A gépi tanulás pontosságának maximalizálása videó megjegyzésekkel és címkézéssel:
Átfogó útmutató
A kép azt mondja, ezer szó egy meglehetősen gyakori mondás, amelyet mindannyian hallottunk. Nos, ha egy kép többet mondana ezer szónál, képzelje el, mit mondana egy videó? Talán millió dolog. A mesterséges intelligencia egyik forradalmi részterülete a számítógépes tanulás. A megígért úttörő alkalmazások egyike sem, mint például a vezető nélküli autók vagy az intelligens kiskereskedelmi kijelentkezés, nem lehetséges videós megjegyzések nélkül.
A mesterséges intelligenciát számos iparágban használják összetett projektek automatizálására, innovatív és fejlett termékek kifejlesztésére, valamint az üzlet jellegét megváltoztató értékes betekintések biztosítására. A számítógépes látás az AI egyik ilyen részterülete, amely teljesen megváltoztathatja számos olyan iparág működését, amelyek hatalmas mennyiségű rögzített képtől és videótól függenek.
A számítógépes látás, más néven CV, lehetővé teszi a számítógépek és a kapcsolódó rendszerek számára, hogy értelmes adatokat vonjanak le látványelemekből – képekből és videókból, és ezek alapján megtegyék a szükséges lépéseket. A gépi tanulási modelleket arra képezték ki, hogy felismerjék a mintákat, és rögzítsék ezeket az információkat mesterséges tárolójukban a valós idejű vizuális adatok hatékony értelmezéséhez.
Kinek szól ez az útmutató?
Ez a részletes útmutató a következőkhöz szól:
- Önök, vállalkozók és soloprénuristák, akik rendszeresen gyűjtenek hatalmas mennyiségű adatot
- AI és gépi tanulás, vagy szakemberek, akik kezdik a folyamatoptimalizálási technikákat
- Projektmenedzserek, akik AI modelljeik vagy mesterséges intelligencia által vezérelt termékeik gyorsabb piacra lépését kívánják megvalósítani
- És azok a műszaki rajongók, akik szeretnek belemenni az AI-folyamatokban részt vevő rétegek részleteibe.
Mi a videó megjegyzés?
A videoannotáció a videóban szereplő egyes objektumok felismerésének, megjelölésének és címkézésének technikája. Segít a gépeknek és számítógépeknek felismerni a képkockáról képkockára mozgó objektumokat a videóban.
Egyszerűen fogalmazva: egy emberi annotátor alaposan megvizsgálja a videót, kockánként felcímkézi a képet, és előre meghatározott kategóriájú adatkészletekké állítja össze, amelyeket a gépi tanulási algoritmusok betanításához használnak. A vizuális adatokat gazdagítják az egyes videokockákra vonatkozó kritikus információkat tartalmazó címkék hozzáadásával.
A mérnökök a megjegyzésekkel ellátott képeket előre meghatározott adatkészletekké állították össze
kategóriákban a szükséges ML modellek képzéséhez. Képzelje el, hogy egy modellt képez ki, hogy javítsa a közlekedési jelzések megértését. Lényegében az történik, hogy az algoritmust olyan földi igazságadatokra tanítják, amelyek hatalmas mennyiségű forgalmi jelzéseket bemutató videót tartalmaznak, ami segít az ML modellnek a közlekedési szabályok pontos előrejelzésében.
A videó megjegyzések és címkézés célja az ML-ben
A videó annotációt főként egy vizuális észlelés alapú AI-modell fejlesztésére szolgáló adatkészlet létrehozására használják. A kommentárokkal ellátott videókat széles körben használják olyan autonóm járművek készítésére, amelyek képesek észlelni a közúti jelzéseket, a gyalogosok jelenlétét, felismerni a sávhatárokat, és megelőzni a kiszámíthatatlan emberi viselkedésből adódó baleseteket.. A kommentárokkal ellátott videók a kiskereskedelmi ágazat sajátos céljait szolgálják az ingyenes kiskereskedelmi üzletek kijelentkezése és a személyre szabott termékajánlások tekintetében.
