Maximalizace přesnosti strojového učení pomocí anotace a označování videa:
Komplexní průvodce
Obrázek říká, že tisíc slov je docela běžné rčení, které jsme všichni slyšeli. Pokud by obrázek dokázal říct tisíc slov, představte si, co by mohlo říkat video? Možná milion věcí. Jedním z revolučních podoborů umělé inteligence je počítačové učení. Žádná z převratných aplikací, které jsme slíbili, jako jsou auta bez řidiče nebo inteligentní pokladny, není možná bez video anotace.
Umělá inteligence se používá v několika odvětvích k automatizaci složitých projektů, vývoji inovativních a pokročilých produktů a poskytování cenných poznatků, které mění povahu podnikání. Počítačové vidění je jednou z takových podoblastí umělé inteligence, která může zcela změnit způsob fungování několika průmyslových odvětví, která jsou závislá na obrovském množství zachycených obrázků a videí.
Počítačové vidění, také nazývané CV, umožňuje počítačům a souvisejícím systémům čerpat smysluplná data z vizuálů – obrázků a videí a na základě těchto informací podnikat potřebné kroky. Modely strojového učení jsou trénovány tak, aby rozpoznávaly vzory a zachycovaly tyto informace do svého umělého úložiště, aby efektivně interpretovaly vizuální data v reálném čase.
Pro koho je tato příručka určena?
Tento rozsáhlý průvodce je určen pro:
- Všichni podnikatelé a sóloprenové, kteří pravidelně zpracováváte obrovské množství dat
- AI a strojové učení nebo profesionálové, kteří začínají s technikami optimalizace procesů
- Projektoví manažeři, kteří mají v úmyslu zavést rychlejší uvedení svých modelů AI nebo produktů řízených AI na trh
- A technologičtí nadšenci, kteří se rádi dostanou do detailů vrstev zapojených do procesů AI.
Co je to anotace videa?
Video anotace je technika rozpoznání, označení a označení každého objektu ve videu. Pomáhá strojům a počítačům rozpoznat pohybující se objekty ve videu snímek po snímku.
Jednoduše řečeno, lidský anotátor prozkoumá video, označí snímek snímek po snímku a sestaví jej do datových sad předem určených kategorií, které se používají k trénování algoritmů strojového učení. Vizuální data jsou obohacena přidáním značek kritických informací o každém snímku videa.
Inženýři zkompilovali anotované obrázky do datových sad za předem určených
kategorie trénovat své požadované modely ML. Představte si, že trénujete model, abyste zlepšili jeho schopnost porozumět dopravním signálům. Co se v podstatě děje, je to, že algoritmus je trénován na údajích o pravdě, které obsahují obrovské množství videí zobrazujících dopravní signály, což pomáhá modelu ML přesně předpovídat pravidla provozu.
Účel anotace a označování videa v ML
Video anotace se používá hlavně pro vytvoření datové sady pro vývoj modelu AI založeného na vizuálním vnímání. Komentovaná videa se široce používají k vytváření autonomních vozidel, která dokážou detekovat dopravní značky, přítomnost chodců, rozpoznat hranice jízdních pruhů a předcházet nehodám způsobeným nepředvídatelným lidským chováním.. Komentovaná videa slouží specifickým účelům maloobchodního průmyslu, pokud jde o bezplatné maloobchodní prodejny a poskytují přizpůsobená doporučení produktů.
Používá se také v lékařské a zdravotnické obory, zejména v lékařské AI, pro přesnou identifikaci onemocnění a asistenci během operací. Vědci také využívají tuto technologii ke studiu účinků sluneční technologie na ptáky.
Video anotace má několik aplikací v reálném světě. Používá se v mnoha průmyslových odvětvích, ale automobilový průmysl využívá především svůj potenciál k vývoji systémů autonomních vozidel. Pojďme se hlouběji podívat na hlavní účel.
