Maksimere maskinlæringsnøyaktighet med videokommentarer og merking:  

En omfattende guide

Bilde sier tusen ord er et ganske vanlig ordtak vi alle har hørt. Nå, hvis et bilde kan si mer enn tusen ord, tenk deg hva en video kan si? En million ting, kanskje. Et av de revolusjonerende underfeltene innen kunstig intelligens er datalæring. Ingen av de banebrytende applikasjonene vi har blitt lovet, for eksempel førerløse biler eller intelligente utsjekker, er mulig uten videokommentarer.

Kunstig intelligens brukes på tvers av flere bransjer for å automatisere komplekse prosjekter, utvikle innovative og avanserte produkter og levere verdifull innsikt som endrer virksomhetens natur. Datasyn er et slikt underfelt av AI som fullstendig kan endre måten flere bransjer som er avhengige av enorme mengder tatt bilder og videoer fungerer på.

Datasyn, også kalt CV, lar datamaskiner og relaterte systemer trekke meningsfulle data fra visuelle elementer – bilder og videoer, og iverksette nødvendige tiltak basert på denne informasjonen. Maskinlæringsmodeller er opplært til å gjenkjenne mønstre og fange denne informasjonen i deres kunstige lagring for å tolke sanntids visuelle data effektivt.

Videokommentar

Hvem er denne veiledningen for?

Denne omfattende veiledningen er for:

  • Alle dere gründere og soloprenører som knuser enorme mengder data regelmessig
  • AI og maskinlæring eller fagfolk som kommer i gang med prosessoptimaliseringsteknikker
  • Prosjektledere som har til hensikt å implementere en raskere time-to-market for sine AI-modeller eller AI-drevne produkter
  • Og teknologientusiaster som liker å komme inn på detaljene i lagene som er involvert i AI-prosesser.
Videokommentarveiledning

Hva er videokommentarer?

Videokommentarer er teknikken for å gjenkjenne, merke og merke hvert objekt i en video. Det hjelper maskiner og datamaskiner å gjenkjenne objekter i bevegelse fra bilde til bilde i en video.

Hva er videokommentarer? Med enkle ord gransker en menneskelig kommentator en video, merker bildet ramme-for-bilde og kompilerer det til forhåndsbestemte kategoridatasett, som brukes til å trene maskinlæringsalgoritmer. De visuelle dataene berikes ved å legge til tagger med viktig informasjon om hver videoramme.

Ingeniører kompilerte de kommenterte bildene til datasett under forhåndsbestemt
kategorier for å trene sine nødvendige ML-modeller. Tenk deg at du trener en modell for å forbedre evnen til å forstå trafikksignaler. Det som i hovedsak skjer er at algoritmen er trent på grunnsannhetsdata som har enorme mengder videoer som viser trafikksignaler som hjelper ML-modellen til å forutsi trafikkreglene nøyaktig.

Formål med videomerking og merking i ML

Videoannotering brukes hovedsakelig for å lage et datasett for å utvikle en visuell persepsjonsbasert AI-modell. Kommenterte videoer er mye brukt til å bygge autonome kjøretøy som kan oppdage veiskilt, fotgjengeres tilstedeværelse, gjenkjenne kjørefeltgrenser og forhindre ulykker på grunn av uforutsigbar menneskelig atferd. Kommenterte videoer tjener spesifikke formål for detaljhandelen når det gjelder utsjekkingsfrie butikker og gir tilpassede produktanbefalinger.

Den brukes også i medisinske og helsefaglige felt, spesielt i medisinsk kunstig intelligens, for nøyaktig sykdomsidentifikasjon og assistanse under operasjoner. Forskere utnytter også denne teknologien for å studere effekten av solteknologi på fugler.

Videokommentarer har flere applikasjoner i den virkelige verden. Den brukes i mange bransjer, men bilindustrien utnytter hovedsakelig potensialet sitt til å utvikle autonome kjøretøysystemer. La oss ta en dypere titt på hovedformålet.
Formål med videokommentarer

Oppdag objektene

Videokommentarer hjelper maskiner med å gjenkjenne objekter som er fanget i videoene. Siden maskiner ikke kan se eller tolke verden rundt dem, trenger de hjelp av mennesker for å identifisere målobjektene og gjenkjenne dem nøyaktig i flere rammer.