Ebben is használatos orvosi és egészségügyi területeken, különösen az orvosi mesterséges intelligencia területén, a betegség pontos azonosításához és a műtétek során nyújtott segítséghez. A tudósok ezt a technológiát arra is felhasználják, hogy tanulmányozzák a napelemes technológia madarakra gyakorolt hatását.
A videokommentároknak számos valós alkalmazása van. Számos iparágban használják, de az autóipar főként az autonóm járműrendszerek fejlesztésére használja ki a benne rejlő lehetőségeket. Nézzük meg alaposabban a fő célt.
Az objektumok észlelése
A videoannotáció segít a gépeknek felismerni a videókon rögzített tárgyakat. Mivel a gépek nem látják és nem értelmezik a körülöttük lévő világot, segítségre van szükségük embereket, hogy azonosítsák a célobjektumokat és pontosan felismerjék azokat több képkockában.
Ahhoz, hogy egy gépi tanulási rendszer hibátlanul működjön, hatalmas mennyiségű adatra kell képezni a kívánt eredmény elérése érdekében
Lokalizálja az objektumokat
Sok objektum van egy videóban, és az egyes objektumokhoz tartozó megjegyzések írása kihívást jelent, és néha szükségtelen. Az objektumlokalizáció a kép legláthatóbb objektumának és fókuszrészének lokalizálását és annotálását jelenti.
Az objektumok követése
A videó annotációt túlnyomórészt autonóm járművek építésénél használják, és kulcsfontosságú egy olyan tárgykövető rendszer, amely segít a gépeknek pontosan megérteni az emberi viselkedést és az út dinamikáját. Segít követni a forgalom áramlását, a gyalogosok mozgását, a forgalmi sávokat, a jelzéseket, az útjelző táblákat stb.
A tevékenységek nyomon követése
Egy másik ok, amiért a videokommentárok elengedhetetlenek, az az, hogy megszokták vonat számítógépes látás-alapú ML projektek az emberi tevékenységek és pózok pontos becslésére. A videokommentárok az emberi tevékenység nyomon követésével és a kiszámíthatatlan viselkedés elemzésével segítik a környezet jobb megértését. Ezenkívül ez segít megelőzni a baleseteket azáltal, hogy figyelemmel kíséri a nem statikus tárgyak, például gyalogosok, macskák, kutyák és még sok más tevékenységét, és megbecsüli mozgásukat, hogy vezető nélküli járműveket fejleszthessenek ki.
Video-annotáció és képannotáció
A videó- és képannotáció sok tekintetben nagyon hasonló, és a képkockák kommentálására használt technikák a videokommentárokra is vonatkoznak. Van azonban néhány alapvető különbség a kettő között, amelyek segítenek a vállalkozásoknak eldönteni, hogy melyik típust választják adat annotáció speciális céljukhoz szükségük van.
dátum
Ha összehasonlít egy videót és egy állóképet, a mozgókép, például a videó, sokkal összetettebb adatstruktúra. Egy videó képkockánként sokkal több információt kínál, és sokkal nagyobb betekintést nyújt a környezetbe.
Ellentétben az állóképekkel, amelyek korlátozott érzékelést mutatnak, videoadatok értékes betekintést nyújt az objektum helyzetébe. Azt is tudatja, hogy a szóban forgó tárgy mozgásban van-e vagy áll, és a mozgás irányáról is tájékoztat.
Például, ha ránéz egy képre, előfordulhat, hogy nem tudja felismerni, hogy egy autó éppen megállt vagy elindult-e. Egy videó sokkal jobb tisztaságot ad, mint egy kép.
Mivel a videó sorozatban megjelenített képek sorozata, a részben vagy teljesen elzárt objektumokról is információt nyújt a képkockák előtti és utáni összehasonlításával. Másrészt egy kép a jelenről beszél, és nem ad mércét az összehasonlításhoz.