Detekce objektů
Video anotace pomáhá strojům rozpoznat objekty zachycené ve videích. Protože stroje nemohou vidět ani interpretovat svět kolem sebe, potřebují pomoc lidé identifikovat cílové objekty a přesně je rozpoznat ve více snímcích.
Aby systém strojového učení fungoval bezchybně, musí být trénován na obrovském množství dat, aby bylo dosaženo požadovaného výsledku
Lokalizovat objekty
Ve videu je mnoho objektů a vytváření poznámek ke každému objektu je náročné a někdy zbytečné. Lokalizace objektu znamená lokalizaci a anotaci nejviditelnějšího objektu a ohniskové části obrazu.
Sledování objektů
Video anotace se používá převážně při stavbě autonomních vozidel a je zásadní mít systém sledování objektů, který pomáhá strojům přesně porozumět lidskému chování a dynamice vozovky. Pomáhá sledovat tok dopravy, pohyby chodců, jízdní pruhy, signály, dopravní značky a další.
Sledování aktivit
Dalším důvodem, proč je video anotace zásadní, je to, že je na to zvyklá trénovat počítačové viděníML projekty založené na přesném odhadu lidských aktivit a pozic. Video anotace pomáhá lépe porozumět prostředí sledováním lidské činnosti a analýzou nepředvídatelného chování. Navíc to také pomáhá předcházet nehodám tím, že monitoruje aktivity nestatických objektů, jako jsou chodci, kočky, psi a další, a odhaduje jejich pohyb, aby se vyvinula vozidla bez řidiče.
Anotace videa vs. anotace obrázku
Anotace videa a obrázků jsou si v mnoha ohledech dost podobné a techniky používané k anotaci snímků platí i pro anotace videa. Mezi těmito dvěma však existuje několik základních rozdílů, které podnikům pomohou rozhodnout se pro správný typ anotace dat potřebují pro svůj konkrétní účel.
Data
Když porovnáte video a statický obrázek, pohyblivý obrázek, jako je video, je mnohem složitější datová struktura. Video nabízí mnohem více informací na snímek a mnohem lepší vhled do prostředí.
Na rozdíl od statického obrazu, který ukazuje omezené vnímání, video data poskytuje cenné informace o poloze objektu. Také vám dá vědět, zda se předmět pohybuje nebo stojí, a také vám řekne o směru jeho pohybu.
Když se například podíváte na obrázek, možná nebudete schopni rozeznat, zda auto právě zastavilo nebo nastartovalo. Video vám poskytne mnohem lepší přehled než obrázek.
Vzhledem k tomu, že video je sérií snímků dodávaných v sekvenci, nabízí také informace o částečně nebo zcela zakrytých objektech porovnáním před a po snímcích. Na druhou stranu obrázek vypovídá o současnosti a nedává vám žádné měřítko pro srovnání.
Konečně, video má více informací na jednotku nebo snímek než obrázek. A když společnosti chtějí vyvíjet pohlcující nebo komplexní AI a strojové učení řešení, video anotace se bude hodit.
Proces anotace
Protože jsou videa složitá a souvislá, nabízejí anotátorům další výzvu. Od anotátorů se vyžaduje, aby prozkoumali každý snímek videa a přesně sledovali objekty v každé fázi a snímku. Aby toho bylo dosaženo efektivněji, společnosti zabývající se anotací videí sdružovaly několik týmů, aby anotovaly videa. Ukázalo se však, že ruční anotace je pracný a časově náročný úkol.
Pokrok v technologii zajistil, že počítače v dnešní době mohou bez námahy sledovat objekty zájmu po celé délce videa a komentovat celé segmenty s malým nebo žádným lidským zásahem. Proto je video anotace mnohem rychlejší a přesnější.
Přesnost
Společnosti používají anotační nástroje k zajištění větší jasnosti, přesnosti a efektivity procesu anotací. Použitím anotačních nástrojů se výrazně snižuje počet chyb. Aby byla anotace videa účinná, je důležité mít v celém videu stejnou kategorizaci nebo štítky pro stejný objekt.
