Увеличаване на точността на машинното обучение с видео анотация и етикетиране:
Изчерпателно ръководство
Картината казва хиляда думи е доста често срещана поговорка, която всички сме чували. Сега, ако една снимка може да каже хиляда думи, само си представете какво може да каже едно видео? Може би милион неща. Едно от революционните подполета на изкуствения интелект е компютърното обучение. Нито едно от революционните приложения, които ни бяха обещани, като автомобили без шофьор или интелигентни каси на дребно, не е възможно без видео анотация.
Изкуственият интелект се използва в няколко индустрии за автоматизиране на сложни проекти, разработване на иновативни и усъвършенствани продукти и предоставяне на ценни прозрения, които променят естеството на бизнеса. Компютърното зрение е едно такова подполе на ИИ, което може напълно да промени начина, по който работят няколко индустрии, които зависят от огромни количества заснети изображения и видеоклипове.
Компютърното зрение, наричано още CV, позволява на компютрите и свързаните с тях системи да извличат значими данни от визуални елементи – изображения и видеоклипове, и да предприемат необходимите действия въз основа на тази информация. Моделите за машинно обучение са обучени да разпознават модели и да улавят тази информация в тяхното изкуствено съхранение, за да интерпретират ефективно визуални данни в реално време.
За кого е това ръководство?
Това обширно ръководство е за:
- Всички вие, предприемачи и самостоятелни предприемачи, които редовно обработвате огромно количество данни
- AI и машинно обучение или професионалисти, които започват с техники за оптимизиране на процеси
- Мениджъри на проекти, които възнамеряват да внедрят по-бързо време за пускане на пазара за своите AI модели или продукти, управлявани от AI
- И технологични ентусиасти, които обичат да навлизат в детайлите на слоевете, участващи в процесите на AI.
Какво е видео анотация?
Видео анотацията е техниката за разпознаване, маркиране и етикетиране на всеки обект във видео. Той помага на машините и компютрите да разпознават движещи се обекти от кадър до кадър във видеоклип.
Инженерите компилираха анотираните изображения в набори от данни при предварително определени условия
категории, за да обучат необходимите им ML модели. Представете си, че обучавате модел, за да подобрите способността му да разбира пътните сигнали. Това, което по същество се случва, е, че алгоритъмът се обучава на наземни данни за истината, които имат огромно количество видеоклипове, показващи пътни сигнали, което помага на ML модела да предвиди точно правилата за движение.
Цел на видео анотацията и етикетирането в ML
Видео анотацията се използва главно за създаване на набор от данни за разработване на AI модел, базиран на визуално възприятие. Анотираните видеоклипове се използват широко за изграждане на автономни превозни средства, които могат да откриват пътни знаци, присъствие на пешеходци, да разпознават границите на платната и да предотвратяват инциденти поради непредсказуемо човешко поведение. Анотираните видеоклипове служат за специфични цели на индустрията за търговия на дребно по отношение на безплатни магазини за продажба на дребно и предоставяне на персонализирани препоръки за продукти.
Използва се и в области на медицината и здравеопазването, особено в медицинския AI, за точна идентификация на заболяването и помощ по време на операции. Учените също използват тази технология, за да изследват ефектите на слънчевата технология върху птиците.
Видео анотацията има няколко приложения в реалния свят. Използва се в много индустрии, но автомобилната индустрия използва основно потенциала си за разработване на автономни системи за превозни средства. Нека разгледаме по-задълбочено основната цел.
Откриване на обектите
Видео анотацията помага на машините да разпознават обекти, заснети във видеоклиповете. Тъй като машините не могат да виждат или интерпретират света около тях, те се нуждаят от помощта на хората да идентифицират целевите обекти и да ги разпознават точно в множество кадри.
За да работи една система за машинно обучение безупречно, тя трябва да бъде обучена на огромни количества данни, за да постигне желания резултат
Локализирайте обектите
Във видеоклипа има много обекти и анотирането за всеки обект е предизвикателство и понякога ненужно. Локализацията на обект означава локализиране и анотиране на най-видимия обект и фокусната част на изображението.
Проследяване на обектите
Видео анотацията се използва предимно при изграждането на автономни превозни средства и е от решаващо значение да има система за проследяване на обекти, която помага на машините да разберат точно човешкото поведение и динамиката на пътя. Помага за проследяване на потока на трафика, движението на пешеходците, лентите, сигналите, пътните знаци и др.