Végül egy videó egységenként vagy képkockánként több információt tartalmaz, mint egy kép. És amikor a vállalatok magával ragadó vagy komplex fejlesztést szeretnének AI és gépi tanulás megoldások, jól jön majd a videoannotáció.
Annotációs folyamat
Mivel a videók összetettek és folyamatosak, további kihívást jelentenek az annotátorok számára. A kommentátoroknak alaposan meg kell vizsgálniuk a videó minden képkockáját, és pontosan követniük kell az objektumokat minden szakaszban és képkockában. Ennek hatékonyabb elérése érdekében a videokommentárokkal foglalkozó cégek több csapatot hoztak össze a videók kommentálására. A kézi annotálás azonban fáradságos és időigényes feladatnak bizonyult.
A technológia fejlődése biztosította, hogy manapság a számítógépek könnyedén nyomon tudják követni az érdeklődésre számot tartó objektumokat a videó teljes hosszában, és egész szegmensekre megjegyzéseket fűznek, csekély emberi beavatkozás nélkül. Ezért a videokommentárok sokkal gyorsabbak és pontosabbak.
Pontosság
A vállalatok annotációs eszközöket használnak, hogy nagyobb átláthatóságot, pontosságot és hatékonyságot biztosítsanak az annotálási folyamatban. Az annotációs eszközök használatával a hibák száma jelentősen csökken. Ahhoz, hogy a videokommentárok hatékonyak legyenek, kulcsfontosságú, hogy a videóban ugyanaz a kategória vagy címkék szerepeljenek ugyanarra az objektumra vonatkozóan.
Videó annotációs eszközök képes automatikusan és következetesen követni az objektumokat a kereteken keresztül, és ne felejtse el ugyanazt a kontextust használni a kategorizáláshoz. Ezenkívül nagyobb konzisztenciát, pontosságot és jobb AI-modelleket biztosít.
[Olvass tovább: Mi az a képannotáció és címkézés a számítógépes látáshoz?]
Videó annotációs technikák
A kép- és videoannotáció szinte hasonló eszközöket és technikákat használ, bár bonyolultabb és munkaigényesebb. Egyetlen képtől eltérően a videót nehéz megjegyzésekkel ellátni, mivel másodpercenként közel 60 képkockát tartalmazhat. A videók kommentálása hosszabb időt vesz igénybe, és fejlett kommentáreszközöket is igényel.
Egyképes módszer
Az egyképes videócímkézési módszer a hagyományos technika, amely minden egyes képkockát kivon a videóból, és a képkockákat egyenként megjegyzésekkel látja el. A videót több képkockára bontják, és minden képhez a hagyományos jegyzeteket használjuk kép annotáció módszer. Például egy 40 képkocka/mp sebességű videó percenként 2,400 képkockákra van lebontva.
Az egyképes módszert az annotátor eszközök használatba vétele előtt használták; ez azonban nem hatékony módja a videó megjegyzéseinek. Ez a módszer időigényes, és nem biztosítja a videó által kínált előnyöket.
A módszer másik nagy hátránya, hogy mivel a teljes videót különálló képkockák gyűjteményének tekintik, hibákat okoz az objektum azonosításában. Ugyanaz az objektum különböző címkék alá sorolható különböző keretekben, így az egész folyamat elveszíti pontosságát és kontextusát.
A videók egyképes módszerrel történő kommentálásához rendkívül sok idő szükséges, ami növeli a projekt költségeit. Még egy kisebb, 20 képkocka/mp-nél kisebb projektet is sokáig tart a megjegyzések elkészítése. Sok téves besorolási hiba, elmulasztott határidő és megjegyzési hiba lehet.