For at et maskinlæringssystem skal fungere feilfritt, må det trenes på enorme mengder data for å oppnå ønsket resultat

Lokaliser objektene

Det er mange objekter i en video, og å kommentere for hvert objekt er utfordrende og noen ganger unødvendig. Objektlokalisering betyr å lokalisere og kommentere det mest synlige objektet og den mest synlige delen av bildet.

Sporing av objektene

Videokommentarer brukes hovedsakelig til å bygge autonome kjøretøy, og det er avgjørende å ha et objektsporingssystem som hjelper maskiner til å forstå menneskelig atferd og veidynamikk nøyaktig. Den hjelper til med å spore trafikkflyten, fotgjengers bevegelser, kjørefelt, signaler, veiskilt og mer.

Sporing av aktivitetene

En annen grunn til at videoannotering er viktig, er at den er vant til trene datasyn-baserte ML-prosjekter for å estimere menneskelige aktiviteter og posere nøyaktig. Videokommentarer bidrar til å bedre forstå miljøet ved å spore menneskelig aktivitet og analysere uforutsigbar atferd. Dessuten bidrar dette også til å forhindre ulykker ved å overvåke aktivitetene til ikke-statiske objekter som fotgjengere, katter, hunder og mer og estimere deres bevegelser for å utvikle førerløse kjøretøy.

Videokommentar vs. bildekommentar

Video- og bildekommentarer er ganske like på mange måter, og teknikkene som brukes til å kommentere rammer, gjelder også for videokommentarer. Imidlertid er det noen få grunnleggende forskjeller mellom disse to, som vil hjelpe bedrifter med å bestemme riktig type datanotering de trenger for sitt spesifikke formål.

Videokommentar kontra bildekommentar

Data

Når du sammenligner en video og et stillbilde, er et bevegelig bilde som en video en mye mer kompleks datastruktur. En video gir mye mer informasjon per bilde og mye større innsikt i miljøet. 

I motsetning til et stillbilde som viser begrenset oppfatning, videodata gir verdifull innsikt i objektets posisjon. Den gir deg også beskjed om det aktuelle objektet beveger seg eller står stille, og forteller deg også om bevegelsesretningen. 

For eksempel, når du ser på et bilde, kan du kanskje ikke se om en bil nettopp har stoppet eller startet. En video gir deg mye bedre klarhet enn et bilde. 

Siden en video er en serie bilder levert i en sekvens, tilbyr den informasjon om delvis eller fullstendig blokkerte objekter ved å sammenligne før og etter rammer. På den annen side snakker et bilde om nåtiden og gir deg ikke en målestokk for sammenligning. 

Til slutt har en video mer informasjon per enhet eller ramme enn et bilde. Og når bedrifter ønsker å utvikle oppslukende eller komplekst AI og maskinlæring løsninger, vil videokommentarer komme godt med.

Annoteringsprosess

Siden videoer er komplekse og kontinuerlige, tilbyr de en ekstra utfordring for kommentatorer. Annotatører er pålagt å granske hvert bilde av videoen og nøyaktig spore objektene i hvert trinn og hvert bilde. For å oppnå dette mer effektivt pleide videoannoteringsselskaper å samle flere team for å kommentere videoer. Manuell merknad viste seg imidlertid å være en møysommelig og tidkrevende oppgave. 

Fremskritt innen teknologi har sørget for at datamaskiner i disse dager uten problemer kan spore objekter av interesse over hele lengden av videoen og kommentere hele segmenter med liten eller ingen menneskelig innblanding. Det er derfor videokommentarer blir mye raskere og mer nøyaktig. 

Nøyaktighet

Bedrifter bruker merknadsverktøy for å sikre større klarhet, nøyaktighet og effektivitet i merknadsprosessen. Ved å bruke merknadsverktøy reduseres antallet feil betraktelig. For at videokommentarer skal være effektive, er det avgjørende å ha samme kategorisering eller etiketter for det samme objektet gjennom hele videoen. 

