Μεγιστοποίηση της ακρίβειας μηχανικής εκμάθησης με σχολιασμό και επισήμανση βίντεο:
Ένας ολοκληρωμένος οδηγός
Η εικόνα λέει χίλιες λέξεις είναι μια αρκετά κοινή ρήση που όλοι έχουμε ακούσει. Τώρα, αν μια εικόνα θα μπορούσε να πει χίλιες λέξεις, φανταστείτε τι θα μπορούσε να λέει ένα βίντεο; Ένα εκατομμύριο πράγματα, ίσως. Ένα από τα επαναστατικά υποπεδία της τεχνητής νοημοσύνης είναι η εκμάθηση υπολογιστών. Καμία από τις πρωτοποριακές εφαρμογές που μας έχουν υποσχεθεί, όπως αυτοκίνητα χωρίς οδηγό ή έξυπνα check out λιανικής, δεν είναι δυνατή χωρίς σχολιασμό βίντεο.
Η τεχνητή νοημοσύνη χρησιμοποιείται σε διάφορους κλάδους για την αυτοματοποίηση σύνθετων έργων, την ανάπτυξη καινοτόμων και προηγμένων προϊόντων και την παροχή πολύτιμων πληροφοριών που αλλάζουν τη φύση της επιχείρησης. Η όραση υπολογιστών είναι ένα τέτοιο υποπεδίο της τεχνητής νοημοσύνης που μπορεί να αλλάξει εντελώς τον τρόπο λειτουργίας πολλών βιομηχανιών που εξαρτώνται από τεράστιες ποσότητες τραβηγμένων εικόνων και βίντεο.
Η όραση υπολογιστών, που ονομάζεται επίσης βιογραφικό σημείωμα, επιτρέπει στους υπολογιστές και τα σχετικά συστήματα να αντλούν σημαντικά δεδομένα από γραφικά – εικόνες και βίντεο, και να λαμβάνουν τις απαραίτητες ενέργειες με βάση αυτές τις πληροφορίες. Τα μοντέλα μηχανικής μάθησης εκπαιδεύονται να αναγνωρίζουν μοτίβα και να συλλαμβάνουν αυτές τις πληροφορίες στην τεχνητή αποθήκευση τους για να ερμηνεύουν αποτελεσματικά οπτικά δεδομένα σε πραγματικό χρόνο.
Σε ποιον απευθύνεται αυτός ο Οδηγός;
Αυτός ο εκτενής οδηγός είναι για:
- Όλοι εσείς οι επιχειρηματίες και οι ατομικοί επιχειρηματίες που συγκεντρώνετε τεράστιο όγκο δεδομένων τακτικά
- AI και μηχανική μάθηση ή επαγγελματίες που ξεκινούν με τεχνικές βελτιστοποίησης διαδικασιών
- Project managers που σκοπεύουν να εφαρμόσουν ταχύτερο χρόνο στην αγορά για τα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης ή τα προϊόντα που βασίζονται σε AI
- Και λάτρεις της τεχνολογίας που τους αρέσει να μπαίνουν στις λεπτομέρειες των επιπέδων που εμπλέκονται στις διαδικασίες AI.
Τι είναι ο σχολιασμός βίντεο;
Ο σχολιασμός βίντεο είναι η τεχνική αναγνώρισης, επισήμανσης και επισήμανσης κάθε αντικειμένου σε ένα βίντεο. Βοηθά μηχανήματα και υπολογιστές να αναγνωρίζουν από καρέ σε καρέ κινούμενα αντικείμενα σε ένα βίντεο.
Με απλά λόγια, ένας άνθρωπος σχολιαστής εξετάζει εξονυχιστικά ένα βίντεο, επισημαίνει την εικόνα καρέ-καρέ και τη συγκεντρώνει σε προκαθορισμένα σύνολα δεδομένων κατηγορίας, τα οποία χρησιμοποιούνται για την εκπαίδευση αλγορίθμων μηχανικής μάθησης. Τα οπτικά δεδομένα εμπλουτίζονται με την προσθήκη ετικετών κρίσιμων πληροφοριών για κάθε καρέ βίντεο.
Οι μηχανικοί συγκέντρωσαν τις σχολιασμένες εικόνες σε σύνολα δεδομένων υπό προκαθορισμένα
κατηγορίες για να εκπαιδεύσουν τα απαιτούμενα μοντέλα ML τους. Φανταστείτε ότι εκπαιδεύετε ένα μοντέλο για να βελτιώσει την ικανότητά του να κατανοεί τα σήματα κυκλοφορίας. Αυτό που ουσιαστικά συμβαίνει είναι ότι ο αλγόριθμος εκπαιδεύεται σε δεδομένα εδάφους αλήθειας που έχουν τεράστιες ποσότητες βίντεο που δείχνουν σήματα κυκλοφορίας που βοηθούν το μοντέλο ML να προβλέψει με ακρίβεια τους κανόνες κυκλοφορίας.