Folyamatos keret módszer
A folyamatos képkocka vagy streaming frame módszer a népszerűbb. Ez a módszer annotációs eszközöket használja, amelyek követik az objektumokat a videóban, kockánkénti elhelyezkedésük alapján. Ezzel a módszerrel a folytonosság és a kontextus jól karbantartható.
A folyamatos képkocka módszer olyan technikákat használ, mint például az optikai áramlás, hogy pontosan rögzítse az egyik és a következő képkocka képpontjait, és elemezze a képpontok mozgását az aktuális képen. Azt is biztosítja, hogy az objektumok besorolása és címkézése következetes legyen a videóban. Az entitást a rendszer következetesen ismeri fel, még akkor is, amikor ki- és bekerül a keretbe.
Ha ezt a módszert videók megjegyzésekkel látják el, a gépi tanulási projekt pontosan tudja azonosítani a videó elején lévő objektumokat, néhány képkockára eltűnnek a látómezőből, majd újra megjelennek.
Ha egyképes módszert használ a megjegyzésekhez, a számítógép az újra megjelent képet új objektumnak tekintheti, ami hibás besorolást eredményez. A folyamatos képkocka módszernél azonban a számítógép figyelembe veszi a képek mozgását, biztosítva a videó folytonosságának és integritásának megfelelő megőrzését.
A folyamatos keretmódszer gyorsabb módja a megjegyzések készítésének, és nagyobb lehetőségeket biztosít az ML projektekhez. Az annotáció pontos, kiküszöböli az emberi előítéleteket, és pontosabb a kategorizálás. Ez azonban nem veszélytelen. Néhány tényező, amely megváltoztathatja a hatékonyságát, például a képminőség és a videó felbontása.
A videócímkézés / megjegyzés típusai
Számos videoannotációs módszert, például tereptárgyat, szemantikus, 3D-s téglatest, sokszög- és vonallánc-annotációt használnak a videók kommentálására. Nézzük meg itt a legnépszerűbbeket.
Nevezetes jegyzet
A mérföldkő annotációt, más néven kulcspontot, általában kisebb tárgyak, formák, testhelyzetek és mozgások azonosítására használják.
A pontok az objektumon keresztül helyezkednek el és összekapcsolódnak, ami az elem vázát hozza létre az egyes videokockákon. Az ilyen típusú megjegyzéseket főként arcvonások, pózok, érzelmek és emberi testrészek észlelésére használják AR/VR alkalmazások, arcfelismerő alkalmazások és sportelemzések fejlesztéséhez.
Szemantikus szegmentálás
A szemantikus szegmentálás a videoannotáció egy másik típusa, amely segít jobb mesterséges intelligencia modellek képzésében. Ebben a módszerben minden képpont egy adott osztályhoz van hozzárendelve.
Azáltal, hogy minden képpixelhez címkét rendel, a szemantikai szegmentálás több, azonos osztályba tartozó objektumot egy entitásként kezel. Ha azonban példányszemantikai szegmentálást használ, akkor ugyanabban az osztályban több objektumot a rendszer különböző egyedi példányként kezel.
3D négyzet alakú megjegyzés
Az ilyen típusú annotációs technikát az objektumok pontos 3D-s ábrázolására használják. A 3D határolódoboz módszer segít felcímkézni az objektum hosszát, szélességét és mélységét mozgás közben, és elemzi, hogyan kölcsönhatásba lép a környezettel. Segít észlelni az objektum helyzetét és térfogatát a háromdimenziós környezetéhez képest.
Az annotátorok azzal kezdik, hogy határolókereteket rajzolnak a kívánt tárgy köré, és rögzítési pontokat tartanak a doboz szélén. Mozgás közben, ha az objektum egyik rögzítési pontja egy másik objektum miatt blokkolva van, vagy nem látható, akkor megközelítőleg a keretben mért hossz, magasság és szög alapján meg lehet állapítani, hogy hol lehet az él.
