Из-за быстрого развития ИИ компьютерное зрение обновляется за счет улучшенных версий визуальной обработки изображений. Видеоаннотации позволяют машинам обнаруживать и распознавать движущиеся объекты с помощью компьютерного зрения. Конечный результат позже используется для обучения моделей машинного обучения (ML) и искусственного интеллекта (AI). В наши дни видеоаннотации становятся все более популярными, учитывая прогрессивный рост автомобильного сектора. Алгоритмы, основанные на видеоаннотациях, позволяют транспортным средствам обнаруживать объекты и распознавать их, что необходимо для безопасного вождения автомобилей с минимальным вмешательством человека или вообще без него. Теперь давайте углубимся в основы аннотирования видео в указанном порядке:
Что такое аннотация к видео?
Видеоаннотации в широком смысле определяются как задача маркировки и тегирования видеоматериалов для обучения модели компьютерного зрения. Разница между аннотациями изображения и видео заключается в том, что аннотация видео обрабатывается с помощью покадровых данных изображения. Аннотировать видео более сложно и трудоемко, так как целевой объект находится в движении. Таким образом, 20-секундное видео, скорее всего, будет состоять из нескольких сотен кадров, а это значит, что вам потребуется немало времени, чтобы выполнить один проект аннотирования видео. Компании, которые только начинают заниматься CV, не могут позволить себе вкладывать слишком много времени и человеческих ресурсов в один проект. При этом они, как правило, чаще передают свои проекты аннотаций на аутсорсинг, чтобы упростить операции с CV и разработать масштабируемый конвейер.
Что такое автоматическая маркировка видео?
Автоматическая маркировка видео относится к использованию автоматизированных инструментов для маркировки целевого объекта в кадре. Затем помеченные данные используются для обучения модели машинного обучения обнаружению объектов в немаркированных видеокадрах. Точность помеченных данных будет определять производительность вашей модели в долгосрочной перспективе, стимулируя более быстрое масштабирование для вашей компании. Мы подробно расскажем о роли автоматизации в видеоаннотации в следующих разделах.
Какова цель видеоаннотации в машинном обучении?
Назначение видеоаннотаций связано с их реальными приложениями. Рассмотрев специфику видеоаннотации, мы рассмотрим конкретные операции, для которых она используется в контексте одного из основных поставщиков, индустрии автономных транспортных средств:
Обнаружение объекта
Основная цель видеоаннотации — захватить интересующие объекты, чтобы сделать их узнаваемыми машинами. Данной модели ML требуется огромное количество данных, чтобы иметь возможность имитировать человеческий глаз. Таким образом, для достижения желаемой точности прогнозирования крайне важно варьирование данных ИИ высочайшего качества.
Локализация объекта
Видеоаннотация также применяется для локализации объекта, что можно объяснить как локализацию объекта, который наиболее заметен и доминирует на изображении. Кроме того, локализация помогает определить границы на изображении, чтобы автомобили знали о потенциальных опасностях на дорогах.
Отслеживание объектов
Помимо обнаружения и локализации объектов, видеоаннотации используются для отслеживания транспортного потока, велосипедистов на улицах, различий в ландшафте, полос движения и дорожных знаков. Все эти элементы необходимы для того, чтобы машины могли двигаться независимо и реагировать на изменяющуюся дорожную динамику, обеспечивая при этом безопасность пассажиров.
Отслеживание активности
Подобно отслеживанию объектов, навигация по человеческой деятельности также способствует лучшему восприятию окружающей среды и помогает предотвратить несчастные случаи, даже если они вызваны непредсказуемым поведением пешеходов. То же самое относится и к собакам, кошкам и другим животным, неожиданно вылетающим на дорогу. Каждый нестатический объект требует надежного отслеживания активности и правильной оценки движения для достижения максимальной независимости в вождении.
В заключение, аннотация к видео охватывает все задачи беспилотных автомобилей. Модель должна уметь распознавать больше объектов на единицу и соответствовать стандартам безопасности, чтобы транспортные средства получили разрешение на массовое производство.
Как работает видеоаннотация: лучшие практики
Существует несколько способов использования видеоаннотаций, в том числе метод одного изображения и метод непрерывного кадра, который мы расширим по мере продвижения вперед.