Σκοπός του σχολιασμού και της επισήμανσης βίντεο σε ML
Ο σχολιασμός βίντεο χρησιμοποιείται κυρίως για τη δημιουργία ενός συνόλου δεδομένων για την ανάπτυξη ενός μοντέλου AI που βασίζεται στην οπτική αντίληψη. Τα σχολιασμένα βίντεο χρησιμοποιούνται ευρέως για την κατασκευή αυτόνομων οχημάτων που μπορούν να ανιχνεύουν οδικές πινακίδες, την παρουσία πεζών, να αναγνωρίζουν τα όρια των λωρίδων και να αποτρέπουν ατυχήματα λόγω απρόβλεπτης ανθρώπινης συμπεριφοράς. Τα σχολιασμένα βίντεο εξυπηρετούν συγκεκριμένους σκοπούς της βιομηχανίας λιανικής όσον αφορά τα καταστήματα λιανικής πώλησης χωρίς χρέωση και την παροχή εξατομικευμένων προτάσεων προϊόντων.
Χρησιμοποιείται επίσης σε τομείς της ιατρικής και της υγειονομικής περίθαλψης, ιδιαίτερα στην ιατρική τεχνητή νοημοσύνη, για ακριβή εντοπισμό ασθενειών και βοήθεια κατά τη διάρκεια χειρουργικών επεμβάσεων. Οι επιστήμονες αξιοποιούν επίσης αυτήν την τεχνολογία για να μελετήσουν τις επιπτώσεις της ηλιακής τεχνολογίας στα πουλιά.
Ο σχολιασμός βίντεο έχει πολλές εφαρμογές στον πραγματικό κόσμο. Χρησιμοποιείται σε πολλές βιομηχανίες, αλλά η αυτοκινητοβιομηχανία αξιοποιεί κυρίως τις δυνατότητές της για την ανάπτυξη συστημάτων αυτόνομων οχημάτων. Ας ρίξουμε μια πιο βαθιά ματιά στον κύριο σκοπό.
Εντοπίστε τα αντικείμενα
Ο σχολιασμός βίντεο βοηθά τα μηχανήματα να αναγνωρίζουν τα αντικείμενα που καταγράφονται στα βίντεο. Δεδομένου ότι οι μηχανές δεν μπορούν να δουν ή να ερμηνεύσουν τον κόσμο γύρω τους, χρειάζονται τη βοήθεια ανθρώπους να αναγνωρίζουν τα αντικείμενα-στόχους και να τα αναγνωρίζουν με ακρίβεια σε πολλαπλά πλαίσια.
Για να λειτουργεί άψογα ένα σύστημα μηχανικής μάθησης, πρέπει να εκπαιδευτεί σε τεράστιες ποσότητες δεδομένων για να επιτύχει το επιθυμητό αποτέλεσμα
Εντοπίστε τα αντικείμενα
Υπάρχουν πολλά αντικείμενα σε ένα βίντεο και ο σχολιασμός για κάθε αντικείμενο είναι δύσκολος και μερικές φορές περιττός. Εντοπισμός αντικειμένου σημαίνει εντοπισμός και σχολιασμός του πιο ορατού αντικειμένου και του εστιακού μέρους της εικόνας.
Παρακολούθηση των Αντικειμένων
Ο σχολιασμός βίντεο χρησιμοποιείται κυρίως στην κατασκευή αυτόνομων οχημάτων και είναι σημαντικό να υπάρχει ένα σύστημα παρακολούθησης αντικειμένων που βοηθά τα μηχανήματα να κατανοούν με ακρίβεια την ανθρώπινη συμπεριφορά και τη δυναμική του δρόμου. Βοηθά στην παρακολούθηση της ροής της κυκλοφορίας, τις κινήσεις πεζών, τις λωρίδες κυκλοφορίας, τα σήματα, τα οδικά σήματα και πολλά άλλα.
Παρακολούθηση των Δραστηριοτήτων
Ένας άλλος λόγος που ο σχολιασμός βίντεο είναι απαραίτητος είναι ότι είναι συνηθισμένος τρένο υπολογιστή όρασης-Βασισμένα έργα ML για την ακριβή εκτίμηση των ανθρώπινων δραστηριοτήτων και στάσεων. Ο σχολιασμός βίντεο βοηθά στην καλύτερη κατανόηση του περιβάλλοντος παρακολουθώντας την ανθρώπινη δραστηριότητα και αναλύοντας απρόβλεπτη συμπεριφορά. Επιπλέον, αυτό βοηθά επίσης στην πρόληψη ατυχημάτων παρακολουθώντας τις δραστηριότητες μη στατικών αντικειμένων όπως πεζοί, γάτες, σκύλοι και άλλα και υπολογίζοντας τις κινήσεις τους για την ανάπτυξη οχημάτων χωρίς οδηγό.
Σχολιασμός βίντεο εναντίον σχολιασμού εικόνας
Ο σχολιασμός βίντεο και εικόνας είναι αρκετά παρόμοιος από πολλές απόψεις και οι τεχνικές που χρησιμοποιούνται για τον σχολιασμό πλαισίων ισχύουν και για τον σχολιασμό βίντεο. Ωστόσο, υπάρχουν μερικές βασικές διαφορές μεταξύ αυτών των δύο, οι οποίες θα βοηθήσουν τις επιχειρήσεις να αποφασίσουν τον σωστό τύπο σχολιασμός δεδομένων χρειάζονται για τον συγκεκριμένο σκοπό τους.
