Maximizando a precisão do aprendizado de máquina com anotação e rotulagem de vídeo:
Um Guia Abrangente
A imagem diz que mil palavras é um ditado bastante comum que todos nós já ouvimos. Agora, se uma imagem pode dizer mais que mil palavras, imagine o que um vídeo pode estar dizendo? Um milhão de coisas, talvez. Um dos subcampos revolucionários da inteligência artificial é o aprendizado por computador. Nenhum dos aplicativos inovadores que nos foi prometido, como carros autônomos ou caixas inteligentes de varejo, é possível sem anotação de vídeo.
A inteligência artificial é usada em vários setores para automatizar projetos complexos, desenvolver produtos inovadores e avançados e fornecer informações valiosas que mudam a natureza do negócio. A visão computacional é um desses subcampos da IA que pode alterar completamente a maneira como vários setores que dependem de grandes quantidades de imagens e vídeos capturados operam.
A visão computacional, também chamada de CV, permite que computadores e sistemas relacionados extraiam dados significativos de visuais – imagens e vídeos, e tomem as ações necessárias com base nessas informações. Os modelos de aprendizado de máquina são treinados para reconhecer padrões e capturar essas informações em seu armazenamento artificial para interpretar dados visuais em tempo real de forma eficaz.
Para quem é este guia?
Este extenso guia é para:
- Todos vocês empreendedores e empreendedores individuais que estão processando uma enorme quantidade de dados regularmente
- IA e aprendizado de máquina ou profissionais que estão começando com técnicas de otimização de processos
- Gerentes de projeto que pretendem implementar um time-to-market mais rápido para seus modelos de IA ou produtos orientados por IA
- E entusiastas de tecnologia que gostam de entrar nos detalhes das camadas envolvidas nos processos de IA.
O que é anotação de vídeo?
A anotação de vídeo é a técnica de reconhecer, marcar e rotular cada objeto em um vídeo. Ele ajuda máquinas e computadores a reconhecer objetos em movimento quadro a quadro em um vídeo.
Em palavras simples, um anotador humano examina um vídeo, rotula a imagem quadro a quadro e a compila em conjuntos de dados de categoria predeterminada, que são usados para treinar algoritmos de aprendizado de máquina. Os dados visuais são enriquecidos pela adição de tags de informações críticas sobre cada quadro de vídeo.
Os engenheiros compilaram as imagens anotadas em conjuntos de dados sob
categorias para treinar seus modelos de ML necessários. Imagine que você está treinando um modelo para melhorar sua capacidade de entender os sinais de trânsito. O que essencialmente acontece é que o algoritmo é treinado em dados de verdade que têm grandes quantidades de vídeos mostrando sinais de trânsito, o que ajuda o modelo de ML a prever as regras de trânsito com precisão.
Finalidade da anotação e rotulagem de vídeo em ML
A anotação de vídeo é usada principalmente para criar um conjunto de dados para desenvolver um modelo de IA baseado em percepção visual. Vídeos anotados são amplamente usados para construir veículos autônomos que podem detectar sinais de trânsito, presença de pedestres, reconhecer limites de pista e prevenir acidentes devido ao comportamento humano imprevisível. Os vídeos anotados atendem a propósitos específicos do setor de varejo em termos de check-out gratuito em lojas de varejo e fornecer recomendações personalizadas de produtos.
Também está sendo usado em áreas médicas e de saúde, particularmente em IA Médica, para identificação precisa de doenças e assistência durante cirurgias. Os cientistas também estão aproveitando essa tecnologia para estudar os efeitos da tecnologia solar nas aves.
A anotação de vídeo tem vários aplicativos do mundo real. Ele está sendo usado em muitas indústrias, mas a indústria automotiva aproveita principalmente seu potencial para desenvolver sistemas de veículos autônomos. Vamos dar uma olhada mais profunda no objetivo principal.