Проследяване на дейностите
Друга причина, поради която видео анотацията е от съществено значение, е, че е свикнала тренирайте компютърно зрениебазирани на ML проекти за прецизна оценка на човешките дейности и пози. Видео анотацията помага за по-доброто разбиране на околната среда чрез проследяване на човешката дейност и анализиране на непредсказуемо поведение. Освен това, това също помага за предотвратяване на злополуки чрез наблюдение на дейностите на нестатични обекти като пешеходци, котки, кучета и други и оценка на техните движения за разработване на превозни средства без шофьор.
Видео анотация срещу анотация на изображение
Анотацията за видео и изображение е доста сходна по много начини и техниките, използвани за анотиране на кадри, се прилагат и за анотацията на видео. Има обаче няколко основни разлики между тези две, които ще помогнат на бизнеса да избере правилния тип анотация на данни те са необходими за тяхната конкретна цел.
Дата
Когато сравнявате видео и неподвижно изображение, движеща се картина като видео е много по-сложна структура от данни. Видеото предлага много повече информация на кадър и много по-добра представа за околната среда.
За разлика от неподвижно изображение, което показва ограничено възприятие, Видео данни предоставя ценна представа за позицията на обекта. Той също така ви позволява да знаете дали въпросният обект се движи или неподвижен и също така ви казва за посоката на неговото движение.
Например, когато гледате снимка, може да не сте в състояние да разберете дали колата току-що е спряла или е потеглила. Видеото ви дава много по-голяма яснота от изображението.
Тъй като видеоклипът е поредица от изображения, представени в последователност, той предлага информация и за частично или напълно блокирани обекти чрез сравняване на кадри преди и след. От друга страна, изображението говори за настоящето и не ви дава мерило за сравнение.
И накрая, видеоклипът има повече информация за единица или кадър, отколкото изображение. И когато компаниите искат да разработят завладяващи или комплексни AI и машинно обучение решения, видео анотацията ще бъде полезна.
Процес на анотиране
Тъй като видеоклиповете са сложни и непрекъснати, те предлагат допълнително предизвикателство за анотаторите. От анотаторите се изисква да разглеждат внимателно всеки кадър от видеото и да проследяват точно обектите във всеки етап и кадър. За да постигнат това по-ефективно, компаниите за видео анотации обединяваха няколко екипа за анотации на видеоклипове. Ръчното анотиране обаче се оказа трудоемка и отнемаща време задача.
Напредъкът в технологиите гарантира, че компютрите в наши дни могат безпроблемно да проследяват интересни обекти по цялата дължина на видеото и да анотират цели сегменти с малка или никаква човешка намеса. Ето защо видео анотацията става много по-бърза и по-точна.
Точност
Компаниите използват инструменти за анотиране, за да осигурят по-голяма яснота, точност и ефективност в процеса на анотиране. Чрез използването на инструменти за пояснения броят на грешките е значително намален. За да бъде ефективна видео анотацията, от решаващо значение е да има една и съща категоризация или етикети за един и същи обект в цялото видео.
Инструменти за видео анотации може да проследява обекти автоматично и последователно в рамки и не забравяйте да използвате един и същ контекст за категоризиране. Той също така гарантира по-голяма последователност, точност и по-добри AI модели.
[Прочетете още: Какво е анотация и етикетиране на изображения за компютърно зрение]
Техники за видео анотация
Анотацията на изображения и видео използва почти подобни инструменти и техники, въпреки че е по-сложна и трудоемка. За разлика от едно изображение, видеоклипът е труден за анотиране, тъй като може да съдържа почти 60 кадъра в секунда. Видеоклиповете отнемат повече време за анотиране и също изискват разширени инструменти за анотиране.
Метод на единично изображение
Методът с единично изображение е използван преди инструментите за поясняване да влязат в употреба; това обаче не е ефективен начин за анотиране на видео. Този метод отнема много време и не осигурява предимствата, които видеото предлага.
Друг основен недостатък на този метод е, че тъй като цялото видео се разглежда като колекция от отделни кадри, това създава грешки в идентификацията на обекта. Един и същи обект може да бъде класифициран под различни етикети в различни рамки, което кара целия процес да губи точност и контекст.
