AI模型自动视频注释的好处
与图像标注类似，视频标注是一个教会计算机识别物体的过程。这两种注释方法都属于更广泛的人工智能(AI)领域计算机视觉(简历)该项目旨在训练计算机模仿人眼的感知能力。
在视频注释项目中，人类注册器和自动化工具标签目标对象的组合在视频素材中。然后，AI供电的计算机然后处理此标记的素材，理想地通过机器学习（ML）技术发现如何识别新的未标记视频中的目标对象。视频标签越准确，AI模型将越好。在自动化工具的帮助下，精确的视频注释可以帮助两者自信地部署和速度快速展示。
视频标注vs.图像标注
视频标注与图像标注有许多相似之处。在我们的图像注释的文章，我们介绍了标准的图像注释技术，其中许多技术在对视频应用标签时都是相关的。然而，这两种方法之间有显著的区别，它们可以帮助公司在选择一种或另一种时决定使用哪种类型的数据。
数据
视频是一种比图像更复杂的数据结构。然而，就每单位数据的信息而言，视频提供了更深刻的见解。团队不仅可以用它来识别物体的位置，还可以识别物体是否在移动以及朝哪个方向移动。例如，从图像上看不出一个人是在坐着还是站着。一段视频澄清了这一点。
视频还可以利用前一帧的信息来识别可能部分遮挡的物体。图像没有这种能力。考虑到这些因素，视频可以比图像产生更多的单位数据信息。
注释过程
视频标注比图像标注增加了一层难度。注释器必须同步和跟踪帧间变化状态的对象。为了提高效率，许多团队都有流程的自动化组件。今天的计算机可以在不需要人工干预的情况下跨帧跟踪目标，视频的整个片段可以用最少的人力进行注释。最终的结果是，视频注释通常比图像注释快得多。
精度
当团队使用自动化工具进行视频注释时，通过提供更大的帧间连续性，减少了出错的机会。当注释多个图像时，对相同的对象使用相同的标签是很重要的，但是一致性错误是可能的。在标注视频时，计算机可以自动跨帧跟踪一个对象，并在整个视频中使用上下文来记住该对象。这提供了比图像注释更大的一致性和准确性，导致你的AI模型的预测更准确。
考虑到以上因素，如果有可能的话，公司往往更依赖视频而不是图像。视频需要更少的人力，因此更少的时间注释，更准确，并提供更多的数据单位。
视频注释技巧
团队使用两种方法中的一种来注释视频:
单一图像的方法
在自动化工具出现之前，视频注释不是很有效。公司使用单一图像方法从视频中提取所有帧，然后使用标准图像标注技术将它们标注为图像。在一个30帧每秒的视频中，这将包括每分钟1800帧。这一过程忽略了视频注释提供的所有好处，并且和注释大量图像一样耗时和昂贵。它也创造了错误的机会，因为一个对象可以被归类为一帧中的一个东西，另一个在另一帧中。
连续帧的方法
今天，自动化工具可以通过连续帧方法简化视频标注过程。计算机可以逐帧自动跟踪物体及其位置，保持捕获信息的连续性和流动。计算机依靠光流等连续帧技术来分析前一帧和下一帧中的像素，并预测像素在当前帧中的运动。
使用这种级别的上下文，计算机可以准确地识别出一个物体，它出现在视频的开始，消失几帧，然后返回。如果团队使用单一图像方法，他们可能会在以后再次出现时将该物体误认为是另一个物体。
这种方法并非没有挑战。捕捉到的视频，例如用于监控的镜头，可能分辨率较低。为了解决这个问题，工程师们正在努力改进插值工具，比如光流，以便更好地利用帧间的上下文来识别物体。
视频注释项目中的关键考虑
当执行一个视频注释项目时，你应该采取哪些关键步骤来获得成功?一个重要的考虑因素是您选择的工具。为了实现视频注释的成本节约，至少使用一定程度的自动化是至关重要的。许多第三方提供视频注释自动化工具来处理特定的用例。仔细检查您的选项，并选择最适合您需求的工具或工具组合。
团队必须注意的另一个因素是你的分类器。这些在你的整个视频中是一致的吗?标签的连续性将防止引入不必要的错误。
确保您有足够的训练数据来以期望的精度训练模型。bob体育手机下载你的AI模型能够处理的标记视频数据越多，它在预测未标记数据时就会越精确。记住这些关键注意事项，您将增加部署成功的可能性。
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