ημερομηνία
Όταν συγκρίνετε ένα βίντεο και μια ακίνητη εικόνα, μια κινούμενη εικόνα όπως ένα βίντεο είναι μια πολύ πιο περίπλοκη δομή δεδομένων. Ένα βίντεο προσφέρει πολύ περισσότερες πληροφορίες ανά καρέ και πολύ μεγαλύτερη εικόνα για το περιβάλλον.
Σε αντίθεση με μια ακίνητη εικόνα που δείχνει περιορισμένη αντίληψη, δεδομένα βίντεο παρέχει πολύτιμες πληροφορίες για τη θέση του αντικειμένου. Σας ενημερώνει επίσης εάν το εν λόγω αντικείμενο κινείται ή είναι ακίνητο και σας ενημερώνει επίσης για την κατεύθυνση της κίνησής του.
Για παράδειγμα, όταν κοιτάζετε μια εικόνα, μπορεί να μην μπορείτε να διακρίνετε εάν ένα αυτοκίνητο μόλις σταμάτησε ή αν ξεκίνησε. Ένα βίντεο σας δίνει πολύ καλύτερη ευκρίνεια από μια εικόνα.
Δεδομένου ότι ένα βίντεο είναι μια σειρά εικόνων που παραδίδονται σε μια σειρά, προσφέρει πληροφορίες για μερικώς ή πλήρως παρεμποδισμένα αντικείμενα, συγκρίνοντας πριν και μετά τα καρέ. Από την άλλη, μια εικόνα μιλάει για το παρόν και δεν σου δίνει κανένα μέτρο σύγκρισης.
Τέλος, ένα βίντεο έχει περισσότερες πληροφορίες ανά μονάδα ή καρέ παρά μια εικόνα. Και, όταν οι εταιρείες θέλουν να αναπτύξουν καθηλωτικές ή σύνθετες AI και μηχανική μάθηση λύσεις, ο σχολιασμός βίντεο θα είναι χρήσιμος.
Διαδικασία σχολιασμού
Δεδομένου ότι τα βίντεο είναι πολύπλοκα και συνεχόμενα, προσφέρουν μια πρόσθετη πρόκληση στους σχολιαστές. Οι σχολιαστές πρέπει να εξετάζουν προσεκτικά κάθε καρέ του βίντεο και να παρακολουθούν με ακρίβεια τα αντικείμενα σε κάθε στάδιο και καρέ. Για να επιτευχθεί αυτό πιο αποτελεσματικά, οι εταιρείες σχολιασμού βίντεο συνήθιζαν να συγκεντρώνουν πολλές ομάδες για να σχολιάζουν βίντεο. Ωστόσο, ο χειροκίνητος σχολιασμός αποδείχθηκε επίπονη και χρονοβόρα εργασία.
Οι εξελίξεις στην τεχνολογία έχουν εξασφαλίσει ότι οι υπολογιστές, αυτές τις μέρες, μπορούν να παρακολουθούν αβίαστα αντικείμενα ενδιαφέροντος σε όλο το μήκος του βίντεο και να σχολιάζουν ολόκληρα τμήματα με ελάχιστη έως καθόλου ανθρώπινη παρέμβαση. Γι' αυτό ο σχολιασμός βίντεο γίνεται πολύ πιο γρήγορος και ακριβής.
Ακρίβεια
Οι εταιρείες χρησιμοποιούν εργαλεία σχολιασμού για να εξασφαλίσουν μεγαλύτερη σαφήνεια, ακρίβεια και αποτελεσματικότητα στη διαδικασία σχολιασμού. Με τη χρήση εργαλείων σχολιασμού, ο αριθμός των σφαλμάτων μειώνεται σημαντικά. Για να είναι αποτελεσματικός ο σχολιασμός βίντεο, είναι σημαντικό να υπάρχει η ίδια κατηγοριοποίηση ή ετικέτες για το ίδιο αντικείμενο σε όλο το βίντεο.
Εργαλεία σχολιασμού βίντεο μπορεί να παρακολουθεί αντικείμενα αυτόματα και με συνέπεια στα πλαίσια και να θυμάται να χρησιμοποιεί το ίδιο πλαίσιο για την κατηγοριοποίηση. Εξασφαλίζει επίσης μεγαλύτερη συνέπεια, ακρίβεια και καλύτερα μοντέλα AI.
[Διαβάστε περισσότερα: Τι είναι το Image Annotation & Labeling για το Computer Vision]
Τεχνικές σχολιασμού βίντεο
Ο σχολιασμός εικόνας και βίντεο χρησιμοποιούν σχεδόν παρόμοια εργαλεία και τεχνικές, αν και είναι πιο περίπλοκος και απαιτητικός. Σε αντίθεση με μια μεμονωμένη εικόνα, ένα βίντεο είναι δύσκολο να σχολιαστεί, καθώς μπορεί να περιέχει σχεδόν 60 καρέ ανά δευτερόλεπτο. Τα βίντεο χρειάζονται περισσότερο χρόνο για να σχολιαστούν και απαιτούν επίσης προηγμένα εργαλεία σχολιασμού.