Времето, необходимо за анотиране на видеоклипове с помощта на метода на едно изображение, е изключително високо, което увеличава цената на проекта. Дори по-малък проект с по-малко от 20 кадъра в секунда ще отнеме много време за анотиране. Може да има много грешки при неправилна класификация, пропуснати крайни срокове и грешки в анотациите.
Метод на непрекъсната рамка
Методът на непрекъснатия кадър използва техники като оптичен поток, за да улови точно пикселите в един и следващия кадър и да анализира движението на пикселите в текущото изображение. Той също така гарантира, че обектите са класифицирани и етикетирани последователно във видеоклипа. Обектът се разпознава последователно, дори когато влиза и излиза от рамката.
Когато този метод се използва за анотиране на видеоклипове, проектът за машинно обучение може точно да идентифицира обекти, присъстващи в началото на видеоклипа, да изчезнат от полезрението за няколко кадъра и да се появят отново.
Ако за анотация се използва метод на едно изображение, компютърът може да приеме повторно появилото се изображение като нов обект, което води до грешна класификация. Въпреки това, при метода на непрекъснат кадър компютърът отчита движението на изображенията, като гарантира, че непрекъснатостта и целостта на видеото се поддържат добре.
Методът на непрекъснатата рамка е по-бърз начин за анотиране и предоставя по-големи възможности за ML проекти. Анотацията е прецизна, елиминира човешкото пристрастие и категоризацията е по-точна. Това обаче не е без рискове. Някои фактори, които могат да променят неговата ефективност, като качество на изображението и разделителна способност на видеото.
Видове етикетиране/анотация на видео
За анотиране на видеоклипове се използват няколко метода за анотиране на видеоклипове, като ориентир, семантичен анотация, триизмерен паралелепипед, многоъгълник и полилиния. Нека да разгледаме най-популярните тук.
Анотация за забележителност
Анотацията за ориентир, наричана още ключова точка, обикновено се използва за идентифициране на по-малки обекти, форми, пози и движения.
Точките се поставят върху обекта и се свързват, което създава скелет на елемента във всеки видеокадър. Този тип анотация се използва главно за откриване на черти на лицето, пози, емоции и части от човешкото тяло за разработване на AR/VR приложения, приложения за разпознаване на лица и спортни анализи.
Семантична сегментация
Семантичното сегментиране е друг вид видео анотация, която помага за обучението на по-добри модели на изкуствен интелект. Всеки пиксел, присъстващ в изображение, се присвоява на конкретен клас в този метод.
Чрез присвояване на етикет на всеки пиксел на изображението семантичното сегментиране третира няколко обекта от един и същи клас като един обект. Въпреки това, когато използвате семантично сегментиране на екземпляри, няколко обекта от един и същи клас се третират като различни отделни екземпляри.
Анотация на 3D кубоид
Този тип техника за анотиране се използва за точно 3D представяне на обекти. Методът на 3D ограничителната кутия помага за етикетиране на дължината, ширината и дълбочината на обекта, когато е в движение, и анализира как той взаимодейства с околната среда. Помага за откриване на позицията и обема на обекта спрямо неговата триизмерна среда.
Анотаторите започват с изчертаване на ограничаващи полета около обекта, който представлява интерес, и поддържане на опорни точки в ръба на полето. По време на движение, ако една от опорните точки на обекта е блокирана или извън видимостта поради друг обект, е възможно да се каже къде може да бъде ръбът въз основа на приблизително измерената дължина, височина и ъгъл в рамката.
Анотация на многоъгълник
Техниката за многоъгълни анотации обикновено се използва, когато се установи, че техниката на 2D или 3D ограничителна кутия е недостатъчна за точно измерване на формата на обект или когато е в движение. Например многоъгълната анотация е вероятно да измерва неправилен обект, като например човешко същество или животно.
За да бъде точна техниката за анотиране на полигони, анотаторът трябва да начертае линии, като постави точки точно около ръба на обекта, който представлява интерес.
Анотация на полилиния
Анотацията на полилинията помага за обучение на компютърно базирани AI инструменти за откриване на улични платна за разработване на автономни системи за превозни средства с висока точност. Компютърът позволява на машината да вижда посоката, трафика и отклонението чрез откриване на ленти, граници и граници.
Анотаторът рисува прецизни линии по границите на платната, така че системата с изкуствен интелект да може да открие лентите на пътя.
