Kattava opas

Videoiden merkitseminen ja merkitseminen

koneoppimista varten

Kuva kertoo tuhat sanaa on melko yleinen sanonta, jonka olemme kaikki kuulleet. Jos kuva voisi kertoa enemmän kuin tuhat sanaa, kuvittele vain, mitä video voisi kertoa? Miljoona asiaa ehkä. Yksi tekoälyn vallankumouksellisista osa-alueista on tietokoneoppiminen. Mikään meille luvatuista uraauurtavista sovelluksista, kuten kuljettamattomat autot tai älykkäät vähittäiskaupan uloskirjautumiset, ei ole mahdollista ilman videomerkintää.

Tekoälyä käytetään useilla toimialoilla monimutkaisten projektien automatisoimiseen, innovatiivisten ja edistyksellisten tuotteiden kehittämiseen ja arvokkaiden oivallusten tuottamiseen, jotka muuttavat liiketoiminnan luonnetta. Tietokonenäkö on yksi sellaisista tekoälyn alakentistä, joka voi muuttaa täysin tapaa, jolla useat teollisuudenalat ovat riippuvaisia ​​valtavista kaapattujen kuvien ja videoiden määrästä.

Tietokonenäkö, jota kutsutaan myös CV:ksi, antaa tietokoneille ja siihen liittyville järjestelmille mahdollisuuden saada mielekästä tietoa visuaalisista materiaaleista – kuvista ja videoista ja ryhtyä tarvittaviin toimiin näiden tietojen perusteella. Koneoppimismallit on koulutettu tunnistamaan kuvioita ja tallentamaan nämä tiedot keinotekoiseen tallennustilaansa tulkitakseen reaaliaikaista visuaalista dataa tehokkaasti.

Videomerkintä

Videomerkintöjen ostajan opas
Lue videon merkintä ja merkintä tai lataa PDF-versio.

Kenelle tämä opas on tarkoitettu?

Tämä laaja opas on tarkoitettu:

  • Kaikki te yrittäjät ja solopreneursit, jotka murskaat säännöllisesti valtavaa määrää tietoa
  • Tekoäly ja koneoppiminen tai ammattilaiset, jotka ovat aloittamassa prosessin optimointitekniikoita
  • Projektipäälliköt, jotka aikovat toteuttaa tekoälymalliensa tai tekoälypohjaisten tuotteidensa nopeamman markkinoille tulon
  • Ja tekniikan harrastajat, jotka haluavat tutustua tekoälyprosesseihin liittyvien kerrosten yksityiskohtiin.
Videon huomautusopas

Mikä on videomerkintö?

Videomerkintä on tekniikka, jolla tunnistetaan, merkitään ja merkitään jokainen videon esine. Se auttaa koneita ja tietokoneita tunnistamaan kuvasta kehykseen liikkuvat kohteet videossa.

Mikä on videomerkintä? Yksinkertaisesti sanottuna ihmisen annotaattori tutkii videon, merkitsee kuvan kehys ruudulta ja kokoaa sen ennalta määrätyiksi luokkatietojoukoiksi, joita käytetään koneoppimisalgoritmien kouluttamiseen. Visuaalista dataa rikastetaan lisäämällä kunkin videokehyksen kriittisen tiedon tunnisteet.

Insinöörit koonneet kommentoidut kuvat tietojoukkoon ennalta määrätyin edellytyksin
luokkiin kouluttaakseen vaadittuja ML-malleja. Kuvittele, että koulutat mallia parantaaksesi sen kykyä ymmärtää liikennevaloja. Pohjimmiltaan tapahtuu, että algoritmi on koulutettu pohjatotuusdataan, jossa on valtavia määriä liikennesignaaleja näyttäviä videoita, mikä auttaa ML-mallia ennustamaan liikennesäännöt tarkasti.

Videomerkintöjen tarkoitus

Videomerkintää käytetään pääasiassa tietojoukon luomiseen visuaaliseen havaintoon perustuvan tekoälymallin kehittämiseksi. Selosteilla varustettuja videoita käytetään laajalti sellaisten autonomisten ajoneuvojen rakentamiseen, jotka havaitsevat liikennemerkit, jalankulkijoiden läsnäolon, tunnistavat kaistan rajat ja ehkäisevät ihmisten arvaamattomasta käyttäytymisestä johtuvia onnettomuuksia.. Selosteilla varustetut videot palvelevat vähittäiskaupan tiettyjä tarkoituksia, koska ne tarjoavat maksuttomia vähittäiskauppoja ja tarjoavat räätälöityjä tuotesuosituksia.

