Повышение точности машинного обучения с помощью аннотаций и маркировки видео:
Полное руководство
Скачать электронную книгу
Картинка говорит, что тысяча слов — это довольно распространенная поговорка, которую мы все слышали. Теперь, если бы изображение могло сказать тысячу слов, только представьте, что могло бы сказать видео? Миллион вещей, пожалуй. Одной из революционных областей искусственного интеллекта является компьютерное обучение. Ни одно из обещанных нам новаторских приложений, таких как беспилотные автомобили или интеллектуальные кассы розничной торговли, невозможно без видеоаннотаций.
Искусственный интеллект используется в нескольких отраслях для автоматизации сложных проектов, разработки инновационных и передовых продуктов, а также предоставления ценной информации, меняющей характер бизнеса. Компьютерное зрение — одна из таких областей ИИ, которая может полностью изменить способ работы нескольких отраслей, зависящих от огромного количества захваченных изображений и видео.
Компьютерное зрение, также называемое CV, позволяет компьютерам и связанным с ними системам извлекать значимые данные из визуальных средств — изображений и видео — и предпринимать необходимые действия на основе этой информации. Модели машинного обучения обучены распознавать закономерности и сохранять эту информацию в своем искусственном хранилище для эффективной интерпретации визуальных данных в реальном времени.
Для кого предназначено это руководство?
Это обширное руководство предназначено для:
- Все вы, предприниматели и индивидуальные предприниматели, которые регулярно обрабатывают огромные объемы данных.
- Искусственный интеллект и машинное обучение или профессионалы, начинающие знакомство с методами оптимизации процессов
- Менеджеры проектов, которые намерены ускорить вывод на рынок своих моделей ИИ или продуктов на основе ИИ.
- И технических энтузиастов, которым нравится вникать в детали слоев, задействованных в процессах ИИ.
Что такое аннотации к видео?
Аннотирование видео — это метод распознавания, маркировки и маркировки каждого объекта в видео. Это помогает машинам и компьютерам распознавать кадр за кадром движущиеся объекты в видео.
Проще говоря, человек-аннотатор внимательно изучает видео, маркирует изображение кадр за кадром и компилирует его в заранее определенные наборы данных категорий, которые используются для обучения алгоритмов машинного обучения. Визуальные данные обогащаются за счет добавления тегов критической информации о каждом видеокадре.
Инженеры скомпилировали аннотированные изображения в наборы данных в соответствии с заранее определенными условиями.
категорий для обучения необходимых им моделей машинного обучения. Представьте, что вы обучаете модель, чтобы улучшить ее способность понимать сигналы светофора. По сути, происходит то, что алгоритм обучается на наземных данных, содержащих огромное количество видео, показывающих сигналы светофора, что помогает модели машинного обучения точно предсказывать правила дорожного движения.
Назначение аннотации и маркировки видео в ML
Видеоаннотации используются в основном для создания набора данных для разработки модели искусственного интеллекта на основе визуального восприятия. Аннотированные видео широко используются для создания автономных транспортных средств, которые могут обнаруживать дорожные знаки, присутствие пешеходов, распознавать границы полосы движения и предотвращать несчастные случаи из-за непредсказуемого поведения человека.. Аннотированные видео служат конкретным целям розничной торговли с точки зрения бесплатного оформления заказа в розничных магазинах и предоставления индивидуальных рекомендаций по продуктам.
Он также используется в области медицины и здравоохранения, особенно в медицинском ИИ, для точной идентификации заболеваний и помощи во время операций. Ученые также используют эту технологию для изучения воздействия солнечных технологий на птиц.
Видеоаннотации имеют несколько реальных применений. Он используется во многих отраслях, но автомобильная промышленность в основном использует его потенциал для разработки автономных транспортных систем. Давайте подробнее рассмотрим основную цель.
Обнаружение объектов
Видеоаннотации помогают машинам распознавать объекты, снятые на видео. Поскольку машины не могут видеть или интерпретировать окружающий мир, им нужна помощь люди, чтобы идентифицировать целевые объекты и точно распознавать их в нескольких кадрах.
Чтобы система машинного обучения работала безупречно, она должна быть обучена на огромных объемах данных для достижения желаемого результата.
Локализация объектов
В видео много объектов, и аннотировать каждый объект сложно, а иногда и не нужно. Локализация объекта означает локализацию и аннотирование наиболее заметного объекта и фокальной части изображения.