Verktøy for videokommentarer kan spore objekter automatisk og konsekvent på tvers av rammer og husk å bruke samme kontekst for kategorisering. Det sikrer også større konsistens, nøyaktighet og bedre AI-modeller.

[Les mer: Hva er bildekommentar og merking for datasyn]

Teknikker for videokommentarer

Bilde- og videokommentarer bruker nesten lignende verktøy og teknikker, selv om det er mer komplekst og arbeidskrevende. I motsetning til et enkelt bilde, er en video vanskelig å kommentere siden den kan inneholde nesten 60 bilder per sekund. Videoer tar lengre tid å kommentere og krever også avanserte merknadsverktøy.

Enkeltbildemetode

Enkeltbildemetode Enkeltbilde-videomerkingsmetoden er den tradisjonelle teknikken som trekker ut hver ramme fra videoen og merker rammene én etter én. Videoen er delt inn i flere rammer, og hvert bilde er kommentert ved hjelp av det tradisjonelle bildekommentar metoden. For eksempel er en video på 40 bilder per sekund delt opp i bilder på 2,400 per minutt.

Enkeltbildemetoden ble brukt før annotatorverktøy ble tatt i bruk; Dette er imidlertid ikke en effektiv måte å kommentere video på. Denne metoden er tidkrevende og gir ikke fordelene en video tilbyr.

En annen stor ulempe med denne metoden er at siden hele videoen betraktes som en samling separate rammer, skaper den feil i objektidentifikasjon. Det samme objektet kan klassifiseres under forskjellige etiketter i forskjellige rammer, noe som gjør at hele prosessen mister nøyaktighet og kontekst.

Tiden som går med til å kommentere videoer ved hjelp av enkeltbildemetoden er eksepsjonelt høy, noe som øker kostnadene for prosjektet. Selv et mindre prosjekt på mindre enn 20 bilder per sekund vil ta lang tid å kommentere. Det kan være mange feilklassifiseringsfeil, tapte tidsfrister og merknadsfeil.

Kontinuerlig rammemetode

Kontinuerlig rammemetode Metoden for kontinuerlig ramme eller streamingramme er den mest populære. Denne metoden bruker merknadsverktøy som sporer objektene gjennom hele videoen med deres plassering bilde for bilde. Ved å bruke denne metoden opprettholdes kontinuiteten og konteksten godt.

Kontinuerlig frame-metoden bruker teknikker som optisk flyt for å fange opp pikslene i ett bilde og det neste nøyaktig og analysere bevegelsen til pikslene i det gjeldende bildet. Det sikrer også at objekter blir klassifisert og merket konsekvent på tvers av videoen. Enheten gjenkjennes konsekvent selv når den beveger seg inn og ut av rammen.

Når denne metoden brukes til å kommentere videoer, kan maskinlæringsprosjektet nøyaktig identifisere objekter som er tilstede i begynnelsen av videoen, forsvinne ut av syne i noen få bilder og dukke opp igjen.

Hvis en enkeltbildemetode brukes for merknader, kan datamaskinen vurdere det gjenopptatte bildet som et nytt objekt, noe som resulterer i feilklassifisering. Men i en kontinuerlig rammemetode vurderer datamaskinen bevegelsen til bildene, og sikrer at kontinuiteten og integriteten til videoen opprettholdes godt.

Den kontinuerlige rammemetoden er en raskere måte å kommentere på, og den gir større muligheter til ML-prosjekter. Kommentaren er presis, eliminerer menneskelig skjevhet, og kategoriseringen er mer nøyaktig. Det er imidlertid ikke uten risiko. Noen faktorer som kan endre effektiviteten, for eksempel bildekvalitet og videooppløsning.

Typer videomerking/kommentarer

Flere videokommentarmetoder, for eksempel landemerke, semantisk, 3D-kuboid-, polygon- og polylinjekommentarer, brukes til å kommentere videoer. La oss se på de mest populære her.

Merkemerke

Landmerkekommentarer, også kalt nøkkelpunkt, brukes vanligvis til å identifisere mindre objekter, former, stillinger og bevegelser.