Sitä käytetään myös mm lääketieteen ja terveydenhuollon aloilla, erityisesti lääketieteellisessä tekoälyssä, tarkkaan taudin tunnistamiseen ja apuun leikkausten aikana. Tiedemiehet hyödyntävät myös tätä tekniikkaa tutkiessaan aurinkoteknologian vaikutuksia lintuihin.

Videomerkinnöillä on useita tosielämän sovelluksia. Sitä käytetään monilla teollisuudenaloilla, mutta autoteollisuus hyödyntää pääasiassa mahdollisuuksiaan kehittää autonomisia ajoneuvojärjestelmiä. Tarkastellaanpa päätarkoitusta tarkemmin.
Videomerkinnän tarkoitus

Tunnista esineet

Videomerkintä auttaa koneita tunnistamaan videoilla kuvatut kohteet. Koska koneet eivät voi nähdä tai tulkita ympäröivää maailmaa, ne tarvitsevat apua ihmisiä tunnistamaan kohdeobjektit ja tunnistamaan ne tarkasti useissa kehyksissä.

Jotta koneoppimisjärjestelmä toimisi moitteettomasti, se on koulutettava valtaviin tietomääriin halutun tuloksen saavuttamiseksi

Lokalisoi objektit

Videossa on monia objekteja, ja jokaisen kohteen huomautusten tekeminen on haastavaa ja joskus tarpeetonta. Objektin lokalisointi tarkoittaa kuvan näkyvimmän kohteen ja polttopisteen paikantamista ja merkitsemistä.

Objektien seuranta

Videomerkintöjä käytetään pääasiassa autonomisten ajoneuvojen rakentamisessa, ja on erittäin tärkeää, että käytössä on esineiden seurantajärjestelmä, joka auttaa koneita ymmärtämään tarkasti ihmisen käyttäytymisen ja tiedynamiikan. Se auttaa seuraamaan liikenteen sujuvuutta, jalankulkijoiden liikkeitä, liikennekaistoja, opasteita, liikennemerkkejä ja paljon muuta.

Toimintojen seuranta

Toinen syy videomerkintöjen välttämättömyyteen on se, että siihen on tottunut kouluttaa tietokonenäköä-pohjaiset ML-projektit arvioimaan ihmisen toimintaa ja asentoja tarkasti. Videomerkinnät auttavat ymmärtämään ympäristöä paremmin seuraamalla ihmisen toimintaa ja analysoimalla arvaamatonta käyttäytymistä. Lisäksi tämä auttaa myös ehkäisemään onnettomuuksia seuraamalla ei-staattisten esineiden, kuten jalankulkijoiden, kissojen, koirien ja muiden, toimintaa ja arvioimalla niiden liikkeitä kuljettajattomien ajoneuvojen kehittämiseksi.

Videon huomautus vs. kuvan huomautus

Video- ja kuvamerkinnät ovat melko samanlaisia ​​monella tapaa, ja kehysten merkitsemiseen käytetyt tekniikat pätevät myös videomerkintöihin. Näiden kahden välillä on kuitenkin muutamia peruseroja, jotka auttavat yrityksiä valitsemaan oikean tyypin tietojen merkintä he tarvitsevat erityistä tarkoitusta varten.

Videon huomautus vs. Kuvan huomautus

Päiväys

Kun vertaat videota ja still-kuvaa, liikkuva kuva, kuten video, on paljon monimutkaisempi tietorakenne. Video tarjoaa paljon enemmän tietoa kehystä kohden ja paljon paremman käsityksen ympäristöstä. 

Toisin kuin still-kuvassa, jossa havaitaan rajoitetusti, videodataa tarjoaa arvokasta tietoa kohteen sijainnista. Se myös kertoo, onko kyseinen kohde liikkumassa vai paikallaan ja kertoo myös sen liikesuunnan. 

Kun esimerkiksi katsot kuvaa, et ehkä pysty erottamaan, onko auto juuri pysähtynyt vai käynnistynyt. Video antaa sinulle paljon paremman selkeyden kuin kuva. 