Отслеживание объектов
Видеоаннотации в основном используются при создании автономных транспортных средств, и крайне важно иметь систему отслеживания объектов, которая помогает машинам точно понимать поведение человека и дорожную динамику. Он помогает отслеживать поток транспорта, движения пешеходов, полосы движения, сигналы, дорожные знаки и многое другое.
Отслеживание деятельности
Еще одна причина, по которой видеоаннотации необходимы, заключается в том, что они используются для тренировать компьютерное зрениеПроекты на основе машинного обучения для точной оценки человеческой деятельности и поз. Видеоаннотации помогают лучше понять окружающую среду, отслеживая деятельность человека и анализируя непредсказуемое поведение. Кроме того, это также помогает предотвратить несчастные случаи, отслеживая действия нестатических объектов, таких как пешеходы, кошки, собаки и т. д., и оценивая их движения для разработки беспилотных транспортных средств.
Аннотации к видео и аннотации к изображениям
Аннотации к видео и изображениям во многом схожи, и методы, используемые для аннотирования кадров, применимы и к аннотациям к видео. Однако между ними есть несколько основных различий, которые помогут предприятиям выбрать правильный тип аннотация данных они нужны для их конкретной цели.
Данные
Когда вы сравниваете видео и неподвижное изображение, движущееся изображение, такое как видео, представляет собой гораздо более сложную структуру данных. Видео предлагает гораздо больше информации в каждом кадре и гораздо более глубокое понимание окружающей среды.
В отличие от неподвижного изображения, которое демонстрирует ограниченное восприятие, Видеоданные дает ценную информацию о положении объекта. Он также позволяет узнать, движется ли рассматриваемый объект или стоит на месте, а также сообщает вам о направлении его движения.
Например, когда вы смотрите на картинку, вы, возможно, не сможете различить, только что остановился автомобиль или тронулся с места. Видео дает вам гораздо лучшую четкость, чем изображение.
Поскольку видео представляет собой серию изображений, передаваемых в последовательности, оно также предоставляет информацию о частично или полностью закрытых объектах путем сравнения кадров до и после. С другой стороны, изображение говорит о настоящем и не дает вам критерия для сравнения.
Наконец, видео содержит больше информации на единицу или кадр, чем изображение. А когда компании хотят разработать иммерсивное или сложное ИИ и машинное обучение решения, аннотация видео пригодится.
Процесс аннотации
Поскольку видео являются сложными и непрерывными, они представляют собой дополнительную проблему для аннотаторов. Аннотаторы должны тщательно изучать каждый кадр видео и точно отслеживать объекты на каждом этапе и кадре. Чтобы добиться этого более эффективно, компании, занимающиеся аннотированием видео, объединяли несколько команд для аннотирования видео. Однако ручное аннотирование оказалось трудоемкой и трудоемкой задачей.
Достижения в области технологий позволили компьютерам в наши дни легко отслеживать интересующие объекты по всей длине видео и комментировать целые сегменты практически без вмешательства человека. Именно поэтому видеоаннотации становятся намного быстрее и точнее.
точность
Компании используют инструменты аннотирования, чтобы обеспечить большую ясность, точность и эффективность процесса аннотирования. Использование инструментов аннотации значительно снижает количество ошибок. Чтобы видеоаннотации были эффективными, крайне важно иметь одинаковую категоризацию или метки для одного и того же объекта на протяжении всего видео.
Инструменты аннотирования видео может автоматически и последовательно отслеживать объекты в кадрах и не забывать использовать один и тот же контекст для категоризации. Это также обеспечивает большую согласованность, точность и лучшие модели ИИ.
[Читать далее: Что такое аннотация и маркировка изображений для компьютерного зрения]
Методы аннотирования видео
Для аннотирования изображений и видео используются почти одинаковые инструменты и методы, хотя они более сложные и трудоемкие. В отличие от одиночного изображения, видео сложно аннотировать, поскольку оно может содержать почти 60 кадров в секунду. Для аннотирования видео требуется больше времени, а также требуются расширенные инструменты аннотирования.
Метод одного изображения
Метод маркировки видео с одним изображением — это традиционный метод, который извлекает каждый кадр из видео и аннотирует кадры один за другим. Видео разбивается на несколько кадров, и каждое изображение аннотируется с использованием традиционных аннотация изображения метод. Например, видео со скоростью 40 кадров в секунду разбито на 2,400 кадров в минуту..
Метод одного изображения использовался до того, как стали использоваться инструменты аннотатора; однако это неэффективный способ аннотирования видео. Этот метод требует много времени и не дает преимуществ, которые предлагает видео.