Nástroje pro anotaci videa dokáže automaticky a konzistentně sledovat objekty napříč snímky a nezapomeňte použít stejný kontext pro kategorizaci. Zajišťuje také větší konzistenci, přesnost a lepší modely umělé inteligence.
[Přečtěte si více: Co je anotace a označování obrázků pro počítačové vidění]
Video anotační techniky
Anotace obrázků a videa používají téměř podobné nástroje a techniky, i když je to složitější a pracnější. Na rozdíl od jednoho obrázku je obtížné anotovat video, protože může obsahovat téměř 60 snímků za sekundu. Anotace videí trvá déle a vyžadují také pokročilé nástroje pro anotaci.
Metoda jednoho obrázku
Metoda označování videa jedním snímkem je tradiční technika, která extrahuje každý snímek z videa a označí snímky jeden po druhém. Video je rozděleno do několika snímků a každý obrázek je opatřen tradičními poznámkami anotace obrázku metoda. Například video o rychlosti 40 snímků za sekundu je rozděleno na snímky po 2,400 XNUMX snímcích za minutu.
Metoda jednoho obrázku byla používána předtím, než se začaly používat nástroje anotátorů; toto však není efektivní způsob anotování videa. Tato metoda je časově náročná a nepřináší výhody, které nabízí video.
Další velkou nevýhodou této metody je, že jelikož je celé video považováno za sbírku samostatných snímků, dochází k chybám v identifikaci objektu. Stejný objekt by mohl být klasifikován pod různými štítky v různých rámcích, čímž by celý proces ztratil přesnost a kontext.
Čas potřebný k anotování videí pomocí metody jednoho obrázku je mimořádně vysoký, což zvyšuje náklady na projekt. Anotace i menšího projektu s frekvencí nižší než 20 snímků za sekundu bude trvat dlouho. Mohlo by dojít k mnoha chybám v nesprávné klasifikaci, nedodržení termínů a chyb v anotacích.
Metoda spojitého rámce
Metoda souvislého snímku nebo streamovaného snímku je populárnější. Tato metoda používá nástroje pro poznámky, které sledují objekty v celém videu s jejich umístěním snímek po snímku. Použitím této metody je dobře zachována kontinuita a kontext.
Metoda souvislého snímku využívá techniky, jako je optický tok, k přesnému zachycení pixelů v jednom snímku a v dalším a k analýze pohybu pixelů v aktuálním snímku. Zajišťuje také, že objekty jsou klasifikovány a označeny konzistentně v celém videu. Entita je konzistentně rozpoznána, i když se pohybuje dovnitř a ven z rámce.
Když se tato metoda používá k anotaci videí, projekt strojového učení dokáže přesně identifikovat objekty přítomné na začátku videa, na několik snímků zmizí z dohledu a znovu se objeví.
Pokud je pro anotaci použita metoda jednoho obrázku, počítač může považovat znovuobjevený obrázek za nový objekt, což má za následek nesprávnou klasifikaci. Při metodě souvislého snímku však počítač bere v úvahu pohyb obrazů, čímž zajišťuje, že je dobře zachována kontinuita a integrita videa.
Metoda souvislého rámce je rychlejší způsob anotování a poskytuje projektům ML větší možnosti. Anotace je přesná, eliminuje lidskou zaujatost a kategorizace je přesnější. Není to však bez rizik. Některé faktory, které mohou změnit jeho účinnost, jako je kvalita obrazu a rozlišení videa.
Typy označování videa / anotací
K anotaci videí se používá několik metod anotací videa, jako je orientační bod, sémantika, 3D kvádr, mnohoúhelník a křivka. Podívejme se zde na ty nejoblíbenější.
Anotace mezníku
Poznámka k orientačnímu bodu, nazývaná také klíčový bod, se obecně používá k identifikaci menších objektů, tvarů, pozic a pohybů.