Koska video on sarja kuvia, jotka toimitetaan peräkkäin, se tarjoaa tietoa myös osittain tai kokonaan tukkeutuneista kohteista vertaamalla ennen ja jälkeen kehyksiä. Toisaalta kuva puhuu nykyhetkestä eikä anna vertailun mittapuuta. 

Lopuksi videossa on enemmän tietoa yksikköä tai kehystä kohti kuin kuvassa. Ja kun yritykset haluavat kehittää mukaansatempaavaa tai monimutkaista Tekoäly ja koneoppiminen ratkaisuja, videomerkinnät ovat hyödyllisiä.

Merkintäprosessi

Koska videot ovat monimutkaisia ​​ja jatkuvia, ne tarjoavat lisähaasteen kommentoijille. Annotaattorien on tarkasteltava tarkasti videon jokainen ruutu ja seurattava tarkasti kohteita jokaisessa vaiheessa ja kehyksessä. Saavuttaakseen tämän tehokkaammin videomerkintöjä valmistavat yritykset kokosivat useita tiimejä kommentoimaan videoita. Manuaalinen annotointi osoittautui kuitenkin työlääksi ja aikaa vieväksi tehtäväksi. 

Tekniikan kehitys on varmistanut, että tietokoneet voivat nykyään vaivattomasti seurata kiinnostavia kohteita videon koko pituudelta ja merkitä kokonaisia ​​osia ilman ihmisen puuttumista. Siksi videomerkinnöistä on tulossa paljon nopeampaa ja tarkempaa. 

tarkkuus

Yritykset käyttävät merkintätyökaluja varmistaakseen merkintäprosessin selkeyden, tarkkuuden ja tehokkuuden. Annotointityökaluja käyttämällä virheiden määrä vähenee merkittävästi. Jotta videomerkinnät olisivat tehokkaita, on erittäin tärkeää, että samalle kohteelle on sama luokittelu tai tunnisteet koko videossa. 

Videomerkintätyökalut voivat seurata objekteja automaattisesti ja johdonmukaisesti kehyksissä ja muistaa käyttää samaa kontekstia luokittelussa. Se varmistaa myös paremman johdonmukaisuuden, tarkkuuden ja paremmat tekoälymallit.

Videon merkintätekniikat

Kuva- ja videomerkinnät käyttävät lähes samanlaisia ​​työkaluja ja tekniikoita, vaikka ne ovatkin monimutkaisempia ja työvoimavaltaisempia. Toisin kuin yksittäisessä kuvassa, videoon on vaikea tehdä huomautuksia, koska se voi sisältää lähes 60 kuvaa sekunnissa. Videoiden merkitseminen kestää kauemmin ja vaatii myös kehittyneitä merkintätyökaluja.

Yhden kuvan menetelmä

Yhden kuvan menetelmä Yhden kuvan videomerkintämenetelmä on perinteinen tekniikka, joka poimii jokaisen ruudun videosta ja merkitsee kehykset yksitellen. Video on jaettu useisiin kehyksiin, ja jokainen kuva on merkitty perinteisellä tavalla kuvan merkintä menetelmällä. Esimerkiksi 40 kuvaa sekunnissa video on jaettu 2,400 XNUMX ruutuihin minuutissa.

Yhden kuvan menetelmää käytettiin ennen annotaattorityökalujen käyttöönottoa; Tämä ei kuitenkaan ole tehokas tapa merkitä videoita. Tämä menetelmä on aikaa vievä eikä tarjoa videon tarjoamia etuja.

Toinen tämän menetelmän suuri haittapuoli on, että koska koko videota pidetään kokoelmana erillisiä kehyksiä, se aiheuttaa virheitä kohteen tunnistamisessa. Sama kohde voidaan luokitella eri tunnisteilla eri kehyksissä, jolloin koko prosessi menettää tarkkuuden ja kontekstin.

Aika, joka kuluu videoiden kommentointiin yksikuvamenetelmällä, on poikkeuksellisen pitkä, mikä nostaa projektin kustannuksia. Jopa pienemmän alle 20 fps:n projektin merkintä kestää kauan. Saattaa olla paljon luokitteluvirheitä, myöhästyneitä määräaikoja ja huomautusvirheitä.

