метки событий (инциденты, связанные с безопасностью).
Фокус контроля качества: Четкое определение требований к соблюдению правил (что считается «ношением шлема»), строгие границы зон и проверки на предвзятость для уменьшения количества ложных срабатываний, подрывающих доверие.
Пошаговый алгоритм работы: как аннотировать видео для машинного обучения.
Шаг 1: Определите задачу (и что означает «хороший результат»).
Запишите:
- Целевой сценарий использования (например, отслеживание нескольких объектов или распознавание действий)
- Требуемые выходные данные (блоки, маски, дорожки, события)
- Критерии приемки (например: согласованность, полнота, процент успешного прохождения проверки)
Руководства конкурентов, занимающие высокие позиции в рейтинге, начинаются здесь, поскольку это предотвращает переделки в дальнейшем.
Шаг 2: Создайте свою онтологию + руководящие принципы (скрытый фактор ранжирования).
Надежная онтология уменьшает «сдвиг меток» с течением времени. Практические правила:
- Определите каждый класс с помощью включить / исключить Примеры реализованных проектов
- Определите политику перекрытия (когда продолжать маркировку, а когда прекратить).
- Определите правила идентификации (при создании нового идентификатора).
Команды, которые «вносят изменения, основываясь на реальных данных», проводят небольшой пилотный проект, сравнивают работы аннотаторов, а затем уточняют рекомендации.
Шаг 3: Подготовка видеоданных (видеофрагменты, выборка, ключевые кадры)
Вместо того чтобы подписывать каждый кадр:
- Разделите длинные видеоролики на содержательные фрагменты. клипсы (по сцене, ракурсу камеры, сценарию)
- Выбрать частота дискретизации кадров (Более низкая ставка снижает избыточность; более высокая ставка увеличивает охват и стоимость).
- Используйте ключевые кадры для моментов изменений (движение/затенение/взаимодействие), а затем распространять в промежутках между ними.
Шаг 4: При аннотировании учитывайте временную согласованность.
Современные рабочие процессы обычно выглядят следующим образом:
- Тщательно разметьте ключевые кадры.
- Используйте интерполяцию/распространение или разметку с помощью ИИ для заполнения пробелов.
- Ручная коррекция смещения, перекрытий и пропущенных объектов.
Автоматизация ценна, но только если вы строго контролируете качество. Во многих руководствах по внедрению автоматизация сейчас рассматривается как стандартная практика.
Шаг 5: Контроль качества, который действительно выявляет ошибки (а не просто проводит «выборочные проверки»).
Практический набор инструментов для тестирования и контроля:
- Этап калибровки: Несколько аннотаторов размечают один и тот же клип → сравнивают разногласия → обновляют правила
- Проверки непрерывности: Идентификаторы не должны «перескакивать» между объектами; целостность треков имеет решающее значение для отслеживания наборов данных.
- Очередь для рассмотрения нестандартных случаев: Размытие в движении, окклюзия, многолюдные сцены
- Политика «Неопределенности флага»: Не гадайте; отмечайте неоднозначность для рецензентов (это предотвращает скрытое повреждение набора данных).
Шаг 6: Экспорт аннотаций в форматы, ожидаемые вашим стеком машинного обучения.
Если вы обучаете модели отслеживания, ваш экспорт должен сохранять ассоциация кадров + идентификатор (track_id)Форматы, такие как К Они разработаны с учетом параметров frame_id и track_id.
Совет: Определитесь с форматом экспорта заранее, чтобы слишком поздно не обнаружить, что вам нужны треки, атрибуты или события, которые ваша текущая схема не может отобразить.
Выбор параметров проектирования набора данных, определяющий соотношение стоимости и производительности модели.
Стратегия частоты кадров/выборки
- Высокая частота дискретизации = больше размеченных кадров, более высокая стоимость, большая избыточность
- Меньший объем выборки означает более быструю разметку, но есть риск пропустить редкие переходы. Руководства в стиле Roboflow прямо рекомендуют экспериментировать, чтобы найти баланс между насыщенностью данных и объемом работы.
Ключевые кадры против плотной разметки
- Плотная маркировка может быть необходима для задач, требующих быстрого перемещения или связанных с обеспечением безопасности.
- Использование ключевых кадров и распространения сигнала часто позволяет добиться более плавной последовательности кадров, а сэкономленные средства потратить на контроль качества.
Стратегия подбора клипов (разнообразие важнее количества)
Зачастую более точные обобщения получаются из следующих методов:
- Больше вариантов окружения, освещения, ракурсов камеры и нестандартных ситуаций, чем при простом добавлении большего количества часов аналогичного видеоматериала.
Общие проблемы видеоаннотации
Аннотирование видео остается одной из самых сложных задач при создании надежных систем компьютерного зрения. Хотя современные инструменты повысили скорость работы, проблема уже не сводится к простому размету большего количества кадров. Теперь командам необходимы аннотированные видеоданные, которые являются точными, согласованными, отслеживаемыми и репрезентативными для реальных условий. Отраслевые рекомендации все чаще указывают на сочетание автоматизации, ручной проверки и управления как на наиболее эффективный путь вперед.