Sokszög megjegyzés
A poligon annotációs technikát általában akkor használják, ha a 2D vagy 3D határolókeret technikát nem találják elegendőnek egy objektum alakjának pontos mérésére, vagy ha mozgásban van. Például a sokszög-annotáció valószínűleg egy szabálytalan tárgyat, például egy embert vagy egy állatot mér.
Ahhoz, hogy a sokszög-annotációs technika pontos legyen, az annotátornak vonalakat kell rajzolnia úgy, hogy pontokat helyez el pontosan a kívánt tárgy széle körül.
Vonallánc megjegyzés
A vonallánc-annotáció segít a számítógépes mesterséges intelligencia-eszközök betanításában az utcai sávok észlelésében a nagy pontosságú autonóm járműrendszerek fejlesztéséhez. A számítógép lehetővé teszi a gép számára, hogy lássa az irányt, a forgalmat és az elterelést a sávok, határok és határok észlelésével.
Az annotátor pontos vonalakat rajzol a sávhatárok mentén, így az AI-rendszer képes észlelni a sávokat az úton.
2D határolódoboz
A 2D-s határolódobozos módszer talán a leggyakrabban használt videók kommentálására. Ennél a módszernél az annotátorok téglalap alakú dobozokat helyeznek el a kívánt objektumok köré azonosítás, kategorizálás és címkézés céljából. A téglalap alakú dobozokat manuálisan rajzolják meg a kereteken átívelő objektumok köré, amikor azok mozgásban vannak.
A 2D határolókeret módszer hatékony működése érdekében a jegyzőnek meg kell győződnie arról, hogy a keret a lehető legközelebb van az objektum széléhez, és minden kereten megfelelően felcímkézve.
Videokommentárok ipari felhasználási esetei
A videoannotáció lehetőségei végtelennek tűnnek; egyes iparágak azonban sokkal többet használják ezt a technológiát, mint mások. De kétségtelenül igaz, hogy ennek az innovatív jéghegynek a csúcsát csaknem megérintettük, és még több dolog vár ránk. Mindenesetre felsoroltuk azokat az iparágakat, amelyek egyre inkább támaszkodnak a videokommentárokra.
Autonóm járműrendszerek
A számítógépes látást támogató mesterséges intelligencia rendszerek segítenek önvezető és vezető nélküli autók fejlesztésében. A videoannotációt széles körben alkalmazzák csúcskategóriás autonóm járműrendszerek fejlesztésében tárgyak észlelésére, például jelek, más járművek, gyalogosok, utcai lámpák stb.
Orvosi mesterséges intelligencia
Az egészségügyi ágazatban is jelentősebb növekedés tapasztalható a videokommentár-szolgáltatások használatában. A számítógépes látás számos előnye között szerepel az orvosi diagnosztika és a képalkotás.
Bár igaz, hogy az orvosi mesterséges intelligencia csak a közelmúltban kezdi kihasználni a számítógépes látás előnyeit, biztosak vagyunk benne, hogy rengeteg előnyt kínál az orvosi ipar számára. A videokommentárok hasznosnak bizonyulnak a mammográfiás, röntgen-, CT-vizsgálatok és egyebek elemzésében a betegek állapotának nyomon követésében. Segíti az egészségügyi szakembereket a betegségek korai felismerésében és a műtéti beavatkozásban.
Kiskereskedelem
A kiskereskedelmi ipar emellett videokommentárokat is használ a fogyasztói magatartás megértésére szolgáltatásai javítása érdekében. Az üzletekben a fogyasztókról készült videók megjegyzéseivel megtudhatja, hogy a vásárlók hogyan választják ki a termékeket, hogyan viszik vissza a termékeket a polcokra, és hogyan akadályozzák meg a lopást.