Jatkuva kehys -menetelmä

Jatkuva kehys -menetelmä Jatkuva kehys tai suoratoistokehysmenetelmä on suosituin. Tämä menetelmä käyttää merkintätyökaluja, jotka seuraavat kohteet koko videon aikana niiden kehyskohtaisella sijainnilla. Tätä menetelmää käyttämällä jatkuvuus ja konteksti säilyvät hyvin.

Jatkuva kehysmenetelmä käyttää tekniikoita, kuten optista virtausta pikselien kaappaamiseen yhdessä ja seuraavassa kuvassa tarkasti ja kuvan liikkeen analysoimiseksi. kuvapistettä nykyisessä kuvassa. Se myös varmistaa, että objektit luokitellaan ja merkitään johdonmukaisesti koko videossa. Kokonaisuus tunnistetaan johdonmukaisesti, vaikka se liikkuu kehyksessä ja siitä ulos.

Kun tätä menetelmää käytetään videoiden merkitsemiseen, koneoppimisprojekti voi tunnistaa tarkasti videon alussa olevat kohteet, katoaa näkyvistä muutaman ruudun ajaksi ja ilmestyä uudelleen.

Jos huomautukseen käytetään yhden kuvan menetelmää, tietokone saattaa pitää uudelleen ilmestyvää kuvaa uutena kohteena, mikä johtaa virheelliseen luokitukseen. Jatkuvan kehyksen menetelmässä tietokone kuitenkin ottaa huomioon kuvien liikkeen ja varmistaa, että videon jatkuvuus ja eheys säilyvät hyvin.

Jatkuvan kehyksen menetelmä on nopeampi tapa tehdä huomautuksia, ja se tarjoaa enemmän ominaisuuksia ML-projekteille. Huomautukset ovat tarkkoja, eliminoivat inhimillisen ennakkoluulon ja luokittelu on tarkempaa. Se ei kuitenkaan ole riskitöntä. Jotkut tekijät, jotka voivat muuttaa sen tehokkuutta, kuten kuvanlaatu ja videon resoluutio.

Videomerkintöjen tyypit

Videoiden merkitsemiseen käytetään useita videomerkintöjä, kuten maamerkki, semanttinen, 3D-kuutio-, polygon- ja polyline-merkintä. Katsotaanpa täällä suosituimpia.

Maamerkkihuomautus

Maamerkkimerkintää, jota kutsutaan myös avainpisteeksi, käytetään yleensä tunnistamaan pienempiä esineitä, muotoja, asentoja ja liikkeitä.

Pisteet sijoitetaan objektin poikki ja linkitetään, mikä luo kohteesta rungon jokaisen videokehyksen poikki. Tämän tyyppisiä merkintöjä käytetään pääasiassa kasvojen piirteiden, asentojen, tunteiden ja ihmiskehon osien tunnistamiseen AR/VR-sovellusten, kasvojentunnistussovellusten ja urheiluanalytiikan kehittämiseksi.

Maamerkkihuomautus

Semanttinen segmentointi

Semanttinen segmentointi on toinen videomerkintöjen tyyppi, joka auttaa kouluttamaan parempia tekoälymalleja. Jokainen kuvassa oleva pikseli on määritetty tiettyyn luokkaan tässä menetelmässä.

Määrittämällä jokaiselle kuvapikselille tunniste, semanttinen segmentointi käsittelee useita saman luokan objekteja yhtenä kokonaisuutena. Kuitenkin, kun käytät ilmentymän semanttista segmentointia, useita saman luokan objekteja käsitellään eri yksittäisinä ilmentyminä.

Semanttinen segmentointi

3D -kuutiomainen huomautus

Tämän tyyppistä merkintätekniikkaa käytetään kohteiden tarkkaan 3D-esitykseen. 3D-rajoituslaatikkomenetelmä auttaa merkitsemään objektin pituuden, leveyden ja syvyyden liikkeessä ja analysoi sen vuorovaikutusta ympäristön kanssa. Se auttaa havaitsemaan kohteen sijainnin ja tilavuuden suhteessa sen kolmiulotteiseen ympäristöön.

Annotaattorit aloittavat piirtämällä rajauslaatikoita kiinnostavan kohteen ympärille ja pitämällä kiinnityspisteitä laatikon reunassa. Jos jokin kohteen ankkuripisteistä on liikkeen aikana tukossa tai poissa näkyvistä toisen kohteen takia, on mahdollista kertoa, missä reuna voisi olla, perustuen likimäärin kuvassa mitattuun pituuteen, korkeuteen ja kulmaan.