Detectar os objetos
A anotação de vídeo ajuda as máquinas a reconhecer objetos capturados nos vídeos. Como as máquinas não podem ver ou interpretar o mundo ao seu redor, elas precisam da ajuda de humanos para identificar os objetos alvo e reconhecê-los com precisão em vários quadros.
Para que um sistema de aprendizado de máquina funcione perfeitamente, ele deve ser treinado em grandes quantidades de dados para alcançar o resultado desejado
Localize os objetos
Há muitos objetos em um vídeo, e anotar para cada objeto é desafiador e às vezes desnecessário. Localização de objetos significa localizar e anotar o objeto mais visível e a parte focal da imagem.
Rastreando os objetos
A anotação de vídeo é predominantemente usada na construção de veículos autônomos, e é crucial ter um sistema de rastreamento de objetos que ajude as máquinas a entender com precisão o comportamento humano e a dinâmica das estradas. Ele ajuda a rastrear o fluxo de tráfego, movimentos de pedestres, faixas de tráfego, sinais, sinais de trânsito e muito mais.
Acompanhando as atividades
Outra razão pela qual a anotação de vídeo é essencial é que ela é usada para treinar visão computacionalbaseados em projetos de ML para estimar as atividades e poses humanas com precisão. A anotação de vídeo ajuda a entender melhor o ambiente rastreando a atividade humana e analisando o comportamento imprevisível. Além disso, isso também ajuda a prevenir acidentes, monitorando as atividades de objetos não estáticos, como pedestres, gatos, cães e outros, e estimando seus movimentos para desenvolver veículos autônomos.
Anotação de vídeo x anotação de imagem
A anotação de vídeo e imagem é bastante semelhante em muitos aspectos, e as técnicas usadas para anotar quadros também se aplicam à anotação de vídeo. No entanto, existem algumas diferenças básicas entre esses dois, que ajudarão as empresas a decidir o tipo correto de anotação de dados eles precisam para seu propósito específico.
Data
Quando você compara um vídeo e uma imagem estática, uma imagem em movimento, como um vídeo, é uma estrutura de dados muito mais complexa. Um vídeo oferece muito mais informações por quadro e uma visão muito maior do ambiente.
Ao contrário de uma imagem estática que mostra uma percepção limitada, Dados de vídeo fornece informações valiosas sobre a posição do objeto. Ele também permite que você saiba se o objeto em questão está em movimento ou estacionário e também informa sobre a direção de seu movimento.
Por exemplo, quando você olha para uma foto, pode não ser capaz de discernir se um carro acabou de parar ou ligar. Um vídeo oferece uma clareza muito melhor do que uma imagem.
Como um vídeo é uma série de imagens entregues em sequência, ele oferece informações sobre objetos parcialmente ou totalmente obstruídos, comparando os quadros anteriores e posteriores. Por outro lado, uma imagem fala sobre o presente e não lhe dá um parâmetro de comparação.
Por fim, um vídeo possui mais informações por unidade ou quadro do que uma imagem. E, quando as empresas desejam desenvolver soluções imersivas ou complexas, AI e aprendizagem de máquinas soluções, a anotação de vídeo será útil.
Processo de anotação
Como os vídeos são complexos e contínuos, eles oferecem um desafio adicional aos anotadores. Os anotadores são obrigados a examinar cada quadro do vídeo e rastrear com precisão os objetos em cada estágio e quadro. Para conseguir isso de forma mais eficaz, as empresas de anotação de vídeo costumavam reunir várias equipes para anotar vídeos. No entanto, a anotação manual acabou sendo uma tarefa trabalhosa e demorada.
Os avanços na tecnologia garantiram que os computadores, hoje em dia, possam rastrear objetos de interesse sem esforço em toda a duração do vídeo e anotar segmentos inteiros com pouca ou nenhuma intervenção humana. É por isso que a anotação de vídeo está se tornando muito mais rápida e precisa.