Μέθοδος μονής εικόνας
Η μέθοδος επισήμανσης βίντεο μιας εικόνας είναι η παραδοσιακή τεχνική που εξάγει κάθε καρέ από το βίντεο και σχολιάζει τα καρέ ένα προς ένα. Το βίντεο χωρίζεται σε πολλά καρέ και κάθε εικόνα σχολιάζεται χρησιμοποιώντας το παραδοσιακό σχολιασμός εικόνας μέθοδος. Για παράδειγμα, ένα βίντεο 40 fps αναλύεται σε καρέ των 2,400 ανά λεπτό.
Η μέθοδος μιας εικόνας χρησιμοποιήθηκε πριν τεθούν σε χρήση τα εργαλεία σχολιασμού. Ωστόσο, αυτός δεν είναι ένας αποτελεσματικός τρόπος σχολιασμού βίντεο. Αυτή η μέθοδος είναι χρονοβόρα και δεν προσφέρει τα οφέλη που προσφέρει ένα βίντεο.
Ένα άλλο σημαντικό μειονέκτημα αυτής της μεθόδου είναι ότι αφού ολόκληρο το βίντεο θεωρείται ως μια συλλογή ξεχωριστών καρέ, δημιουργεί σφάλματα στην αναγνώριση αντικειμένων. Το ίδιο αντικείμενο θα μπορούσε να ταξινομηθεί κάτω από διαφορετικές ετικέτες σε διαφορετικά πλαίσια, με αποτέλεσμα η όλη διαδικασία να χάσει την ακρίβεια και το πλαίσιο.
Ο χρόνος που χρειάζεται για τον σχολιασμό βίντεο με τη μέθοδο της απλής εικόνας είναι εξαιρετικά υψηλός, γεγονός που αυξάνει το κόστος του έργου. Ακόμη και ένα μικρότερο έργο με ταχύτητα μικρότερη των 20 καρέ ανά δευτερόλεπτο θα χρειαστεί πολύ χρόνο για να σχολιαστεί. Μπορεί να υπάρχουν πολλά σφάλματα λανθασμένης ταξινόμησης, χαμένες προθεσμίες και σφάλματα σχολιασμού.
Μέθοδος συνεχούς πλαισίου
Η μέθοδος συνεχούς καρέ ή καρέ ροής είναι η πιο δημοφιλής. Αυτή η μέθοδος χρησιμοποιεί εργαλεία σχολιασμού που παρακολουθούν τα αντικείμενα σε όλο το βίντεο με τη θέση τους καρέ προς καρέ. Με τη χρήση αυτής της μεθόδου, η συνέχεια και το πλαίσιο διατηρούνται καλά.
Η μέθοδος συνεχούς καρέ χρησιμοποιεί τεχνικές όπως η οπτική ροή για να συλλάβει τα pixel στο ένα καρέ και στο επόμενο με ακρίβεια και να αναλύσει την κίνηση των pixel στην τρέχουσα εικόνα. Διασφαλίζει επίσης ότι τα αντικείμενα ταξινομούνται και επισημαίνονται με συνέπεια σε όλο το βίντεο. Η οντότητα αναγνωρίζεται με συνέπεια ακόμα και όταν κινείται μέσα και έξω από το πλαίσιο.
Όταν αυτή η μέθοδος χρησιμοποιείται για τον σχολιασμό βίντεο, το έργο μηχανικής εκμάθησης μπορεί να αναγνωρίσει με ακρίβεια αντικείμενα που υπάρχουν στην αρχή του βίντεο, να εξαφανιστεί εκτός προβολής για μερικά καρέ και να εμφανιστεί ξανά.
Εάν χρησιμοποιείται μια μέθοδος μεμονωμένης εικόνας για σχολιασμό, ο υπολογιστής μπορεί να θεωρήσει την εικόνα που εμφανίστηκε ξανά ως νέο αντικείμενο που οδηγεί σε εσφαλμένη ταξινόμηση. Ωστόσο, σε μια μέθοδο συνεχούς καρέ, ο υπολογιστής λαμβάνει υπόψη την κίνηση των εικόνων, διασφαλίζοντας ότι η συνέχεια και η ακεραιότητα του βίντεο διατηρούνται καλά.
Η μέθοδος συνεχούς πλαισίου είναι ένας ταχύτερος τρόπος σχολιασμού και παρέχει μεγαλύτερες δυνατότητες σε έργα ML. Ο σχολιασμός είναι ακριβής, εξαλείφει την ανθρώπινη προκατάληψη και η κατηγοριοποίηση είναι πιο ακριβής. Ωστόσο, δεν είναι χωρίς κινδύνους. Ορισμένοι παράγοντες που ενδέχεται να αλλάξουν την αποτελεσματικότητά του, όπως η ποιότητα εικόνας και η ανάλυση βίντεο.
Τύποι επισήμανσης / σχολιασμού βίντεο
Διάφορες μέθοδοι σχολιασμού βίντεο, όπως σχολιασμός ορόσημο, σημασιολογικός, τρισδιάστατος κυβοειδής, πολύγωνος και πολυγραμμικός σχολιασμός, χρησιμοποιούνται για τον σχολιασμό βίντεο. Ας δούμε τα πιο δημοφιλή εδώ.
Σχολιασμός ορόσημο
Ο σχολιασμός ορόσημο, που ονομάζεται επίσης βασικό σημείο, χρησιμοποιείται γενικά για τον εντοπισμό μικρότερων αντικειμένων, σχημάτων, στάσεων και κινήσεων.