3D -kuutiomainen huomautus

Monikulmion merkintä

Monikulmiomerkintätekniikkaa käytetään yleensä, kun 2D- tai 3D-rajoitusruututekniikka ei ole riittävä mittaamaan kohteen muotoa tarkasti tai sen ollessa liikkeessä. Esimerkiksi monikulmiomerkintä mittaa todennäköisesti epäsäännöllisen kohteen, kuten ihmisen tai eläimen.

Jotta monikulmiomerkintätekniikka olisi tarkka, annotaattorin on piirrettävä viivoja asettamalla pisteitä tarkasti kiinnostavan kohteen reunan ympärille.

Monikulmion merkintä

Polyline Annotation

Polyline-merkintä auttaa kouluttamaan tietokonepohjaisia ​​tekoälytyökaluja tunnistamaan katukaistat korkean tarkkuuden autonomisten ajoneuvojärjestelmien kehittämiseksi. Tietokoneen avulla kone voi nähdä suunnan, liikenteen ja poikkeaman havaitsemalla kaistat, rajat ja rajat.

Annotaattori piirtää tarkat viivat kaistan rajoja pitkin, jotta tekoälyjärjestelmä voi havaita kaistat tiellä.

Polyline Annotation

2D rajoituslaatikko 

2D-rajoituslaatikkomenetelmä on ehkä eniten käytetty videoiden merkitsemiseen. Tässä menetelmässä annotaattorit sijoittavat suorakaiteen muotoisia laatikoita kiinnostavien kohteiden ympärille tunnistamista, luokittelua ja merkitsemistä varten. Suorakaiteen muotoiset laatikot piirretään manuaalisesti objektien ympärille kehysten poikki, kun ne ovat liikkeessä.

Jotta 2D-rajoituslaatikkomenetelmä toimii tehokkaasti, annotaattorin on varmistettava, että laatikko on piirretty mahdollisimman lähelle kohteen reunaa ja merkitty asianmukaisesti kaikissa kehyksissä.

2D rajoituslaatikko

Alat, jotka luottavat videomerkintöihin

Videomerkintöjen mahdollisuudet näyttävät loputtomalta; Jotkut teollisuudenalat kuitenkin käyttävät tätä tekniikkaa paljon enemmän kuin toiset. Mutta on epäilemättä totta, että olemme juuri koskettaneet tämän innovatiivisen jäävuoren huippua, ja lisää on vielä tulossa. Joka tapauksessa olemme listanneet toimialat, jotka luottavat yhä enemmän videomerkintöihin.

Autonomiset ajoneuvojärjestelmät

Tietokonenäköpohjaiset tekoälyjärjestelmät auttavat kehittämään itseohjautuvia ja kuljettamattomia autoja. Videomerkintöjä on käytetty laajasti kehitettäessä huippuluokan autonomisia ajoneuvojärjestelmiä esineiden, kuten signaalien, muiden ajoneuvojen, jalankulkijoiden, katuvalojen ja muiden havaitsemiseen.

Lääketieteellinen tekoäly

Terveydenhuollon alalla myös videomerkintäpalvelujen käyttö lisääntyy merkittävästi. Tietokonenäön tarjoamien monien etujen joukossa ovat lääketieteellinen diagnostiikka ja kuvantaminen.

Vaikka on totta, että lääketieteellinen tekoäly on alkanut hyödyntää tietokonenäön etuja vasta äskettäin, olemme varmoja, että sillä on monia etuja lääketeollisuudelle. Videomerkinnät ovat osoittautuneet hyödyllisiksi analysoitaessa mammografioita, röntgenkuvia, CT-skannauksia ja paljon muuta, mikä auttaa seuraamaan potilaiden tilaa. Se auttaa myös terveydenhuollon ammattilaisia ​​sairauksien varhaisessa tunnistamisessa ja leikkauksessa.

Vähittäiskauppa

Vähittäiskauppa käyttää myös videomerkintöjä ymmärtääkseen kuluttajien käyttäytymistä palveluidensa parantamiseksi. Kommentoimalla myymälöissä oleviin kuluttajien videoihin on mahdollista tietää, miten asiakkaat valitsevat tuotteet, palauttavat tuotteet hyllyille ja estävät varkaudet.