Prikker plasseres på tvers av objektet og kobles sammen, noe som skaper et skjelett av elementet på tvers av hver videoramme. Denne typen merknader brukes hovedsakelig til å oppdage ansiktstrekk, positurer, følelser og menneskelige kroppsdeler for å utvikle AR/VR-applikasjoner, ansiktsgjenkjenningsapplikasjoner og sportsanalyse.

Merkemerke

Semantisk segmentering

Semantisk segmentering er en annen type videokommentarer som hjelper til med å trene opp bedre kunstig intelligens-modeller. Hver piksel som er tilstede i et bilde, er tilordnet en bestemt klasse i denne metoden.

Ved å tilordne en etikett til hver bildepiksel, behandler semantisk segmentering flere objekter av samme klasse som én enhet. Men når du bruker forekomst semantisk segmentering, behandles flere objekter av samme klasse som forskjellige individuelle forekomster.

Semantisk segmentering

3D Cuboid-annotering

Denne typen merknadsteknikk brukes for en nøyaktig 3D-representasjon av objekter. 3D-grenseboksmetoden hjelper til med å merke objektets lengde, bredde og dybde når det er i bevegelse og analyserer hvordan det samhandler med omgivelsene. Den hjelper til med å oppdage objektets posisjon og volum i forhold til dets tredimensjonale omgivelser.

Annotatører starter med å tegne avgrensende bokser rundt objektet av interesse og holde ankerpunkter ved kanten av boksen. Under bevegelse, hvis et av objektets ankerpunkter er blokkert eller ute av syne på grunn av et annet objekt, er det mulig å fortelle hvor kanten kan være basert på omtrentlig målt lengde, høyde og vinkel i rammen.

3d kuboid merknad

Polygonkommentar

Polygonannoteringsteknikk brukes vanligvis når 2D- eller 3D-grenseboksteknikk viser seg å være utilstrekkelig til å måle et objekts form nøyaktig eller når det er i bevegelse. For eksempel vil polygonannotering sannsynligvis måle et uregelmessig objekt, for eksempel et menneske eller et dyr.

For at polygonannoteringsteknikken skal være nøyaktig, må kommentatoren tegne linjer ved å plassere prikker nøyaktig rundt kanten av objektet av interesse.

Polygonkommentar

Polyline-annotering

Polyline-annotering hjelper med å trene datamaskinbaserte AI-verktøy for å oppdage gatefelt for utvikling av autonome kjøretøysystemer med høy nøyaktighet. Datamaskinen lar maskinen se retningen, trafikken og omkjøringen ved å oppdage kjørefelt, grenser og grenser.

Annotatoren tegner presise linjer langs kjørefeltgrensene slik at AI-systemet kan oppdage kjørefelt på veien.

Polylinjemerknad

2D grenseboks 

2D bounding box-metoden er kanskje den mest brukte for å kommentere videoer. I denne metoden plasserer annotatorer rektangulære bokser rundt objektene av interesse for identifikasjon, kategorisering og merking. De rektangulære boksene tegnes manuelt rundt objektene på tvers av rammer når de er i bevegelse.

For å sikre at 2D-begrensningsrammemetoden fungerer effektivt, må kommentatoren sørge for at boksen er tegnet så nær objektets kant som mulig og merket på riktig måte på tvers av alle rammer.

2d avgrensningsboks

Brukssaker for videokommentarer

Mulighetene for videokommentarer virker uendelige; noen bransjer bruker imidlertid denne teknologien mye mer enn andre. Men det er utvilsomt sant at vi omtrent har rørt toppen av dette innovative isfjellet, og mer er ennå ikke kommet. Uansett, vi har listet opp bransjene som i økende grad er avhengige av videokommentarer.

Autonome kjøretøysystemer

Computer vision-aktiverte AI-systemer bidrar til å utvikle selvkjørende og førerløse biler. Videokommentarer har blitt mye brukt i utviklingen av avanserte autonome kjøretøysystemer for gjenstandsdeteksjon, for eksempel signaler, andre kjøretøy, fotgjengere, gatelys og mer.