1. Высокообъемные, трудоемкие рабочие процессы
Видео генерирует огромные объемы данных. Один проект может содержать тысячи клипов, множество объектов в каждом кадре и длинные временные последовательности, которые необходимо отслеживать последовательно. Даже при автоматическом отслеживании и интерполяции командам по-прежнему необходима проверка человеком для подтверждения сложных сцен, исправления отклонений и подтверждения нестандартных случаев.
2. Поддержание точности аннотаций во всех кадрах.
Точность в видео сложнее, чем в изображениях, потому что метки должны оставаться правильными с течением времени, а не только в одном кадре. Ограничивающие рамки, полигоны, ключевые точки и теги событий могут легко стать некорректными, когда объекты быстро движутся, меняют форму или исчезают и появляются снова. Именно поэтому высокоэффективные команды используют четкие руководства, периодические проверки и согласованные оценки вместо того, чтобы полагаться на одноэтапный процесс разметки.
3. Затенение, размытие в движении и сложность сцены.
Видеоматериалы из реального мира часто бывают некачественными. Объекты зачастую частично скрыты, плохо освещены, расположены слишком близко друг к другу или быстро движутся. Эти условия затрудняют разметку и могут снизить качество модели, если они не обрабатываются последовательно в наборе данных. Последние исследования и тенденции в разработке инструментов показывают растущее внимание к аннотированию с учетом окклюзии и обработке граничных случаев, поскольку именно в таких сценариях производственные модели часто дают сбой.
4. Масштабируемость без ущерба для качества.
Масштабировать проект по разметке относительно легко, добавляя больше аннотаторов. Гораздо сложнее масштабировать проект, сохраняя при этом согласованность. По мере роста проектов команды часто сталкиваются с расхождением в разметке, несоответствием мнений рецензентов и неравномерным качеством в разных партиях. Наиболее эффективные рабочие процессы сочетают автоматизацию для ускорения с проверкой с участием человека, эталонными наборами данных для проверки и измеримым соответствием между аннотаторами.
5. Смещение набора данных и неполное покрытие крайних случаев.
Модель, обученная на чистых, повторяющихся видеоматериалах, может хорошо работать на тестировании, но потерпеть неудачу в производственной среде. Видеоданные должны включать достаточное разнообразие освещения, погоды, ракурсов камеры, географических особенностей, демографических данных и редких событий, чтобы отражать реальные условия эксплуатации. Руководство NIST по оценке рисков в сфере ИИ также подчеркивает необходимость сопоставления контекста, измерения рисков и управления последствиями, что делает разработку набора данных столь же важной, как и выполнение разметки.
6. Безопасность данных, конфиденциальность и соответствие нормативным требованиям.
Видеоматериалы часто содержат конфиденциальную информацию: лица, номерные знаки автомобилей, медицинские изображения, кадры с рабочего места или кадры из клиентской среды. Это означает, что аннотирование также представляет собой проблему управления данными. В зависимости от проекта организациям могут потребоваться поставщики и процессы, соответствующие GDPR, HIPAA или более широким стандартам управления безопасностью, таким как ISO/IEC 27001.
7. Слабая документация и низкая проверяемость.
Полезность размеченного набора данных зависит от содержащихся в нем инструкций и истории принятия решений. Если правила аннотирования неясны, командам сложно воспроизвести качество в больших масштабах. Современным программам аннотирования необходимы версионированные руководства, правила обработки исключений, журналы контроля качества и документированные критерии приемлемости, чтобы модели можно было улучшать итеративно, а не переобучать на несогласованных эталонных данных.
Как выбрать подходящего поставщика услуг по разметке видео
Выбор поставщика услуг по разметке видео больше не ограничивается лишь ценовым решением. Правильный партнер должен помочь вам улучшить качество набора данных, сократить циклы итераций и снизить риски, связанные с моделью. На практике лучшим поставщиком является тот, кто может сочетать в себе экспертные знания в предметной области, безопасные операции, масштабируемую доставку и измеримый контроль качества именно для вашего конкретного случая.
Ищите экспертные знания в предметной области, а не просто навыки аннотирования.
Поставщик может отлично разбираться в универсальных ограничивающих прямоугольниках, но быть слабым в области медицинской визуализации, автономного вождения, анализа поведения в розничной торговле или промышленной инспекции. Выберите партнера, который понимает вашу онтологию, цели вашей модели и важные граничные случаи в вашей среде развертывания. Знание предметной области обычно приводит к более качественным рекомендациям, меньшему количеству циклов доработки и большей согласованности меток.
Оцените их систему обеспечения качества.
Поинтересуйтесь, как поставщик оценивает качество аннотаций. Надежные поставщики обычно используют многоэтапный контроль качества, эскалацию проблем рецензентами, эталонные показатели и, при необходимости, проверку согласованности между аннотаторами. Если качество описывается только в общих терминах и не связано с измеримыми рабочими процессами, это тревожный знак.