Еще одним существенным недостатком этого метода является то, что поскольку все видео рассматривается как набор отдельных кадров, это создает ошибки в идентификации объектов. Один и тот же объект может быть классифицирован под разными метками в разных кадрах, из-за чего весь процесс теряет точность и контекст.
Время, затрачиваемое на аннотирование видео с использованием метода одного изображения, исключительно велико, что увеличивает стоимость проекта. Аннотирование даже небольшого проекта со скоростью менее 20 кадров в секунду займет много времени. Может быть много ошибок неправильной классификации, пропущенных сроков и ошибок аннотаций.
Метод непрерывного кадра
Метод непрерывного кадра или потокового кадра является более популярным. В этом методе используются инструменты аннотации, которые отслеживают объекты на протяжении всего видео с их покадровым расположением. При использовании этого метода преемственность и контекст хорошо сохраняются.
Метод непрерывного кадра использует такие методы, как оптический поток, для точного захвата пикселей в одном и другом кадре и анализа движения пикселей в текущем изображении. Это также гарантирует, что объекты классифицируются и помечаются последовательно по всему видео. Объект постоянно распознается, даже когда он перемещается в кадре и выходит из него.
Когда этот метод используется для аннотирования видео, проект машинного обучения может точно идентифицировать объекты, присутствующие в начале видео, исчезать из поля зрения на несколько кадров и снова появляться.
Если для аннотации используется метод одного изображения, компьютер может рассматривать вновь появившееся изображение как новый объект, что приводит к неправильной классификации. Однако в методе непрерывного кадра компьютер учитывает движение изображений, обеспечивая хорошее сохранение непрерывности и целостности видео.
Метод непрерывного кадра — это более быстрый способ аннотирования, который предоставляет больше возможностей для проектов машинного обучения. Аннотация является точной, устраняет человеческий фактор, а категоризация является более точной. Тем не менее, это не без рисков. Некоторые факторы, которые могут изменить его эффективность, такие как качество изображения и разрешение видео.
Типы маркировки видео / аннотаций
Для аннотирования видео используются несколько методов аннотирования видео, такие как ориентир, семантика, трехмерный параллелепипед, полигон и полилиния. Давайте рассмотрим здесь самые популярные из них.
Аннотации ориентира
Аннотации ориентиров, также называемые ключевыми точками, обычно используются для идентификации более мелких объектов, форм, поз и движений.
Точки размещаются на объекте и связываются между собой, что создает скелет элемента в каждом видеокадре. Этот тип аннотации в основном используется для обнаружения черт лица, поз, эмоций и частей человеческого тела для разработки приложений AR/VR, приложений для распознавания лиц и спортивной аналитики.
Семантическая сегментация
Семантическая сегментация — это еще один тип видеоаннотаций, который помогает обучать более совершенные модели искусственного интеллекта. Каждый пиксель, присутствующий в изображении, присваивается определенному классу в этом методе.
Присваивая метку каждому пикселю изображения, семантическая сегментация рассматривает несколько объектов одного класса как один объект. Однако при использовании семантической сегментации экземпляров несколько объектов одного класса рассматриваются как разные отдельные экземпляры.
Аннотация 3D кубоида
Этот тип техники аннотации используется для точного трехмерного представления объектов. Метод трехмерной ограничительной рамки помогает обозначать длину, ширину и глубину объекта в движении и анализирует, как он взаимодействует с окружающей средой. Это помогает определить положение и объем объекта по отношению к его трехмерному окружению.
Аннотаторы начинают с рисования ограничивающих рамок вокруг интересующего объекта и сохранения опорных точек на краях рамки. Во время движения, если одна из опорных точек объекта заблокирована или находится вне поля зрения из-за другого объекта, можно определить, где может быть край, на основе приблизительно измеренных длины, высоты и угла в кадре.
Аннотация многоугольника
Метод многоугольных аннотаций обычно используется, когда метод ограничивающей рамки 2D или 3D оказывается недостаточным для точного измерения формы объекта или в движении. Например, многоугольная аннотация, скорее всего, предназначена для измерения объекта неправильной формы, такого как человек или животное.
Чтобы метод полигональных аннотаций был точным, аннотатор должен рисовать линии, размещая точки точно по краю интересующего объекта.
Аннотация полилинии
Аннотации полилиний помогают обучать компьютерные инструменты искусственного интеллекта обнаруживать полосы улиц для разработки высокоточных автономных транспортных систем. Компьютер позволяет машине видеть направление, трафик и объезд, определяя полосы движения, границы и границы.