Geospatiaalinen teollisuus

Videomerkintöjä käytetään myös valvonta- ja kuvateollisuudessa. Merkintätehtävään kuuluu arvokkaan tiedon hankkiminen drone-, satelliitti- ja ilmakuvamateriaalista ML-ryhmien kouluttamiseksi parantamaan valvontaa ja turvallisuutta. ML-tiimit on koulutettu seuraamaan epäiltyjä ja ajoneuvoja seuratakseen käyttäytymistä visuaalisesti. Geospatiaalinen teknologia tukee myös maataloutta, kartoitusta, logistiikkaa ja turvallisuutta.

Maatalous

Tietokonenäön ja tekoälyn valmiuksia käytetään parantamaan maataloutta ja karjankasvatusta. Videomerkinnät auttavat myös ymmärtämään ja seuraamaan kasvien kasvua karjan liikkeitä ja parantamaan sadonkorjuukoneiden suorituskykyä.

Tietokonenäkö voi myös analysoida jyvien laatua, rikkakasvien kasvua, rikkakasvien torjunta-aineiden käyttöä ja paljon muuta.

Media

Videomerkintöjä käytetään myös media- ja sisältöteollisuudessa. Sitä käytetään analysoimaan, seuraamaan ja parantamaan urheilujoukkueiden suorituskykyä, tunnistamaan sosiaalisen median viestien seksuaalista tai väkivaltaista sisältöä ja parantamaan mainosvideoita ja paljon muuta.

Teollinen

Valmistusteollisuus käyttää myös yhä enemmän videomerkintöjä parantaakseen tuottavuutta ja tehokkuutta. Robotteja koulutetaan selostetuilla videoilla liikkumaan paikallaan, tarkastamaan kokoonpanolinjoja ja seuraamaan paketteja logistiikassa. Annotoiduilla videoilla koulutetut robotit auttavat havaitsemaan vialliset tuotteet tuotantolinjoilta.

Videomerkintöjen haasteet

Videomerkinnät voivat asettaa merkintöjen kirjoittajille muutamia haasteita. Katsotaanpa joitain kohtia, jotka sinun on otettava huomioon ennen aloittamista videohuomautus tietokonenäköön hankkeisiin.

Videomerkintöjen haasteet

Tylsä toimenpide

Yksi videomerkintöjen suurimmista haasteista on käsitellä massiivisia videotietojoukot joita on tarkasteltava ja selostettava. Tietokonenäkömallien kouluttamiseksi tarkasti on tärkeää päästä käsiksi suuriin määriin huomautettuja videoita. Koska kohteet eivät ole paikallaan, kuten ne olisivat kuvan merkintäprosessissa, on tärkeää, että meillä on erittäin ammattitaitoiset merkinnät, jotka pystyvät tallentamaan liikkuvia kohteita.

Videot on jaettava pienempiin useiden ruutujen leikkeisiin, ja yksittäiset kohteet voidaan sitten tunnistaa tarkkoja huomautuksia varten. Ellei merkintätyökaluja käytetä, on olemassa vaara, että koko merkintäprosessi on työläs ja aikaa vievä.

tarkkuus

Korkean tarkkuuden ylläpitäminen videomerkintöjen aikana on haastava tehtävä. Huomautuksen laatu tulee tarkistaa johdonmukaisesti joka vaiheessa sen varmistamiseksi, että kohdetta seurataan, luokitellaan ja merkitään oikein.

Ellei merkintöjen laatua ole tarkistettu eri tasoilla, on mahdotonta suunnitella tai kouluttaa ainutlaatuista ja laadukasta algoritmia. Lisäksi epätarkka luokittelu tai huomautus voi myös vaikuttaa vakavasti ennustemallin laatuun.

skaalautuvuus

Tarkkuuden ja tarkkuuden takaamisen lisäksi videomerkintöjen tulee olla myös skaalautuvat. Yritykset pitävät parempana merkintäpalveluita, jotka auttavat niitä nopeasti kehittämään, ottamaan käyttöön ja mittaamaan ML-projekteja ilman, että ne vaikuttavat merkittävästi tulokseen.

Oikean videomerkintöjen toimittajan valinta

Oikean myyjän valinta Viimeinen ja luultavasti keskeisin haaste videomerkinnöissä on luotettavan ja kokeneen videodatamerkintäpalvelun tarjoajan palveluiden käyttäminen. Kun on asiantuntija videomerkintäpalvelun tarjoaja auttaa pitkälle varmistamaan, että ML-projektisi kehitetään vankasti ja otetaan käyttöön ajoissa.