Οι τελείες τοποθετούνται κατά μήκος του αντικειμένου και συνδέονται, γεγονός που δημιουργεί έναν σκελετό του αντικειμένου σε κάθε καρέ βίντεο. Αυτός ο τύπος σχολιασμού χρησιμοποιείται κυρίως για τον εντοπισμό χαρακτηριστικών προσώπου, στάσεων, συναισθημάτων και μερών του ανθρώπινου σώματος για την ανάπτυξη εφαρμογών AR/VR, εφαρμογών αναγνώρισης προσώπου και αθλητικών αναλύσεων.
Σημασιολογική κατάτμηση
Η σημασιολογική τμηματοποίηση είναι ένας άλλος τύπος σχολιασμού βίντεο που βοηθά στην εκπαίδευση καλύτερων μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης. Κάθε pixel που υπάρχει σε μια εικόνα αντιστοιχίζεται σε μια συγκεκριμένη κλάση σε αυτή τη μέθοδο.
Με την αντιστοίχιση μιας ετικέτας σε κάθε εικονοστοιχείο εικόνας, η σημασιολογική τμηματοποίηση αντιμετωπίζει πολλά αντικείμενα της ίδιας κλάσης ως μία οντότητα. Ωστόσο, όταν χρησιμοποιείτε τη σημασιολογική τμηματοποίηση στιγμιότυπων, πολλά αντικείμενα της ίδιας κλάσης αντιμετωπίζονται ως διαφορετικά μεμονωμένα στιγμιότυπα.
3D Κυβοειδής σχολιασμός
Αυτός ο τύπος τεχνικής σχολιασμού χρησιμοποιείται για μια ακριβή τρισδιάστατη αναπαράσταση αντικειμένων. Η μέθοδος 3D bounding box βοηθά στην επισήμανση του μήκους, του πλάτους και του βάθους του αντικειμένου όταν βρίσκεται σε κίνηση και αναλύει τον τρόπο με τον οποίο αλληλεπιδρά με το περιβάλλον. Βοηθά στην ανίχνευση της θέσης και του όγκου του αντικειμένου σε σχέση με το τρισδιάστατο περιβάλλον του.
Οι σχολιαστές ξεκινούν σχεδιάζοντας πλαίσια οριοθέτησης γύρω από το αντικείμενο ενδιαφέροντος και διατηρώντας σημεία αγκύρωσης στην άκρη του πλαισίου. Κατά τη διάρκεια της κίνησης, εάν ένα από τα σημεία αγκύρωσης του αντικειμένου είναι μπλοκαρισμένο ή δεν είναι ορατό λόγω άλλου αντικειμένου, είναι δυνατό να πούμε πού θα μπορούσε να βρίσκεται η άκρη με βάση το μετρούμενο μήκος, ύψος και γωνία στο πλαίσιο περίπου.
Σχολιασμός πολυγώνου
Η τεχνική σχολιασμού πολυγώνου χρησιμοποιείται γενικά όταν η τεχνική του πλαισίου οριοθέτησης 2D ή 3D είναι ανεπαρκής για τη μέτρηση του σχήματος ενός αντικειμένου με ακρίβεια ή όταν βρίσκεται σε κίνηση. Για παράδειγμα, ο σχολιασμός πολυγώνου είναι πιθανό να μετρήσει ένα ακανόνιστο αντικείμενο, όπως έναν άνθρωπο ή ένα ζώο.
Για να είναι ακριβής η τεχνική σχολιασμού πολυγώνου, ο σχολιαστής πρέπει να σχεδιάσει γραμμές τοποθετώντας κουκκίδες ακριβώς γύρω από την άκρη του αντικειμένου ενδιαφέροντος.
Σχολιασμός Polyline
Ο σχολιασμός Polyline βοηθά στην εκπαίδευση εργαλείων τεχνητής νοημοσύνης που βασίζονται σε υπολογιστή για την ανίχνευση λωρίδων δρόμου για την ανάπτυξη συστημάτων αυτόνομων οχημάτων υψηλής ακρίβειας. Ο υπολογιστής επιτρέπει στο μηχάνημα να βλέπει την κατεύθυνση, την κυκλοφορία και την εκτροπή ανιχνεύοντας λωρίδες, σύνορα και όρια.
Ο σχολιαστής σχεδιάζει ακριβείς γραμμές κατά μήκος των ορίων των λωρίδων, έτσι ώστε το σύστημα AI να μπορεί να ανιχνεύει λωρίδες στο δρόμο.
2D Bounding Box
Η μέθοδος 2D bounding box είναι ίσως η πιο χρησιμοποιούμενη για τον σχολιασμό βίντεο. Σε αυτή τη μέθοδο, οι σχολιαστές τοποθετούν ορθογώνια πλαίσια γύρω από τα αντικείμενα ενδιαφέροντος για αναγνώριση, κατηγοριοποίηση και επισήμανση. Τα ορθογώνια κουτιά σχεδιάζονται χειροκίνητα γύρω από τα αντικείμενα κατά μήκος των πλαισίων όταν αυτά βρίσκονται σε κίνηση.