Medisinsk kunstig intelligens

Helsesektoren ser også en mer betydelig økning i bruken av videoannoteringstjenester. Blant de mange fordelene som datasyn tilbyr er medisinsk diagnostikk og bildediagnostikk.

Selv om det er sant at medisinsk AI begynner å utnytte fordelene med datasyn først nylig, er vi sikre på at det har en mengde fordeler å tilby den medisinske industrien. Videokommentarer viser seg å være nyttige for å analysere mammografi, røntgenbilder, CT-skanninger og mer for å overvåke pasientenes tilstand. Det hjelper også helsepersonell med å identifisere tilstander tidlig og hjelpe med kirurgi.

Varehandel

Detaljhandelen bruker også videokommentarer for å forstå forbrukeratferd for å forbedre tjenestene sine. Ved å kommentere videoer av forbrukere i butikker, er det mulig å vite hvordan kundene velger produktene, returnerer produktene til hyllene og forhindrer tyveri.

Geospatial industri

Videokommentarer brukes også i overvåkings- og bildeindustrien. Annoteringsoppgaven inkluderer å utlede verdifull intelligens fra drone-, satellitt- og luftopptak for å trene ML-team for å forbedre overvåking og sikkerhet. ML-teamene er opplært til å følge mistenkte og kjøretøy for å spore atferd visuelt. Geospatial teknologi driver også landbruk, kartlegging, logistikk og sikkerhet.

Såing av bønnene

Datasyn og kunstig intelligens blir brukt til å forbedre jordbruk og husdyr. Videokommentarer hjelper også med å forstå og spore plantevekst-husdyrbevegelser og forbedre ytelsen til høstemaskineriet.

Datasyn kan også analysere kornkvalitet, ugrasvekst, ugressmiddelbruk og mer.

Media

Videokommentarer brukes også i medie- og innholdsindustrien. Den brukes til å analysere, spore og forbedre idrettslags prestasjoner, identifisere seksuelt eller voldelig innhold på sosiale medieinnlegg og forbedre reklamevideoer og mer.

Industriell

Produksjonsindustrien bruker også i økende grad videokommentarer for å forbedre produktiviteten og effektiviteten. Roboter blir trent på kommenterte videoer for å navigere gjennom stasjonære, inspisere samlebånd, spore pakker i logistikk. Roboter som er trent på kommenterte videoer, hjelper til med å oppdage defekte varer i produksjonslinjer.

Vanlige utfordringer ved videokommentarer

Videokommentarer/-merking kan utgjøre noen utfordringer for kommentatorer. La oss se på noen punkter du må vurdere før du begynner videokommentar for datasyn prosjekter.

Videokommentarutfordringer

Kjedelig prosedyre

En av de største utfordringene med videokommentarer er å håndtere massive videodatasett som må granskes og kommenteres. For å trene datasynsmodellene nøyaktig, er det avgjørende å få tilgang til store mengder kommenterte videoer. Siden objektene ikke er stille, slik de ville vært i en bildekommentarprosess, er det viktig å ha svært dyktige annotatorer som kan fange objekter i bevegelse.

Videoene må brytes ned i mindre klipp med flere rammer, og individuelle objekter kan deretter identifiseres for nøyaktig merknad. Med mindre det brukes annoteringsverktøy, er det en risiko for at hele annoteringsprosessen blir kjedelig og tidkrevende.

Nøyaktighet

Å opprettholde et høyt nivå av nøyaktighet under videokommentarprosessen er en utfordrende oppgave. Merknadskvaliteten bør kontrolleres konsekvent på hvert trinn for å sikre at objektet spores, klassifiseres og merkes riktig.

Med mindre kvaliteten på merknadene ikke kontrolleres på forskjellige nivåer, er det umulig å designe eller trene en unik og kvalitetsalgoritme. Dessuten kan unøyaktig kategorisering eller annotering også alvorlig påvirke kvaliteten på prediksjonsmodellen.

skalerbarhet

I tillegg til å sikre nøyaktighet og presisjon, bør videokommentarer også være skalerbare. Bedrifter foretrekker merknadstjenester som hjelper dem raskt å utvikle, distribuere og skalere ML-prosjekter uten å ha stor innvirkning på bunnlinjen.