2D ограничителна кутия
Методът на 2D ограничителна кутия е може би най-използваният за анотиране на видеоклипове. При този метод анотаторите поставят правоъгълни кутии около интересните обекти за идентифициране, категоризиране и етикетиране. Правоъгълните кутии се чертаят ръчно около обектите през рамки, когато са в движение.
За да се гарантира, че методът на 2D ограничителната кутия работи ефективно, анотаторът трябва да се увери, че кутията е начертана възможно най-близо до ръба на обекта и е обозначена по подходящ начин във всички рамки.
Случаи на употреба в индустрията за видео анотация
Възможностите за видео анотация изглеждат безкрайни; някои индустрии обаче използват тази технология много повече от други. Но несъмнено е вярно, че почти докоснахме върха на този иновативен айсберг и още предстои. Както и да е, изброихме индустриите, които все повече разчитат на видео анотация.
Автономни системи за превозни средства
AI системите с възможност за компютърно зрение помагат за разработването на самоуправляващи се и безпилотни автомобили. Видео анотацията се използва широко при разработването на автономни системи за превозни средства от висок клас за откриване на обекти, като сигнали, други превозни средства, пешеходци, улични светлини и др.
Медицински изкуствен интелект
Здравната индустрия също вижда по-значително увеличение в използването на услуги за видео анотации. Сред многото предимства, които предлага компютърното зрение, са медицинската диагностика и изображенията.
Въпреки че е вярно, че медицинският AI започва да използва предимствата на компютърното зрение едва наскоро, ние сме сигурни, че той има множество предимства, които може да предложи на медицинската индустрия. Видео анотацията се оказва полезна при анализиране на мамографии, рентгенови лъчи, компютърна томография и други, за да помогне за наблюдение на състоянието на пациентите. Той също така помага на здравните специалисти при ранното идентифициране на състояния и подпомагане при операция.
Индустрията на дребно
Индустрията за търговия на дребно също използва видео анотация, за да разбере поведението на потребителите, за да подобри своите услуги. Чрез анотиране на видеоклипове на потребители в магазините е възможно да се знае как клиентите избират продуктите, връщат продуктите на рафтовете и предотвратяват кражби.
Геопространствена индустрия
Видео анотацията се използва и в индустрията за наблюдение и изображения. Задачата за анотиране включва извличане на ценна разузнавателна информация от дрон, сателит и въздушни кадри за обучение на екипи за ML за подобряване на наблюдението и сигурността. Екипите ML са обучени да следват заподозрени и превозни средства, за да проследяват поведението визуално. Геопространствените технологии също захранват селското стопанство, картографирането, логистиката и сигурността.
селско стопанство
Компютърното зрение и възможностите за изкуствен интелект се използват за подобряване на селското стопанство и добитъка. Видео анотацията също помага за разбирането и проследяването на растежа на растенията, движението на добитъка и подобрява работата на машините за прибиране на реколтата.
Компютърното зрение може също да анализира качеството на зърното, растежа на плевелите, използването на хербициди и др.
Материали
Видео анотацията също се използва в индустрията за медии и съдържание. Използва се за помощ при анализиране, проследяване и подобряване на представянето на спортни отбори, идентифициране на сексуално или насилствено съдържание в публикации в социални медии и подобряване на рекламни видеоклипове и др.
Промишлен
Производствената индустрия също все повече използва видео анотация за подобряване на производителността и ефективността. Роботите се обучават на анотирани видеоклипове да навигират през стационарни обекти, да инспектират поточни линии, да проследяват пакети в логистиката. Роботи, обучени на анотирани видеоклипове, помагат за откриване на дефектни артикули в производствените линии.
Често срещани предизвикателства на видео анотацията
Анотацията/етикетирането на видео може да постави няколко предизвикателства пред анотаторите. Нека да разгледаме някои точки, които трябва да имате предвид, преди да започнете видео анотация за компютърно зрение проекти.
Досадна процедура
Едно от най-големите предизвикателства на видео анотациите е справянето с масивни набори от видео данни които трябва да бъдат разгледани внимателно и анотирани. За точното обучение на моделите на компютърно зрение е изключително важно да имате достъп до голямо количество анотирани видеоклипове. Тъй като обектите не са неподвижни, както биха били в процес на анотиране на изображение, от съществено значение е да имате висококвалифицирани анотатори, които могат да заснемат обекти в движение.