Για να διασφαλιστεί ότι η μέθοδος του δισδιάστατου πλαισίου οριοθέτησης λειτουργεί αποτελεσματικά, ο σχολιαστής πρέπει να βεβαιωθεί ότι το πλαίσιο έχει σχεδιαστεί όσο το δυνατόν πιο κοντά στην άκρη του αντικειμένου και έχει την κατάλληλη ετικέτα σε όλα τα πλαίσια.
Περιπτώσεις χρήσης σχολιασμού βίντεο
Οι δυνατότητες του σχολιασμού βίντεο φαίνονται ατελείωτες. Ωστόσο, ορισμένες βιομηχανίες χρησιμοποιούν αυτήν την τεχνολογία πολύ περισσότερο από άλλες. Αλλά είναι αναμφισβήτητα αλήθεια ότι μόλις αγγίξαμε την κορυφή αυτού του καινοτόμου παγόβουνου, και δεν έχουν έρθει ακόμη περισσότερα. Τέλος πάντων, έχουμε καταγράψει τις βιομηχανίες που βασίζονται όλο και περισσότερο στον σχολιασμό βίντεο.
Αυτόνομα Συστήματα Οχημάτων
Τα συστήματα AI με δυνατότητα υπολογιστικής όρασης βοηθούν στην ανάπτυξη αυτοοδηγούμενων και χωρίς οδηγό αυτοκινήτων. Ο σχολιασμός βίντεο έχει χρησιμοποιηθεί ευρέως στην ανάπτυξη συστημάτων αυτόνομων οχημάτων υψηλής τεχνολογίας για ανίχνευση αντικειμένων, όπως σήματα, άλλα οχήματα, πεζοί, φώτα δρόμου και άλλα.
Ιατρική Τεχνητή Νοημοσύνη
Ο κλάδος της υγειονομικής περίθαλψης βλέπει επίσης μια πιο σημαντική αύξηση στη χρήση των υπηρεσιών σχολιασμού βίντεο. Ανάμεσα στα πολλά οφέλη που προσφέρει η όραση υπολογιστή είναι η ιατρική διάγνωση και η απεικόνιση.
Ενώ είναι αλήθεια ότι η ιατρική τεχνητή νοημοσύνη αρχίζει να αξιοποιεί τα οφέλη της όρασης υπολογιστή μόλις πρόσφατα, είμαστε σίγουροι ότι έχει μια πληθώρα πλεονεκτημάτων να προσφέρει στον ιατρικό κλάδο. Ο σχολιασμός βίντεο αποδεικνύεται χρήσιμος στην ανάλυση μαστογραφιών, ακτινογραφιών, αξονικών τομογράφων και άλλων για να βοηθήσει στην παρακολούθηση της κατάστασης των ασθενών. Βοηθά επίσης τους επαγγελματίες υγείας στον έγκαιρο εντοπισμό των συνθηκών και να βοηθήσουν στη χειρουργική επέμβαση.
Βιομηχανία λιανικής
Ο κλάδος λιανικής χρησιμοποιεί επίσης σχολιασμούς βίντεο για να κατανοήσει τη συμπεριφορά των καταναλωτών για να βελτιώσει τις υπηρεσίες του. Με τον σχολιασμό βίντεο των καταναλωτών στα καταστήματα, μπορείτε να μάθετε πώς οι πελάτες επιλέγουν τα προϊόντα, επιστρέφουν προϊόντα στα ράφια και αποτρέπουν την κλοπή.
Γεωχωρική Βιομηχανία
Ο σχολιασμός βίντεο χρησιμοποιείται επίσης στη βιομηχανία επιτήρησης και εικόνων. Η εργασία σχολιασμού περιλαμβάνει την απόκτηση πολύτιμων πληροφοριών από μη επανδρωμένα αεροσκάφη, δορυφορικά και εναέρια πλάνα για την εκπαίδευση των ομάδων ML για τη βελτίωση της επιτήρησης και της ασφάλειας. Οι ομάδες ML εκπαιδεύονται να παρακολουθούν υπόπτους και οχήματα για να παρακολουθούν οπτικά τη συμπεριφορά. Η γεωχωρική τεχνολογία τροφοδοτεί επίσης τη γεωργία, τη χαρτογράφηση, τα logistics και την ασφάλεια.
Γεωργία
Η όραση υπολογιστή και οι δυνατότητες τεχνητής νοημοσύνης χρησιμοποιούνται για τη βελτίωση της γεωργίας και της κτηνοτροφίας. Ο σχολιασμός βίντεο βοηθά επίσης στην κατανόηση και την παρακολούθηση της ανάπτυξης των φυτών της κίνησης των ζώων και στη βελτίωση της απόδοσης των μηχανημάτων συγκομιδής.
Η όραση υπολογιστή μπορεί επίσης να αναλύσει την ποιότητα των κόκκων, την ανάπτυξη ζιζανίων, τη χρήση ζιζανιοκτόνων και πολλά άλλα.
Εικόνες / Βίντεο
Ο σχολιασμός βίντεο χρησιμοποιείται επίσης στη βιομηχανία πολυμέσων και περιεχομένου. Χρησιμοποιείται για να βοηθήσει στην ανάλυση, την παρακολούθηση και τη βελτίωση της απόδοσης της αθλητικής ομάδας, τον εντοπισμό σεξουαλικού ή βίαιου περιεχομένου σε αναρτήσεις μέσων κοινωνικής δικτύωσης και τη βελτίωση των διαφημιστικών βίντεο και πολλά άλλα.