Precisão
As empresas estão usando ferramentas de anotação para garantir maior clareza, precisão e eficiência no processo de anotação. Ao usar ferramentas de anotação, o número de erros é reduzido significativamente. Para que a anotação de vídeo seja eficaz, é crucial ter a mesma categorização ou rótulos para o mesmo objeto em todo o vídeo.
Ferramentas de anotação de vídeo pode rastrear objetos de forma automática e consistente em quadros e lembre-se de usar o mesmo contexto para categorização. Também garante maior consistência, precisão e melhores modelos de IA.
[Consulte Mais informação: O que é anotação e rotulagem de imagens para visão computacional]
Técnicas de anotação de vídeo
A anotação de imagem e vídeo usa ferramentas e técnicas quase semelhantes, embora seja mais complexa e trabalhosa. Ao contrário de uma única imagem, um vídeo é difícil de anotar, pois pode conter quase 60 quadros por segundo. Os vídeos demoram mais para anotar e também exigem ferramentas avançadas de anotação.
Método de imagem única
O método de rotulagem de vídeo de imagem única é a técnica tradicional que extrai cada quadro do vídeo e anota os quadros um por um. O vídeo é dividido em vários quadros e cada imagem é anotada usando o tradicional anotação de imagem método. Por exemplo, um vídeo de 40 fps é dividido em quadros de 2,400 por minuto.
O método de imagem única foi usado antes que as ferramentas do anotador entrassem em uso; no entanto, essa não é uma maneira eficiente de anotar vídeos. Esse método é demorado e não oferece os benefícios que um vídeo oferece.
Outra grande desvantagem desse método é que, como o vídeo inteiro é considerado uma coleção de quadros separados, ele cria erros na identificação do objeto. O mesmo objeto pode ser classificado sob diferentes rótulos em diferentes quadros, fazendo com que todo o processo perca precisão e contexto.
O tempo gasto para anotar vídeos usando o método de imagem única é excepcionalmente alto, o que aumenta o custo do projeto. Mesmo um projeto menor de menos de 20 fps levará muito tempo para ser anotado. Pode haver muitos erros de classificação incorreta, prazos perdidos e erros de anotação.
Método de quadro contínuo
O método de quadro contínuo ou quadro de streaming é o mais popular. Esse método usa ferramentas de anotação que rastreiam os objetos em todo o vídeo com sua localização quadro a quadro. Ao usar este método, a continuidade e o contexto são bem mantidos.
O método de quadro contínuo usa técnicas como fluxo óptico para capturar os pixels em um quadro e no próximo com precisão e analisar o movimento dos pixels na imagem atual. Ele também garante que os objetos sejam classificados e rotulados de forma consistente em todo o vídeo. A entidade é consistentemente reconhecida mesmo quando se move para dentro e para fora do quadro.
Quando esse método é usado para anotar vídeos, o projeto de aprendizado de máquina pode identificar com precisão os objetos presentes no início do vídeo, desaparecer por alguns quadros e reaparecer novamente.
Se um método de imagem única for usado para anotação, o computador poderá considerar a imagem reaparecida como um novo objeto, resultando em classificação incorreta. No entanto, em um método de quadro contínuo, o computador considera o movimento das imagens, garantindo que a continuidade e a integridade do vídeo sejam bem mantidas.
O método de quadro contínuo é uma maneira mais rápida de anotar e oferece maiores recursos para projetos de ML. A anotação é precisa, elimina o preconceito humano e a categorização é mais precisa. No entanto, não é isento de riscos. Alguns fatores que podem alterar sua eficácia, como qualidade da imagem e resolução do vídeo.
Tipos de Rotulagem/Anotação de Vídeo
Vários métodos de anotação de vídeo, como anotação de ponto de referência, semântica, cuboide 3D, polígono e polilinha, são usados para anotar vídeos. Vejamos os mais populares aqui.