Térinformatikai ipar
A videó kommentárokat a felügyeleti és képalkotási ágazatban is használják. Az annotációs feladat magában foglalja drónok, műholdak és légi felvételek alapján értékes intelligencia kinyerését az ML csapatok képzése érdekében a felügyelet és a biztonság javítására. Az ML-csapatok képzettek arra, hogy kövessék a gyanúsítottakat és a járműveket, hogy vizuálisan nyomon kövessék a viselkedést. A térinformatikai technológia a mezőgazdaságot, a térképezést, a logisztikát és a biztonságot is támogatja.
Mezőgazdaság
A számítógépes látást és a mesterséges intelligencia képességeit a mezőgazdaság és az állattenyésztés javítására használják. A videós megjegyzések segítenek megérteni és nyomon követni a növények növekedését az állatállomány mozgásában, valamint javítják a betakarítógépek teljesítményét.
A számítógépes látás a gabona minőségét, a gyomnövekedést, a gyomirtószer-használatot és még sok mást is képes elemezni.
Média
A videokommentárokat a média- és tartalomiparban is használják. Segítségével elemzik, nyomon követik és javítják a sportcsapatok teljesítményét, azonosítják a szexuális vagy erőszakos tartalmat a közösségi médiában, valamint javítják a reklámvideókat és még sok mást.
Ipari
A feldolgozóipar is egyre gyakrabban alkalmaz videokommentárokat a termelékenység és a hatékonyság javítása érdekében. A robotokat kommentárokkal ellátott videókon képezik ki, hogy navigáljanak az álló helyzetben, ellenőrizzék a szerelősorokat, nyomon kövessék a csomagokat a logisztikában. A megjegyzésekkel ellátott videókon kiképzett robotok segítenek a gyártósorokon lévő hibás tételek felderítésében.
A videoannotáció gyakori kihívásai
A videoannotáció/címkézés néhány kihívás elé állíthatja az annotátorokat. Nézzünk meg néhány pontot, amelyet figyelembe kell vennie, mielőtt elkezdi videoannotáció a számítógépes látáshoz projekteket.
Unalmas eljárás
A videokommentárok egyik legnagyobb kihívása a masszív videó adatkészletek amelyeket alaposan meg kell vizsgálni és megjegyzésekkel kell ellátni. A számítógépes látásmodellek pontos betanításához kulcsfontosságú, hogy nagy mennyiségű kommentárral ellátott videóhoz hozzáférjünk. Mivel az objektumok nem mozdulnak el, mint ahogy a képannotálási folyamatban lennének, elengedhetetlen, hogy magasan képzett annotátorok legyenek, akik képesek megörökíteni a mozgó tárgyakat.
A videókat több képkockából álló kisebb klipekre kell bontani, majd az egyes objektumokat azonosítani lehet a pontos megjegyzések érdekében. Ha nem használ annotáló eszközöket, fennáll annak a veszélye, hogy a teljes annotálási folyamat fárasztó és időigényes lesz.
Pontosság
A videokommentározási folyamat során a pontosság magas szintjének fenntartása kihívást jelent. A megjegyzések minőségét minden szakaszban következetesen ellenőrizni kell, hogy megbizonyosodjon arról, hogy az objektumot megfelelően követik, osztályozzák és címkézik.
Hacsak az annotáció minőségét nem ellenőrzik különböző szinteken, lehetetlen egyedi és minőségi algoritmust tervezni vagy betanítani. Ezenkívül a pontatlan kategorizálás vagy megjegyzés komolyan befolyásolhatja az előrejelzési modell minőségét.
skálázhatóság
A pontosság és precizitás biztosítása mellett a videokommentároknak méretezhetőnek is kell lenniük. A vállalatok előnyben részesítik az annotációs szolgáltatásokat, amelyek segítségével gyorsan fejleszthetik, telepíthetik és méretezhetik az ML projekteket anélkül, hogy jelentős mértékben befolyásolnák az eredményt.
A megfelelő videócímkézési szállító kiválasztása
Az utolsó és valószínűleg a legdöntőbb kihívás a videokommentározás terén egy megbízható és tapasztalt videoadat-annotációs szolgáltató szolgáltatásainak igénybevétele. Szakértővel videó kommentár szolgáltató sokat tesz annak biztosításában, hogy ML-projektjeit erőteljesen fejlesztik és időben telepítik.