On myös tärkeää palkata palveluntarjoaja, joka varmistaa, että turvallisuusstandardeja ja määräyksiä noudatetaan perusteellisesti. Suosituimman tai halvimman palveluntarjoajan valitseminen ei välttämättä ole aina oikea vaihtoehto. Sinun tulee etsiä oikea toimittaja projektisi tarpeiden, laatustandardien, kokemuksen ja tiimin asiantuntemuksen perusteella.

Yhteenveto

Videon kommentointi koskee yhtä paljon tekniikkaa kuin projektin parissa työskentelevää tiimiä. Sillä on lukuisia etuja useille toimialoille. Ilman kokeneiden ja pätevien kommentaattorien palveluita et kuitenkaan ehkä pysty toimittamaan maailmanluokan malleja.

Kun aiot lanseerata edistyneen tietokonenäköpohjaisen tekoälymallin, Shaip pitäisi olla palveluntarjoajan valintasi. Kun kyse on laadusta ja tarkkuudesta, kokemus ja luotettavuus ratkaisevat. Se voi vaikuttaa paljon projektisi onnistumiseen.

Meillä Shaipilla on kokemusta erilaisten monimutkaisten ja vaativien videomerkintäprojektien käsittelystä. Meillä on kokenut annotaattoritiimi, joka on koulutettu tarjoamaan räätälöityä tukea projekteillesi ja ihmisvalvontaasiantuntijoille projektisi lyhyen ja pitkän aikavälin tarpeiden tyydyttämiseksi.

Toimitamme vain korkealaatuisia huomautuksia, jotka noudattavat tiukkoja tietoturvastandardeja tinkimättä määräajoista, tarkkuudesta ja johdonmukaisuudesta.

Puhutaan

  • Rekisteröitymällä olen samaa mieltä Shaipin kanssa Tietosuoja ja Käyttöehdot ja annan suostumukseni B2B-markkinointiviestinnän vastaanottamiseen Shaipilta.

Usein kysytyt kysymykset (FAQ)

Videomerkinnät merkitsevät videoleikkeitä, joita käytetään koneoppimismallien kouluttamiseen auttamaan järjestelmää tunnistamaan kohteita. Videomerkintöjen tekeminen on monimutkainen prosessi, toisin kuin kuvien merkintä, koska se sisältää koko videon jakamisen useisiin kehyksiin ja kuvasarjoihin. Kuva ruudulta kuvat on merkitty, jotta järjestelmä voi tunnistaa ja tunnistaa kohteet tarkasti.

Videon annotaattorit käyttävät useita työkaluja, joiden avulla he voivat kommentoida videota tehokkaasti. Videomerkintöjen tekeminen on kuitenkin monimutkainen ja pitkä prosessi. Koska videoiden merkitseminen kestää paljon kauemmin kuin kuvien merkitseminen, työkalut nopeuttavat prosessia, vähentävät virheitä ja lisäävät luokittelun tarkkuutta.

Kyllä, YouTube-videoihin on mahdollista merkitä huomautuksia. Merkintätyökalun avulla voit lisätä tekstiä, korostaa osia videosta ja lisätä linkkejä. Voit muokata ja lisätä uusia merkintöjä valitsemalla eri merkintätyypeistä, kuten puhekupla, teksti, valokeila, muistiinpano ja tarra.

Videomerkintöjen kokonaishinta riippuu useista tekijöistä. Ensimmäinen on videon pituus, merkintäprosessissa käytetyn työkalun tyyppi ja vaaditun huomautuksen tyyppi. Sinun tulee ottaa huomioon ihmisten annotaattorien ja valvontaasiantuntijoiden käyttämä aika varmistaaksesi laadukkaan työn. Ammattimainen videomerkintätyö on tarpeen laadukkaiden koneoppimismallien kehittämiseksi.

Merkintöjen laatu riippuu tarkkuudesta ja kyvystä kouluttaa ML-mallisi tarkasti tiettyyn tarkoitukseen. Laadukas työ on vailla harhaa, luokitusvirheitä ja puuttuvia kehyksiä. Useat tarkastukset huomautusprosessin eri tasoilla takaavat työn korkeamman laadun.