Anotação de ponto de referência
A anotação de ponto de referência, também chamada de ponto-chave, geralmente é usada para identificar objetos, formas, posturas e movimentos menores.
Os pontos são colocados no objeto e vinculados, o que cria um esqueleto do item em cada quadro de vídeo. Esse tipo de anotação é usado principalmente para detectar características faciais, poses, emoções e partes do corpo humano para desenvolver aplicativos AR/VR, aplicativos de reconhecimento facial e análises esportivas.
Segmentação Semântica
A segmentação semântica é outro tipo de anotação de vídeo que ajuda a treinar melhores modelos de inteligência artificial. Cada pixel presente em uma imagem é atribuído a uma classe específica neste método.
Ao atribuir um rótulo a cada pixel da imagem, a segmentação semântica trata vários objetos da mesma classe como uma entidade. No entanto, quando você usa a segmentação semântica de instância, vários objetos da mesma classe são tratados como instâncias individuais diferentes.
Anotação Cubóide 3D
Este tipo de técnica de anotação é usada para uma representação 3D precisa de objetos. O método de caixa delimitadora 3D ajuda a rotular o comprimento, a largura e a profundidade do objeto quando em movimento e analisa como ele interage com o ambiente. Ele ajuda a detectar a posição e o volume do objeto em relação ao seu entorno tridimensional.
Os anotadores começam desenhando caixas delimitadoras ao redor do objeto de interesse e mantendo pontos de ancoragem na borda da caixa. Durante o movimento, se um dos pontos de ancoragem do objeto estiver bloqueado ou fora de vista por causa de outro objeto, é possível dizer onde a borda pode estar com base no comprimento, altura e ângulo medidos no quadro aproximadamente.
Anotação de polígono
A técnica de anotação de polígono é geralmente usada quando a técnica de caixa delimitadora 2D ou 3D é insuficiente para medir a forma de um objeto com precisão ou quando em movimento. Por exemplo, é provável que a anotação de polígonos meça um objeto irregular, como um ser humano ou um animal.
Para que a técnica de anotação de polígonos seja precisa, o anotador deve desenhar linhas colocando pontos precisamente ao redor da borda do objeto de interesse.
Anotação de polilinha
A anotação de polilinha ajuda a treinar ferramentas de IA baseadas em computador para detectar pistas de rua para desenvolver sistemas de veículos autônomos de alta precisão. O computador permite que a máquina veja a direção, o tráfego e o desvio detectando faixas, bordas e limites.
O anotador desenha linhas precisas ao longo das bordas da pista para que o sistema de IA possa detectar pistas na estrada.
Caixa delimitadora 2D
O método de caixa delimitadora 2D é talvez o mais usado para anotar vídeos. Nesse método, os anotadores colocam caixas retangulares ao redor dos objetos de interesse para identificação, categorização e rotulagem. As caixas retangulares são desenhadas manualmente ao redor dos objetos nos quadros quando eles estão em movimento.
Para garantir que o método da caixa delimitadora 2D funcione com eficiência, o anotador deve certificar-se de que a caixa seja desenhada o mais próximo possível da borda do objeto e rotulada adequadamente em todos os quadros.
Casos de uso da indústria de anotações de vídeo
As possibilidades de anotação de vídeo parecem infinitas; no entanto, alguns setores estão usando essa tecnologia muito mais do que outros. Mas é indubitavelmente verdade que acabamos de tocar a ponta desse iceberg inovador, e mais ainda está por vir. De qualquer forma, listamos as indústrias que dependem cada vez mais da anotação de vídeo.
Sistemas de veículos autônomos
Os sistemas de IA habilitados para visão computacional estão ajudando a desenvolver carros autônomos e sem motorista. A anotação de vídeo tem sido amplamente utilizada no desenvolvimento de sistemas de veículos autônomos de ponta para detecção de objetos, como sinais, outros veículos, pedestres, luzes de rua e muito mais.