Βιομηχανικά
Η μεταποιητική βιομηχανία χρησιμοποιεί επίσης όλο και περισσότερο σχολιασμό βίντεο για να βελτιώσει την παραγωγικότητα και την αποδοτικότητα. Τα ρομπότ εκπαιδεύονται σε βίντεο με σχολιασμούς για να πλοηγούνται σε σταθερές γραμμές, να επιθεωρούν γραμμές συναρμολόγησης, να παρακολουθούν πακέτα στον τομέα της εφοδιαστικής. Ρομπότ που έχουν εκπαιδευτεί σε σχολιασμένα βίντεο βοηθούν στον εντοπισμό ελαττωματικών αντικειμένων στις γραμμές παραγωγής.
Κοινές προκλήσεις του σχολιασμού βίντεο
Ο σχολιασμός/επισήμανση βίντεο μπορεί να δημιουργήσει μερικές προκλήσεις στους σχολιαστές. Ας δούμε μερικά σημεία που πρέπει να λάβετε υπόψη πριν ξεκινήσετε σχολιασμός βίντεο για όραση υπολογιστή έργα.
Κουραστική Διαδικασία
Μία από τις μεγαλύτερες προκλήσεις του σχολιασμού βίντεο είναι η αντιμετώπιση των μαζικών σύνολα δεδομένων βίντεο που πρέπει να εξεταστούν και να σχολιαστούν. Για να εκπαιδεύσετε με ακρίβεια τα μοντέλα υπολογιστικής όρασης, είναι σημαντικό να έχετε πρόσβαση σε μεγάλους όγκους σχολιασμένων βίντεο. Δεδομένου ότι τα αντικείμενα δεν είναι ακίνητα, όπως θα ήταν σε μια διαδικασία σχολιασμού εικόνας, είναι απαραίτητο να υπάρχουν σχολιαστές υψηλής εξειδίκευσης που μπορούν να αποτυπώσουν αντικείμενα σε κίνηση.
Τα βίντεο πρέπει να αναλυθούν σε μικρότερα κλιπ πολλών καρέ και στη συνέχεια μπορούν να εντοπιστούν μεμονωμένα αντικείμενα για ακριβή σχολιασμό. Αν δεν χρησιμοποιηθούν εργαλεία σχολιασμού, υπάρχει κίνδυνος η όλη διαδικασία σχολιασμού να είναι κουραστική και χρονοβόρα.
Ακρίβεια
Η διατήρηση υψηλού επιπέδου ακρίβειας κατά τη διαδικασία σχολιασμού βίντεο είναι μια πρόκληση. Η ποιότητα του σχολιασμού θα πρέπει να ελέγχεται με συνέπεια σε κάθε στάδιο για να διασφαλιστεί ότι το αντικείμενο παρακολουθείται, ταξινομείται και επισημαίνεται σωστά.
Εκτός εάν η ποιότητα του σχολιασμού δεν ελέγχεται σε διαφορετικά επίπεδα, είναι αδύνατο να σχεδιάσετε ή να εκπαιδεύσετε έναν μοναδικό και ποιοτικό αλγόριθμο. Επιπλέον, η ανακριβής κατηγοριοποίηση ή σχολιασμός μπορεί επίσης να επηρεάσει σοβαρά την ποιότητα του μοντέλου πρόβλεψης.
Απεριόριστες δυνατότητες
Εκτός από τη διασφάλιση της ακρίβειας και της ακρίβειας, ο σχολιασμός βίντεο θα πρέπει επίσης να είναι επεκτάσιμος. Οι εταιρείες προτιμούν τις υπηρεσίες σχολιασμού που τις βοηθούν να αναπτύσσουν γρήγορα, να αναπτύσσουν και να κλιμακώνουν έργα ML χωρίς να επηρεάζουν σε μεγάλο βαθμό το τελικό αποτέλεσμα.
Επιλογή του σωστού προμηθευτή ετικετών βίντεο
Η τελευταία και πιθανώς, η πιο κρίσιμη πρόκληση στον σχολιασμό βίντεο είναι η δέσμευση των υπηρεσιών ενός αξιόπιστου και έμπειρου παρόχου υπηρεσιών σχολιασμού δεδομένων βίντεο. Έχοντας έναν ειδικό πάροχος υπηρεσιών σχολιασμού βίντεο θα βοηθήσει πολύ στο να διασφαλίσει ότι τα έργα σας ML θα αναπτυχθούν δυναμικά και θα αναπτυχθούν εγκαίρως.
Είναι επίσης σημαντικό να δεσμεύσετε έναν πάροχο που διασφαλίζει ότι τηρούνται σχολαστικά τα πρότυπα και οι κανονισμοί ασφαλείας. Η επιλογή του πιο δημοφιλούς παρόχου ή του φθηνότερου μπορεί να μην είναι πάντα η σωστή κίνηση. Θα πρέπει να αναζητήσετε τον κατάλληλο πάροχο με βάση τις ανάγκες του έργου σας, τα πρότυπα ποιότητας, την εμπειρία και την τεχνογνωσία της ομάδας σας.