Tečky jsou umístěny přes objekt a propojeny, což vytváří kostru položky přes každý snímek videa. Tento typ anotace se používá hlavně k detekci obličejových rysů, póz, emocí a částí lidského těla pro vývoj aplikací AR/VR, aplikací pro rozpoznávání obličejů a sportovních analýz.
Sémantická segmentace
Sémantická segmentace je dalším typem video anotace, která pomáhá trénovat lepší modely umělé inteligence. Každý pixel přítomný v obrázku je v této metodě přiřazen ke konkrétní třídě.
Přiřazením štítku každému obrazovému pixelu zachází sémantická segmentace s několika objekty stejné třídy jako s jednou entitou. Když však použijete sémantickou segmentaci instancí, s několika objekty stejné třídy se zachází jako s různými individuálními instancemi.
3D kvádrová anotace
Tento typ anotační techniky se používá pro přesnou 3D reprezentaci objektů. Metoda 3D ohraničovacího rámečku pomáhá označit délku, šířku a hloubku objektu, když je v pohybu, a analyzuje, jak interaguje s prostředím. Pomáhá detekovat polohu a objem objektu ve vztahu k jeho trojrozměrnému okolí.
Anotátoři začínají kreslením ohraničujících rámečků kolem objektu zájmu a udržováním kotevních bodů na okraji rámečku. Pokud je během pohybu jeden z kotevních bodů objektu zablokován nebo mimo dohled kvůli jinému objektu, je možné na základě přibližně změřené délky, výšky a úhlu v rámu zjistit, kde by mohla být hrana.
Polygonová anotace
Technika polygonové anotace se obecně používá, když se zjistí, že technika 2D nebo 3D ohraničovacího rámečku nestačí k přesnému změření tvaru objektu nebo když je v pohybu. Například polygonální anotace pravděpodobně měří nepravidelný objekt, jako je lidská bytost nebo zvíře.
Aby byla technika polygonové anotace přesná, musí anotátor kreslit čáry tak, že umístí tečky přesně kolem okraje objektu zájmu.
Anotace lomené čáry
Anotace Polyline pomáhá trénovat počítačové nástroje umělé inteligence k detekci jízdních pruhů pro vývoj vysoce přesných systémů autonomních vozidel. Počítač umožňuje stroji vidět směr, provoz a odklon pomocí detekce jízdních pruhů, hranic a hranic.
Anotátor nakreslí přesné čáry podél hranic jízdních pruhů, aby systém AI mohl detekovat jízdní pruhy na silnici.
2D vymezovací krabice
Metoda 2D ohraničujícího rámečku je možná nejpoužívanější pro anotování videí. Při této metodě anotátoři umisťují kolem objektů zájmu obdélníkové rámečky pro identifikaci, kategorizaci a označení. Obdélníkové rámečky jsou ručně nakresleny kolem objektů přes rámečky, když jsou v pohybu.
Aby metoda 2D ohraničovacího rámečku fungovala efektivně, musí se anotátor ujistit, že rámeček je nakreslen co nejblíže k okraji objektu a vhodně označen ve všech snímcích.
Video Anotace Průmyslové případy použití
Možnosti video anotace se zdají nekonečné; některá průmyslová odvětví však tuto technologii využívají mnohem více než jiná. Ale je nepochybně pravda, že jsme se právě dotkli špičky tohoto inovativního ledovce a další nás teprve čekají. Každopádně jsme uvedli odvětví, která se stále více spoléhají na video anotace.
Systémy autonomních vozidel
Systémy umělé inteligence s podporou počítačového vidění pomáhají vyvíjet auta s vlastním řízením a bez řidiče. Video anotace se široce používá při vývoji špičkových systémů autonomních vozidel pro detekci objektů, jako jsou signály, jiná vozidla, chodci, pouliční osvětlení a další.
Lékařská umělá inteligence
Zdravotnický průmysl také zaznamenává výraznější nárůst používání video anotačních služeb. Mezi mnoho výhod, které počítačové vidění nabízí, patří lékařská diagnostika a zobrazování.