Inteligência Artificial Médica
O setor de saúde também está vendo um aumento mais significativo no uso de serviços de anotação de vídeo. Entre os muitos benefícios que a visão computacional oferece estão os diagnósticos médicos e de imagem.
Embora seja verdade que a IA médica está começando a aproveitar os benefícios da visão computacional apenas recentemente, temos certeza de que ela tem uma infinidade de benefícios a oferecer ao setor médico. A anotação de vídeo está se mostrando útil na análise de mamografias, raios X, tomografias computadorizadas e muito mais para ajudar a monitorar as condições dos pacientes. Também auxilia os profissionais de saúde a identificar precocemente as condições e ajudar na cirurgia.
Indústria de varejo
O setor de varejo também usa anotação de vídeo para entender o comportamento do consumidor e aprimorar seus serviços. Ao anotar vídeos de consumidores nas lojas, é possível saber como os clientes selecionam os produtos, devolvem os produtos às gôndolas e evitam furtos.
Indústria geoespacial
A anotação de vídeo também está sendo usada no setor de vigilância e imagens. A tarefa de anotação inclui obter informações valiosas de drones, satélites e imagens aéreas para treinar equipes de ML para melhorar a vigilância e a segurança. As equipes de ML são treinadas para seguir suspeitos e veículos para rastrear o comportamento visualmente. A tecnologia geoespacial também está impulsionando a agricultura, mapeamento, logística e segurança.
Agricultura
Os recursos de visão computacional e inteligência artificial estão sendo usados para melhorar a agricultura e a pecuária. A anotação de vídeo também está ajudando a entender e rastrear o movimento do gado em crescimento de plantas e melhorar o desempenho das máquinas de colheita.
A visão computacional também pode analisar a qualidade do grão, o crescimento de ervas daninhas, o uso de herbicidas e muito mais.
Mídia
A anotação de vídeo também está sendo usada na indústria de mídia e conteúdo. Ele está sendo usado para ajudar a analisar, rastrear e melhorar o desempenho de equipes esportivas, identificar conteúdo sexual ou violento em postagens de mídia social e melhorar vídeos publicitários e muito mais.
Industrial
A indústria de manufatura também está usando cada vez mais a anotação de vídeo para melhorar a produtividade e a eficiência. Robôs estão sendo treinados em vídeos anotados para navegar por estacionários, inspecionar linhas de montagem, rastrear pacotes em logística. Robôs treinados em vídeos anotados estão ajudando a identificar itens defeituosos nas linhas de produção.
Desafios comuns da anotação de vídeo
A anotação/rotulagem de vídeo pode representar alguns desafios para os anotadores. Vejamos alguns pontos que você precisa considerar antes de começar anotação de vídeo para visão computacional projetos.
Procedimento tedioso
Um dos maiores desafios da anotação de vídeo é lidar com conjuntos de dados de vídeo que precisam ser examinados e anotados. Para treinar com precisão os modelos de visão computacional, é crucial acessar grandes quantidades de vídeos anotados. Como os objetos não estão parados, como estariam em um processo de anotação de imagem, é essencial ter anotadores altamente qualificados que possam capturar objetos em movimento.
Os vídeos devem ser divididos em clipes menores de vários quadros, e objetos individuais podem ser identificados para anotações precisas. A menos que sejam usadas ferramentas de anotação, existe o risco de todo o processo de anotação ser tedioso e demorado.
Precisão
Manter um alto nível de precisão durante o processo de anotação de vídeo é uma tarefa desafiadora. A qualidade da anotação deve ser verificada consistentemente em todas as etapas para garantir que o objeto seja rastreado, classificado e rotulado corretamente.
A menos que a qualidade da anotação não seja verificada em diferentes níveis, é impossível projetar ou treinar um algoritmo único e de qualidade. Além disso, categorização ou anotação imprecisa também podem afetar seriamente a qualidade do modelo de previsão.