Убедитесь, что они поддерживают рабочие процессы с участием человека.
Современная разметка видео не должна быть полностью ручной, но и полностью автоматизированной тоже. Лучшие поставщики сочетают предварительную разметку с помощью моделей, отслеживание объектов, интерполяцию и экспертную проверку человеком. Такой гибридный подход обычно повышает скорость, сохраняя при этом точность при работе со сложными кадрами и неоднозначными событиями.
Проверьте готовность к обеспечению безопасности и соблюдению нормативных требований.
Если ваши данные содержат личную, медицинскую, финансовую или регулируемую информацию, безопасность не должна оставаться на втором плане. Уточните у поставщика информацию о контроле доступа, журналах аудита, разделении данных, политике хранения и о том, может ли он поддерживать требования, актуальные для вашего бизнеса, такие как GDPR, HIPAA или стандарты, соответствующие ISO/IEC 27001.
Оцените масштабируемость и реалистичность сроков реализации проекта.
Поставщик должен уметь плавно переходить от пилотного проекта к серийному производству без снижения качества. Поинтересуйтесь, как они справляются с внезапным увеличением объемов производства, многоязычными или многорегиональными программами, обучением рецензентов и эскалацией нестандартных ситуаций. Низкая цена бесполезна, если она приводит к задержкам на последующих этапах, необходимости перемаркировки и переобучения моделей.
Уточните информацию об инструментах, интеграции и возможности аудита.
Хорошие поставщики должны уверенно работать с современными платформами аннотирования и поддерживать корректный экспорт, версионирование таксономии и отчетность по контролю качества. Вы должны иметь возможность отслеживать, что было помечено, кем, в соответствии с какой версией руководства и как были разрешены споры. Такая прозрачность крайне важна для отладки модели и постоянного улучшения MLOps.
Как Shaip поддерживает проекты по аннотированию видео
Shaip поддерживает проекты по аннотированию видео, включая сбор данных, маркировку кадров и событий, отслеживание объектов, сегментацию, временную разметку и проверку качества. Shaip также поддерживает рабочие процессы с конфиденциальным видео, включая деидентификацию, маскирование или размытие личностей при необходимости. В различных областях применения Shaip может помочь в проектах по компьютерному зрению, искусственному интеллекту в здравоохранении, мультимодальному ИИ и пространственному ИИ, а также поддерживает смежные услуги, такие как лицензированные наборы данных, выравнивание транскриптов и обогащение метаданных.
Заключение
В процессе видеоаннотирования важна не только команда, работающая над проектом, но и технология. Видеоаннотирование имеет множество преимуществ для различных отраслей. Тем не менее, без услуг опытных и квалифицированных аннотаторов вы, возможно, не сможете создавать модели мирового класса.
Если вы планируете запустить продвинутую модель искусственного интеллекта на основе компьютерного зрения, Shaip — ваш лучший выбор в качестве поставщика услуг. Когда речь идёт о качестве и точности видеоаннотирования, опыт и надёжность имеют решающее значение. Это может существенно повлиять на успех вашего проекта.
В компании Shaip мы обладаем опытом работы с проектами по аннотированию видео различной сложности и требований. У нас есть опытная команда аннотаторов, обученных оказывать индивидуальную поддержку вашему проекту, а также специалисты по контролю качества, которые удовлетворят как краткосрочные, так и долгосрочные потребности вашего проекта. Мы предоставляем только высококачественные аннотации, соответствующие строгим стандартам безопасности данных, без ущерба для сроков, точности и согласованности.
Давайте поговорим
Частые вопросы (FAQ)
Определите задачу, разработайте правила разметки, выберите выборку/ключевые кадры, выполните аннотирование с учетом временной согласованности, проведите контроль качества, а затем экспортируйте в формате, ожидаемом вашим конвейером обучения.
В видеоданных обычно используются метки кадров и событий, теги отслеживания, маски сегментации и временные метки, которые отмечают начало и конец действия.
Качество обычно повышается за счет временного контроля качества, анализа сложных случаев движений, многоэтапного контроля качества и экспертной оценки нестандартных ситуаций.
Да, конфиденциальные видеоматериалы можно защитить с помощью методов деидентификации, таких как размытие или маскировка личных данных и другого конфиденциального контента.
Им следует искать поддержку в таких областях, как сбор видеоматериалов, маркировка кадров и событий, отслеживание, сегментация, временная разметка, контроль качества и связанные с этим услуги по обработке данных, такие как выравнивание транскриптов и обогащение метаданных.
Стоимость определяется количеством кадров, типом аннотаций (прямоугольники, сегментация или 3D), сложностью сцены и требованиями к контролю качества. Пилотный проект помогает оценить время, затрачиваемое на каждый клип, перед масштабированием.
Типичные сценарии использования включают отслеживание объектов, распознавание действий, обнаружение событий, анализ видеонаблюдения, сегментацию дорог и полос движения, а также оценку повреждений транспортных средств.