I když je pravda, že lékařská umělá inteligence začíná využívat výhod počítačového vidění teprve nedávno, jsme si jisti, že lékařskému průmyslu může nabídnout nepřeberné množství výhod. Video anotace se ukazuje jako užitečné při analýze mamografů, rentgenových snímků, CT skenů a dalších, které pomáhají sledovat stav pacientů. Pomáhá také zdravotnickým pracovníkům včas identifikovat stavy a pomáhat při operaci.
Maloobchodní průmysl
Maloobchodní průmysl také používá video anotace, aby porozuměl chování spotřebitelů ke zlepšení svých služeb. Díky anotaci videí spotřebitelů v obchodech je možné zjistit, jak zákazníci vybírají produkty, vracejí produkty do regálů a předcházejí krádeži.
Geoprostorový průmysl
Video anotace se používá také v průmyslu sledování a zobrazování. Anotační úkol zahrnuje odvozování cenných informací z dronů, satelitů a leteckých záběrů za účelem školení ML týmů ke zlepšení dohledu a zabezpečení. Týmy ML jsou trénovány, aby sledovaly podezřelé a vozidla, aby vizuálně sledovaly chování. Geoprostorová technologie také pohání zemědělství, mapování, logistiku a bezpečnost.
Zemědělství
Počítačové vidění a schopnosti umělé inteligence se využívají ke zlepšení zemědělství a chovu dobytka. Video anotace také pomáhá pochopit a sledovat růst rostlin, pohyb hospodářských zvířat a zlepšit výkon sklizňových strojů.
Počítačové vidění může také analyzovat kvalitu zrna, růst plevele, použití herbicidů a další.
Media
Video anotace se také používá v mediálním a obsahovém průmyslu. Používá se k tomu, aby pomohl analyzovat, sledovat a zlepšovat výkon sportovních týmů, identifikovat sexuální nebo násilný obsah v příspěvcích na sociálních sítích a zlepšovat reklamní videa a další.
Průmysl
Výrobní průmysl také stále více používá video anotace ke zlepšení produktivity a efektivity. Roboti jsou cvičeni na komentovaných videích, aby procházeli stacionárními, kontrolovali montážní linky a sledovali balíky v logistice. Roboti vyškolení na komentovaných videích pomáhají odhalit vadné položky ve výrobních linkách.
Běžné výzvy video anotace
Anotace/označování videa může pro anotátory představovat několik problémů. Podívejme se na některé body, které musíte zvážit, než začnete video anotace pro počítačové vidění projektů.
Zdlouhavý postup
Jednou z největších výzev video anotace je vypořádat se s masivními video datové sady které je třeba prozkoumat a okomentovat. Pro přesné trénování modelů počítačového vidění je zásadní mít přístup k velkému množství anotovaných videí. Vzhledem k tomu, že objekty nejsou nehybné, jak by tomu bylo v procesu anotace obrázku, je nezbytné mít vysoce kvalifikované anotátory, kteří dokážou zachytit objekty v pohybu.
Videa musí být rozdělena na menší klipy s několika snímky a jednotlivé objekty pak lze identifikovat pro přesnou anotaci. Pokud nejsou použity anotační nástroje, existuje riziko, že celý proces anotace bude zdlouhavý a časově náročný.
Přesnost
Udržení vysoké úrovně přesnosti během procesu anotací videa je náročný úkol. Kvalita anotace by měla být důsledně kontrolována v každé fázi, aby bylo zajištěno správné sledování, klasifikace a označení objektu.
Pokud není kvalita anotace kontrolována na různých úrovních, není možné navrhnout nebo natrénovat jedinečný a kvalitní algoritmus. Navíc nepřesná kategorizace nebo anotace mohou také vážně ovlivnit kvalitu predikčního modelu.