AMPLIAR
Além de garantir exatidão e precisão, a anotação de vídeo também deve ser escalável. As empresas preferem serviços de anotação que as ajudem a desenvolver, implantar e dimensionar rapidamente projetos de ML sem afetar muito os resultados.
Escolhendo o fornecedor de rotulagem de vídeo certo
O desafio final e provavelmente mais crucial na anotação de vídeo é contratar os serviços de um provedor de serviços de anotação de dados de vídeo confiável e experiente. Ter um especialista provedor de serviços de anotação de vídeo ajudará bastante a garantir que seus projetos de ML sejam desenvolvidos de forma robusta e implantados no prazo.
Também é essencial contratar um provedor que garanta que os padrões e regulamentos de segurança sejam seguidos à risca. Escolher o provedor mais popular ou o mais barato nem sempre é a decisão certa. Você deve procurar o fornecedor certo com base nas necessidades do seu projeto, padrões de qualidade, experiência e conhecimento da equipe.
Conclusão
A anotação de vídeo é tanto sobre a tecnologia quanto sobre a equipe que trabalha no projeto. Tem uma infinidade de benefícios para uma variedade de indústrias. Ainda assim, sem os serviços de anotadores experientes e capazes, talvez você não consiga entregar modelos de classe mundial.
Quando você deseja lançar um modelo avançado de IA baseado em visão computacional, Shaip deve ser sua escolha para um provedor de serviços. Quando se trata de qualidade e precisão, experiência e confiabilidade são importantes. Isso pode fazer muita diferença para o sucesso do seu projeto.
Na Shaip, temos experiência para lidar com projetos de anotação de vídeo de diferentes níveis de complexidade e exigência. Contamos com uma equipe experiente de anotadores treinados para oferecer suporte personalizado ao seu projeto e especialistas em supervisão humana para atender às necessidades de curto e longo prazo do seu projeto.
Fornecemos apenas anotações da mais alta qualidade que seguem padrões rigorosos de segurança de dados sem comprometer prazos, precisão e consistência.
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Perguntas Mais Frequentes (FAQ)
A anotação de vídeo está rotulando videoclipes usados para treinar modelos de aprendizado de máquina para ajudar o sistema a identificar objetos. A anotação de vídeo é um processo complexo, diferentemente da anotação de imagem, pois envolve dividir o vídeo inteiro em vários quadros e sequências de imagens. As imagens quadro a quadro são anotadas para que o sistema possa reconhecer e identificar objetos com precisão.
Os anotadores de vídeo usam várias ferramentas para ajudá-los a anotar o vídeo de forma eficaz. No entanto, a anotação de vídeo é um processo complexo e demorado. Como anotar vídeos demora muito mais do que anotar imagens, as ferramentas ajudam a agilizar o processo, reduzir erros e aumentar a precisão da classificação.
Sim, é possível anotar vídeos do YouTube. Usando a ferramenta de anotação, você pode adicionar texto, destacar partes do seu vídeo e adicionar links. Você pode editar e adicionar novas anotações, escolhendo entre diferentes tipos de anotações, como balão de fala, texto, destaque, nota e rótulo.
O custo total da anotação de vídeo depende de vários fatores. A primeira é a duração do vídeo, o tipo de ferramenta usada para o processo de anotação e o tipo de anotação necessária. Você deve considerar o tempo gasto por anotadores humanos e especialistas em supervisão para garantir que um trabalho de alta qualidade seja entregue. Um trabalho profissional de anotação de vídeo é necessário para desenvolver modelos de aprendizado de máquina de qualidade.
A qualidade da anotação depende da precisão e da capacidade de treinar seu modelo de ML para a finalidade específica com precisão. Um trabalho de alta qualidade será desprovido de viés, erros de classificação e quadros ausentes. Várias verificações em vários níveis do processo de anotação garantirão uma maior qualidade de trabalho.