Видеоклиповете трябва да бъдат разделени на по-малки клипове от няколко кадъра и след това отделните обекти могат да бъдат идентифицирани за точна анотация. Освен ако не се използват инструменти за анотиране, съществува риск целият процес на анотиране да бъде досаден и отнема много време.
Точност
Поддържането на високо ниво на точност по време на процеса на видео анотация е предизвикателна задача. Качеството на анотацията трябва да се проверява последователно на всеки етап, за да се гарантира, че обектът е проследен, класифициран и етикетиран правилно.
Освен ако качеството на анотацията не се проверява на различни нива, е невъзможно да се проектира или обучи уникален и качествен алгоритъм. Освен това, неточното категоризиране или анотация също може сериозно да повлияе на качеството на модела за прогнозиране.
скалируемост
В допълнение към осигуряването на точност и прецизност, видео анотацията трябва също да бъде мащабируема. Компаниите предпочитат услуги за анотации, които им помагат бързо да разработват, разгръщат и мащабират проекти за машинно обучение, без да оказват огромно влияние върху крайния резултат.
Избор на правилния доставчик на етикети за видео
Също така е важно да се ангажира доставчик, който гарантира, че стандартите и разпоредбите за сигурност се спазват стриктно. Изборът на най-популярния или най-евтиния доставчик може да не винаги е правилният ход. Трябва да потърсите правилния доставчик въз основа на нуждите на вашия проект, стандартите за качество, опита и експертизата на екипа.
Заключение
Видео анотацията е толкова свързана с технологията, колкото и с екипа, работещ по проекта. Той има множество ползи за редица индустрии. И все пак, без услугите на опитни и способни анотатори, може да не сте в състояние да доставите модели от световна класа.
Когато търсите да стартирате усъвършенстван AI модел, базиран на компютърно зрение, Shaip трябва да бъде вашият избор за доставчик на услуги. Когато става въпрос за качество и точност, опитът и надеждността са от значение. Това може да има голямо значение за успеха на вашия проект.
В Shaip имаме опита да управляваме проекти за видео анотации с различни нива на сложност и изисквания. Имаме опитен екип от анотатори, обучени да предлагат персонализирана поддръжка за вашия проект и специалисти по човешки надзор, за да задоволят краткосрочните и дългосрочните нужди на вашия проект.
Ние доставяме само анотации с най-високо качество, които се придържат към строги стандарти за сигурност на данните, без да прави компромис със сроковете, точността и последователността.
Нека поговорим
Често задавани въпроси (често задавани въпроси)
Видео анотацията е етикетиране на видеоклипове, използвани за обучение на модели за машинно обучение, за да помогне на системата да идентифицира обекти. Видео анотацията е сложен процес, за разлика от анотацията на изображението, тъй като включва разделяне на цялото видео на няколко кадъра и последователности от изображения. Изображенията кадър по кадър са анотирани, така че системата да може да разпознае и идентифицира точно обектите.
Видео анотаторите използват няколко инструмента, за да им помогнат да анотират ефективно видеоклипа. Видео анотацията обаче е сложен и продължителен процес. Тъй като анотирането на видеоклипове отнема много повече време от анотирането на изображения, инструментите помагат да се направи процесът по-бърз, да се намалят грешките и да се увеличи точността на класификацията.
Да, възможно е да коментирате видеоклипове в YouTube. С помощта на инструмента за пояснения можете да добавяте текст, да подчертавате части от видеоклипа си и да добавяте връзки. Можете да редактирате и добавяте нови анотации, като избирате от различни типове анотации, като балонче, текст, прожектор, бележка и етикет.
Общата цена на видео анотацията зависи от няколко фактора. Първият е дължината на видеоклипа, вида на инструмента, използван за процеса на анотация, и вида на необходимата анотация. Трябва да имате предвид времето, изразходвано от човешки анотатори и специалисти по надзор, за да гарантирате висококачествена работа. За разработването на качествени модели за машинно обучение е необходима професионална работа за видео анотация.
Качеството на анотацията зависи от точността и способността за точно обучение на вашия ML модел за конкретната цел. Висококачествената работа ще бъде лишена от пристрастия, грешки в класификацията и липсващи рамки. Множество проверки на различни нива на процеса на анотиране ще гарантират по-високо качество на работа.