Škálovatelnost
Kromě zajištění přesnosti a přesnosti by video anotace měla být také škálovatelná. Společnosti upřednostňují anotační služby, které jim pomáhají rychle vyvíjet, zavádět a škálovat projekty ML, aniž by výrazně ovlivnily konečný výsledek.
Výběr správného dodavatele video štítků
Poslední a pravděpodobně nejzásadnější výzvou v oblasti video anotace je zapojení služeb spolehlivého a zkušeného poskytovatele služeb video anotace dat. Mít odborníka poskytovatel služeb anotace videa zajistí, že vaše projekty ML budou robustně vyvinuty a nasazeny včas.
Je také nezbytné zapojit poskytovatele, který zajistí důsledné dodržování bezpečnostních norem a předpisů. Výběr nejoblíbenějšího poskytovatele nebo nejlevnějšího nemusí být vždy správný krok. Měli byste hledat správného poskytovatele na základě potřeb vašeho projektu, standardů kvality, zkušeností a odborných znalostí týmu.
Proč investovat do čističky vzduchu?
Video anotace je stejně tak o technologii jako o týmu pracujícím na projektu. Má nepřeberné množství výhod pro řadu průmyslových odvětví. Přesto bez služeb zkušených a schopných anotátorů možná nebudete schopni dodávat modely světové třídy.
Pokud chcete spustit pokročilý model umělé inteligence založený na počítačovém vidění, Shaip by měl být vaší volbou pro poskytovatele služeb. Když jde o kvalitu a přesnost, záleží na zkušenostech a spolehlivosti. Může to hodně ovlivnit úspěch vašeho projektu.
Ve společnosti Shaip máme zkušenosti se zpracováním video anotačních projektů různé úrovně složitosti a požadavků. Máme zkušený tým anotátorů vyškolených k tomu, aby mohli nabídnout přizpůsobenou podporu pro váš projekt a specialisty na lidský dohled, aby uspokojili krátkodobé i dlouhodobé potřeby vašeho projektu.
Dodáváme pouze anotace nejvyšší kvality, které dodržují přísné standardy zabezpečení dat, aniž by byly ohroženy termíny, přesnost a konzistentnost.
Promluvme si
Často kladené otázky (FAQ)
Video anotace označuje videoklipy používané k trénování modelů strojového učení, které pomáhají systému identifikovat objekty. Anotace videa je složitý proces, na rozdíl od anotace obrázků, protože zahrnuje rozdělení celého videa do několika snímků a sekvencí obrázků. Obrázky po jednotlivých snímcích jsou opatřeny poznámkami, takže systém dokáže objekty přesně rozpoznat a identifikovat.
Video anotátoři používají několik nástrojů, které jim pomáhají efektivně anotovat video. Anotace videa je však složitý a zdlouhavý proces. Vzhledem k tomu, že přidávání poznámek k videím trvá mnohem déle než přidávání poznámek k obrázkům, nástroje pomáhají urychlit proces, snížit chyby a zvýšit přesnost klasifikace.
Ano, je možné přidávat poznámky k videím YouTube. Pomocí nástroje pro poznámky můžete přidávat text, zvýraznit části videa a přidávat odkazy. Můžete upravovat a přidávat nové anotace a vybírat si z různých typů anotací, jako je řečová bublina, text, reflektor, poznámka a štítek.
Celkové náklady na video anotaci závisí na několika faktorech. První je délka videa, typ nástroje použitého pro proces anotací a typ požadované anotace. Měli byste zvážit čas strávený lidskými anotátory a specialisty na supervizi, abyste zajistili vysoce kvalitní práci. Pro vývoj kvalitních modelů strojového učení je nezbytná profesionální práce s anotací videa.
Kvalita anotace závisí na přesnosti a schopnosti přesně trénovat váš model ML pro konkrétní účel. Vysoce kvalitní práce bude bez zkreslení, chyb klasifikace a chybějících rámců. Vícenásobné kontroly na různých úrovních procesu anotace zajistí vyšší kvalitu práce.