Техника одиночного изображения
Метод одного изображения — это традиционная аннотация изображения, как следует из названия. Сначала вы извлекаете изображения из отснятого материала и аннотируете их одно за другим. И вы можете достаточно честно сказать мне об этом, поскольку метод с одним изображением не так эффективен и сильно устарел. Раньше это был основной выбор компаний, когда инструменты аннотации были недоступны.
В любом случае, используя метод одного изображения, компаниям приходится аннотировать бесконечное количество кадров, поскольку в среднем отснятый материал может содержать десятки тысяч изображений. Однако существует слишком много подводных камней, которые необходимо учитывать, включая время, затрачиваемое на аннотирование кадров, реальную стоимость проекта, вероятность неправильной классификации объектов, ошибки аннотирования и альтернативные издержки. Подумайте, стоят ли ваши усилия времени, потраченного на завершение проекта, или лучше вместо этого взяться за несколько небольших проектов? Конечно, вы можете захотеть воспользоваться услугами аутсорсинга или краудсорсинга, но вам решать, подходит ли аутсорсинг для вашего проекта.
Техника непрерывного каркаса
В настоящее время утомительная задача видеоаннотации, к счастью, упрощается с помощью методов непрерывного кадра. Здесь компьютер автоматически отслеживает движущиеся объекты, сохраняя постоянную точность размеров. Оптический поток — это метод непрерывного кадра, который анализирует пиксели в предыдущем и последующем кадрах и делает прогнозы движения пикселей для соответствующего кадра.
Метод непрерывного кадра помогает устранить человеческую предвзятость, особенно в случае, если одни и те же объекты уходят, а затем снова появляются на изображении. Модель с большей вероятностью определит, что объект принадлежит к тому же классу, в то время как аннотаторы-люди могут пропустить это из-за отсутствия гладкой и последовательной связи. Однако это не всегда так просто, и несколько факторов, включая качество и разрешение изображения, могут повлиять на классификацию изображения.
Проблемы и важные аспекты видеоаннотации
Есть несколько вещей, которые следует учитывать при аннотировании видео для вашего проекта компьютерного зрения:
Убедитесь, что у вас есть хотя бы некоторый уровень автоматизации. Вам придется иметь дело с огромными наборами данных, поэтому встроенная автоматизация станет отличным вложением в ваш конвейер. Внимательно просмотрите варианты и выберите набор инструментов, который лучше всего соответствует требованиям вашего проекта.
Поддержание согласованности в маркировке действительно сложно, когда дело доходит до видеоаннотаций. Во-первых, ваш целевой объект движется, и вам придется фиксировать каждое движение. Во-вторых, вы должны убедиться, что вы отслеживаете, относятся ли уходящие и вновь появляющиеся объекты к одному и тому же классу, что является дополнительной проблемой с несколькими людьми-аннотаторами на борту.
Если при построении модели CV существует единственная всеобъемлющая процедура, то это обучение и тестирование модели. Обратите внимание и на объем данных, чтобы не создавать больше места для ошибок. Если вы хотите, чтобы ваша модель делала высокоточные прогнозы, будьте щедры на то, что вы в нее вкладываете. И если модель выдает больше ошибок, чем ожидалось, вернитесь назад, увеличьте данные для обучения и тестирования и переобучите модель.
К этому моменту вы, вероятно, поняли, что с видеоаннотациями сложно справиться в одиночку, что делает аутсорсинг этой задачи поставщикам услуг популярным выбором среди компаний. SuperAnntotate предоставляет рынок услуг по аннотации, где вы можете нанять отраслевых экспертов для достижения наилучших результатов.
Основные выводы
Модели, основанные на видеоаннотациях, хорошо умеют фиксировать более широкий контекст. CV-модель дает точные результаты, когда она также может легко фиксировать объекты в действии. Как и следовало ожидать, существуют определенные проблемы, которые постоянно повторяются в зависимости от размера и сложности проекта. Большинство из них, однако, касается автоматизации аннотаций, согласованности в классификации данных, эффективного управления объемом обучающих данных, выбора правильного поставщика услуг и т. д. Эти и другие соображения должны быть в центре вашей стратегии приведения модели в порядок. развертывание и достижение согласованности результатов. Что показалось вам самым сложным в аннотации видео? Не стесняйтесь обращаться, если вам нужна дополнительная информация.
Первоначально опубликовано на https://blog.superannotate.com.
Следите за SuperAnnotate в LinkedIn, Twitter, Facebook