Velge riktig videomerkingsleverandør

Velge riktig leverandør Den siste og sannsynligvis mest avgjørende utfordringen innen videokommentarer er å engasjere tjenestene til en pålitelig og erfaren leverandør av videodataannoteringstjenester. Å ha en ekspert tjenesteleverandør for videokommentarer vil gå langt i å sikre at ML-prosjektene dine er robust utviklet og distribuert i tide.

Det er også viktig å engasjere en leverandør som sikrer at sikkerhetsstandarder og forskrifter følges grundig. Å velge den mest populære leverandøren eller den billigste er kanskje ikke alltid det riktige trekket. Du bør søke den rette leverandøren basert på dine prosjektbehov, kvalitetsstandarder, erfaring og teamekspertise.

konklusjonen

Videokommentarer handler like mye om teknologien som teamet som jobber med prosjektet. Det har en mengde fordeler for en rekke bransjer. Likevel, uten tjenestene til erfarne og dyktige kommentatorer, kan du kanskje ikke levere modeller i verdensklasse.

Når du ønsker å lansere en avansert datasynsbasert AI-modell, bør Shaip være ditt valg for en tjenesteleverandør. Når det handler om kvalitet og nøyaktighet, er erfaring og pålitelighet viktig. Det kan utgjøre en stor forskjell for prosjektets suksess.

Hos Shaip har vi erfaring med å håndtere videokommentarprosjekter med ulike nivåer av kompleksitet og krav. Vi har et erfarent team av annotatorer som er opplært til å tilby tilpasset støtte for prosjektet ditt og spesialister for menneskelig tilsyn for å tilfredsstille prosjektets kortsiktige og langsiktige behov.

Vi leverer kun merknader av høyeste kvalitet som overholder strenge datasikkerhetsstandarder uten å gå på akkord med tidsfrister, nøyaktighet og konsistens.

La oss snakke

  • Ved å registrere meg godtar jeg Shaip Personvernserklæring og Våre vilkår og gi mitt samtykke til å motta B2B-markedsføringskommunikasjon fra Shaip.

Ofte stilte spørsmål (FAQ)

Videoannotering er merking av videoklipp som brukes til å trene maskinlæringsmodeller for å hjelpe systemet med å identifisere objekter. Videokommentarer er en kompleks prosess, i motsetning til bildekommentarer, da det innebærer å bryte ned hele videoen i flere rammer og sekvenser av bilder. Bildene frame-by-frames er kommentert slik at systemet kan gjenkjenne og identifisere objekter nøyaktig.

Videoannotatører bruker flere verktøy for å hjelpe dem med å kommentere videoen effektivt. Imidlertid er videokommentarer en kompleks og langvarig prosess. Siden det tar mye lengre tid å kommentere videoer enn å kommentere bilder, hjelper verktøy med å gjøre prosessen raskere, redusere feil og øke klassifiseringsnøyaktigheten.

Ja, det er mulig å kommentere YouTube-videoer. Ved å bruke kommentarverktøyet kan du legge til tekst, fremheve deler av videoen din og legge til lenker. Du kan redigere og legge til nye merknader ved å velge mellom ulike merknadstyper, for eksempel snakkeboble, tekst, spotlight, notat og etikett.

Den totale kostnaden for videokommentarer avhenger av flere faktorer. Den første er lengden på videoen, typen verktøy som brukes for merknadsprosessen, og typen merknad som kreves. Du bør vurdere tiden brukt av menneskelige kommentatorer og veiledningsspesialister for å sikre at arbeid av høy kvalitet blir levert. En profesjonell videoannoteringsjobb er nødvendig for å utvikle kvalitetsmodeller for maskinlæring.

Kvaliteten på merknaden avhenger av nøyaktigheten og evnen til å trene ML-modellen din nøyaktig for det spesifikke formålet. En jobb av høy kvalitet vil være blottet for skjevheter, klassifiseringsfeil og manglende rammer. Flere kontroller på ulike nivåer av merknadsprosessen vil sikre høyere kvalitet på arbeidet.