Аннотатор рисует точные линии вдоль границ полос, чтобы система ИИ могла обнаруживать полосы на дороге.
2D ограничивающая рамка
Метод 2D ограничивающей рамки, пожалуй, чаще всего используется для аннотирования видео. В этом методе аннотаторы помещают прямоугольные рамки вокруг интересующих объектов для идентификации, категоризации и маркировки. Прямоугольные прямоугольники рисуются вручную вокруг объектов на кадрах, когда они находятся в движении.
Чтобы обеспечить эффективную работу метода 2D-ограничивающей рамки, аннотатор должен убедиться, что рамка нарисована как можно ближе к краю объекта и соответствующим образом помечена во всех кадрах.
Варианты использования в индустрии видеоаннотаций
Возможности аннотирования видео кажутся безграничными; однако в некоторых отраслях эта технология используется гораздо чаще, чем в других. Но несомненно верно, что мы только что коснулись верхушки этого инновационного айсберга, и все еще впереди. В любом случае, мы перечислили отрасли, которые все больше полагаются на видеоаннотации.
Автономные автомобильные системы
Системы искусственного интеллекта с поддержкой компьютерного зрения помогают разрабатывать беспилотные автомобили. Видеоаннотации широко используются при разработке высокопроизводительных автономных транспортных систем для обнаружения объектов, таких как сигналы, другие транспортные средства, пешеходы, уличные фонари и т. д.
Медицинский искусственный интеллект
В сфере здравоохранения также наблюдается более значительный рост использования сервисов видеоаннотации. Среди многих преимуществ, которые предлагает компьютерное зрение, — медицинская диагностика и визуализация.
Хотя медицинский ИИ только недавно начал использовать преимущества компьютерного зрения, мы уверены, что он может предложить медицинской отрасли множество преимуществ. Аннотации к видео оказываются полезными при анализе маммограмм, рентгеновских снимков, компьютерных томограмм и т. д., помогая контролировать состояние пациентов. Это также помогает медицинским работникам в раннем выявлении заболеваний и помощи в хирургии.
Розничной торговли
Индустрия розничной торговли также использует аннотации к видео, чтобы понять поведение потребителей и улучшить свои услуги. Аннотируя видео потребителей в магазинах, можно узнать, как покупатели выбирают товары, возвращают товары на полки и предотвращают кражу.
Геопространственная индустрия
Видеоаннотации также используются в сфере видеонаблюдения и обработки изображений. Задача аннотирования включает в себя получение ценной разведывательной информации с дронов, спутников и аэрофотоснимков для обучения групп машинного обучения улучшению наблюдения и безопасности. Команды машинного обучения обучены следить за подозреваемыми и транспортными средствами, чтобы визуально отслеживать их поведение. Геопространственные технологии также используются в сельском хозяйстве, картографировании, логистике и безопасности.
Сельское хозяйство
Возможности компьютерного зрения и искусственного интеллекта используются для улучшения сельского хозяйства и животноводства. Видеоаннотации также помогают понять и отслеживать перемещения скота, растущие в процессе выращивания растений, и улучшают производительность уборочной техники.
Компьютерное зрение также может анализировать качество зерна, рост сорняков, использование гербицидов и многое другое.
Медиа
Видеоаннотации также используются в индустрии медиа и контента. Он используется для анализа, отслеживания и улучшения результатов спортивных команд, выявления сексуального или насильственного контента в сообщениях в социальных сетях, улучшения рекламных видеороликов и многого другого.
Промышленное
Обрабатывающая промышленность также все чаще использует видеоаннотации для повышения производительности и эффективности. На аннотированных видеороликах роботов обучают перемещаться по стационарным объектам, осматривать сборочные линии, отслеживать посылки в логистике. Роботы, обученные видео с комментариями, помогают выявлять бракованные изделия на производственных линиях.
Общие проблемы видеоаннотации
Аннотирование/маркировка видео может создать некоторые проблемы для аннотаторов. Давайте рассмотрим некоторые моменты, которые необходимо учитывать перед началом аннотация видео для компьютерного зрения проектов.
Утомительная процедура
Одна из самых больших проблем аннотирования видео связана с массовым наборы видеоданных которые необходимо изучить и аннотировать. Для точного обучения моделей компьютерного зрения крайне важно иметь доступ к большому количеству аннотированных видео. Поскольку объекты не неподвижны, как это было бы в процессе аннотирования изображения, очень важно иметь высококвалифицированных аннотаторов, которые могут фиксировать объекты в движении.