Ugyancsak elengedhetetlen egy olyan szolgáltató bevonása, aki biztosítja a biztonsági szabványok és előírások alapos betartását. A legnépszerűbb vagy a legolcsóbb szolgáltató kiválasztása nem mindig a megfelelő lépés. Meg kell keresnie a megfelelő szolgáltatót a projekt igényei, minőségi szabványai, tapasztalata és csapatszakértelme alapján.
Következtetés
A videoannotáció éppúgy a technológiáról szól, mint a projekten dolgozó csapatról. Számos előnnyel rendelkezik számos iparág számára. Mindazonáltal tapasztalt és hozzáértő annotátorok szolgáltatásai nélkül előfordulhat, hogy nem tud világszínvonalú modelleket szállítani.
Ha egy fejlett számítógépes képi alapú AI-modellt kíván piacra dobni, a Shaip-et kell választania egy szolgáltató számára. Amikor a minőségről és a pontosságról van szó, a tapasztalat és a megbízhatóság számít. Ez nagyban befolyásolhatja projektje sikerét.
A Shaip-nél megvan a tapasztalatunk a különböző bonyolultságú és követelményszintű videoannotációs projektek kezelésében. Tapasztalt annotátorokból álló csapatunk van arra képzett, hogy személyre szabott támogatást nyújtson projektje számára, valamint humán felügyeleti szakembereinket, hogy kielégítsék projektje rövid és hosszú távú igényeit.
Csak a legmagasabb minőségű megjegyzéseket szállítjuk, amelyek megfelelnek a szigorú adatbiztonsági szabványoknak anélkül, hogy a határidők, a pontosság és a következetesség rovására menne.
Beszéljünk
Gyakran feltett kérdések (GYIK)
A videoannotáció olyan videoklipek címkézése, amelyeket a gépi tanulási modellek betanítására használnak, hogy segítsenek a rendszernek az objektumok azonosításában. A videoannotáció a képannotációval ellentétben összetett folyamat, mivel a teljes videót több képkockára és képsorozatra bontja. A képkockánkénti képek megjegyzésekkel vannak ellátva, hogy a rendszer pontosan felismerje és azonosítsa az objektumokat.
A videó kommentátorok számos eszközt használnak a videó hatékony kommentálására. A videokommentárok elkészítése azonban összetett és hosszadalmas folyamat. Mivel a videók kommentálása sokkal tovább tart, mint a képek kommentálása, az eszközök segítenek felgyorsítani a folyamatot, csökkentik a hibákat és növelik az osztályozási pontosságot.
Igen, lehetőség van megjegyzésekkel ellátni a YouTube-videókat. A kommentár eszközzel szöveget adhat hozzá, kiemelheti a videó részeit, és linkeket adhat hozzá. Szerkeszthet és új kommentárokat adhat hozzá, és választhat különböző típusú kommentárok közül, például szövegbuborék, szöveg, reflektorfény, jegyzet és címke.
A videokommentár teljes költsége több tényezőtől függ. Az első a videó hossza, az annotációs folyamathoz használt eszköz típusa és a szükséges kommentár típusa. Figyelembe kell vennie az emberi jegyzők és felügyeleti szakemberek által eltöltött időt a minőségi munka biztosítása érdekében. A minőségi gépi tanulási modellek kidolgozásához professzionális videoannotációs munkára van szükség.
Az annotáció minősége attól függ, hogy mennyire pontos és mennyire képes az ML-modell az adott célra pontosan betanítani. A jó minőségű munka mentes lesz az elfogultságtól, az osztályozási hibáktól és a hiányzó keretektől. Az annotációs folyamat különböző szintjein végzett többszöri ellenőrzés biztosítja a munka jobb minőségét.