Συμπέρασμα
Ο σχολιασμός βίντεο αφορά τόσο την τεχνολογία όσο και την ομάδα που εργάζεται στο έργο. Έχει μια πληθώρα πλεονεκτημάτων σε μια σειρά βιομηχανιών. Ωστόσο, χωρίς τις υπηρεσίες έμπειρων και ικανών σχολιαστών, ενδέχεται να μην μπορείτε να παραδώσετε μοντέλα παγκόσμιας κλάσης.
Όταν ψάχνετε να λανσάρετε ένα προηγμένο μοντέλο τεχνητής νοημοσύνης που βασίζεται στην όραση υπολογιστή, το Shaip θα πρέπει να είναι η επιλογή σας για πάροχο υπηρεσιών. Όταν πρόκειται για την ποιότητα και την ακρίβεια, η εμπειρία και η αξιοπιστία έχουν σημασία. Μπορεί να κάνει μεγάλη διαφορά στην επιτυχία του έργου σας.
Στη Shaip, έχουμε την εμπειρία να χειριζόμαστε έργα σχολιασμού βίντεο διαφορετικών επιπέδων πολυπλοκότητας και απαιτήσεων. Διαθέτουμε μια έμπειρη ομάδα σχολιαστών που έχουν εκπαιδευτεί για να προσφέρουν εξατομικευμένη υποστήριξη για το έργο σας και ειδικούς στην ανθρώπινη επίβλεψη για να ικανοποιήσουν τις βραχυπρόθεσμες και μακροπρόθεσμες ανάγκες του έργου σας.
Παρέχουμε μόνο σχολιασμούς υψηλότερης ποιότητας που συμμορφώνονται με αυστηρά πρότυπα ασφάλειας δεδομένων χωρίς να διακυβεύονται οι προθεσμίες, η ακρίβεια και η συνέπεια.
Ας μιλήσουμε
Συχνές Ερωτήσεις (FAQ)
Ο σχολιασμός βίντεο είναι η επισήμανση βίντεο κλιπ που χρησιμοποιούνται για την εκπαίδευση μοντέλων μηχανικής εκμάθησης για να βοηθήσουν το σύστημα να αναγνωρίσει αντικείμενα. Ο σχολιασμός βίντεο είναι μια πολύπλοκη διαδικασία, σε αντίθεση με τον σχολιασμό εικόνας, καθώς περιλαμβάνει την κατανομή ολόκληρου του βίντεο σε πολλά καρέ και σειρές εικόνων. Οι εικόνες καρέ-καρέ επισημαίνονται έτσι ώστε το σύστημα να αναγνωρίζει και να αναγνωρίζει αντικείμενα με ακρίβεια.
Οι σχολιαστές βίντεο χρησιμοποιούν πολλά εργαλεία για να τους βοηθήσουν να σχολιάσουν αποτελεσματικά το βίντεο. Ωστόσο, ο σχολιασμός βίντεο είναι μια πολύπλοκη και χρονοβόρα διαδικασία. Δεδομένου ότι ο σχολιασμός βίντεο διαρκεί πολύ περισσότερο από τον σχολιασμό εικόνων, τα εργαλεία βοηθούν στη γρήγορη διαδικασία της διαδικασίας, στη μείωση των σφαλμάτων και στην αύξηση της ακρίβειας ταξινόμησης.
Ναι, είναι δυνατός ο σχολιασμός βίντεο YouTube. Χρησιμοποιώντας το εργαλείο σχολιασμού, μπορείτε να προσθέσετε κείμενο, να επισημάνετε μέρη του βίντεό σας και να προσθέσετε συνδέσμους. Μπορείτε να επεξεργαστείτε και να προσθέσετε νέους σχολιασμούς, επιλέγοντας από διαφορετικούς τύπους σχολιασμών, όπως συννεφάκι ομιλίας, κείμενο, προβολείς, σημείωση και ετικέτα.
Το συνολικό κόστος του σχολιασμού βίντεο εξαρτάται από διάφορους παράγοντες. Το πρώτο είναι η διάρκεια του βίντεο, ο τύπος του εργαλείου που χρησιμοποιείται για τη διαδικασία σχολιασμού και ο τύπος του σχολιασμού που απαιτείται. Θα πρέπει να λάβετε υπόψη τον χρόνο που αφιερώνουν οι ανθρώπινοι σχολιαστές και οι ειδικοί επίβλεψης για να διασφαλίσετε ότι η εργασία υψηλής ποιότητας παρέχεται. Μια επαγγελματική εργασία σχολιασμού βίντεο είναι απαραίτητη για την ανάπτυξη ποιοτικών μοντέλων μηχανικής εκμάθησης.
Η ποιότητα του σχολιασμού εξαρτάται από την ακρίβεια και την ικανότητα να εκπαιδεύσετε με ακρίβεια το μοντέλο ML για τον συγκεκριμένο σκοπό. Μια εργασία υψηλής ποιότητας θα στερείται προκατάληψης, σφαλμάτων ταξινόμησης και πλαισίων που λείπουν. Οι πολλαπλοί έλεγχοι σε διάφορα επίπεδα της διαδικασίας σχολιασμού θα εξασφαλίσουν υψηλότερη ποιότητα εργασίας.