Видео должны быть разбиты на более мелкие клипы из нескольких кадров, после чего отдельные объекты могут быть идентифицированы для точной аннотации. Если не используются инструменты аннотирования, существует риск того, что весь процесс аннотирования будет утомительным и трудоемким.
точность
Поддержание высокого уровня точности в процессе аннотирования видео является сложной задачей. Качество аннотаций должно постоянно проверяться на каждом этапе, чтобы обеспечить правильное отслеживание, классификацию и маркировку объекта.
Если качество аннотации не проверяется на разных уровнях, невозможно спроектировать или обучить уникальный и качественный алгоритм. Кроме того, неточная категоризация или аннотация также могут серьезно повлиять на качество модели прогнозирования.
Масштабируемость
Помимо обеспечения точности и четкости, видеоаннотации также должны быть масштабируемыми. Компании предпочитают службы аннотаций, которые помогают им быстро разрабатывать, развертывать и масштабировать проекты машинного обучения, не оказывая существенного влияния на итоговую прибыль.
Выбор подходящего поставщика этикеток для видео
Последней и, возможно, самой важной проблемой при аннотировании видео является использование услуг надежного и опытного поставщика услуг аннотирования видеоданных. Наличие эксперта поставщик услуг видеоаннотации будет иметь большое значение для обеспечения надежной разработки и своевременного развертывания ваших проектов машинного обучения.
Также важно привлечь провайдера, который обеспечивает тщательное соблюдение стандартов и правил безопасности. Выбор самого популярного провайдера или самого дешевого не всегда может быть правильным шагом. Вы должны искать подходящего поставщика, исходя из потребностей вашего проекта, стандартов качества, опыта и знаний команды.
Заключение
Аннотирование видео касается как технологии, так и команды, работающей над проектом. Он имеет множество преимуществ для различных отраслей промышленности. Тем не менее, без услуг опытных и способных аннотаторов вы, возможно, не сможете создавать модели мирового класса.
Если вы хотите запустить передовую модель искусственного интеллекта на основе компьютерного зрения, Shaip должен стать вашим выбором в качестве поставщика услуг. Когда речь идет о качестве и точности, опыт и надежность имеют значение. Это может иметь большое значение для успеха вашего проекта.
В Shaip у нас есть опыт работы с проектами видеоаннотации разного уровня сложности и требований. У нас есть опытная команда аннотаторов, обученных предлагать индивидуальную поддержку вашего проекта, и специалисты по надзору за людьми, чтобы удовлетворить краткосрочные и долгосрочные потребности вашего проекта.
Мы предоставляем только аннотации самого высокого качества, соответствующие строгим стандартам безопасности данных, без ущерба для сроков, точности и согласованности.
Давайте поговорим
Часто задаваемые вопросы (FAQ)
Видеоаннотация — это маркировка видеоклипов, используемая для обучения моделей машинного обучения, чтобы помочь системе идентифицировать объекты. Аннотирование видео — сложный процесс, в отличие от аннотирования изображения, поскольку он включает в себя разбиение всего видео на несколько кадров и последовательностей изображений. Покадровые изображения аннотируются, чтобы система могла точно распознавать и идентифицировать объекты.
Видеоаннотаторы используют несколько инструментов, которые помогают им эффективно аннотировать видео. Однако аннотирование видео — сложный и длительный процесс. Поскольку аннотирование видео занимает гораздо больше времени, чем аннотирование изображений, инструменты помогают ускорить процесс, уменьшить количество ошибок и повысить точность классификации.
Да, можно аннотировать видео на YouTube. Используя инструмент аннотации, вы можете добавлять текст, выделять фрагменты видео и добавлять ссылки. Вы можете редактировать и добавлять новые аннотации, выбирая из различных типов аннотаций, таких как всплывающая подсказка, текст, прожектор, заметка и метка.
Общая стоимость аннотирования видео зависит от нескольких факторов. Во-первых, это длина видео, тип инструмента, используемого для процесса аннотации, и тип необходимой аннотации. Вы должны учитывать время, затрачиваемое людьми-аннотаторами и специалистами по надзору, чтобы обеспечить высокое качество работы. Профессиональная работа по комментированию видео необходима для разработки качественных моделей машинного обучения.
Качество аннотации зависит от точности и способности точно обучить вашу модель машинного обучения для конкретной цели. Качественная работа будет лишена предвзятости, ошибок классификации и пропущенных кадров. Многократные проверки на различных уровнях процесса аннотирования обеспечат более высокое качество работы.