In der heutigen dynamischen digitalen Landschaft sind Daten von entscheidender Bedeutung für Innovationen im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI). Videoannotationen sind für Fortschritte in der KI durch Pc Imaginative and prescient von entscheidender Bedeutung. Darüber hinaus müssen die Trainingsdaten an die Trainingsanforderungen des KI-Modells angepasst werden, um KI- und Machine-Studying-Anwendungen (ML) zu entwickeln.
Videoannotationen unterstützen ML-Modelle bei der Objekterkennung und beim Merken bestimmter Muster, um Vorhersagen zu treffen. Sie unterstützen maschinelle Lernalgorithmen bei der Interpretation komplexer visueller Darstellungen mithilfe beschreibender Markierungen.
Darüber hinaus werden damit Pc-Imaginative and prescient-Modelle in Bereichen wie autonomen Fahrzeugen, intelligenten Einzelhandelskassen, Drohnen und mehr trainiert.
Lesen Sie den folgenden Weblog, um mehr über die Möglichkeiten der Computervision zu erfahren, die Grenzen von KI und ML zu erweitern.
Rolle der Videoannotation in der Computervision
Videoannotation trainiert Pc-Imaginative and prescient-Modelle, indem sie dem Video Metadaten hinzufügt, die dabei helfen, Inhalte zu kategorisieren, Objekte zu kennzeichnen oder Daten für das Coaching von Pc-Imaginative and prescient-KI-Modellen zu organisieren. Die annotierten Daten werden in KI-Systemen zur Objekterkennung, Gesichtserkennung und Bewegungsverfolgung verwendet.
Die Videoannotation spielt eine strategische Rolle in der Computervision, indem sie Maschinen beibringt, Videoinhalte zu „sehen“ und zu verstehen, indem sie:
Kennzeichnungsdaten für das Coaching: Dabei werden Beschriftungen und Tags hinzugefügt, um Objekte, Aktionen und Ereignisse in einem Video zu identifizieren. Die Daten werden verwendet, um Modelle für maschinelles Lernen im Bereich Pc Imaginative and prescient zu trainieren. Dadurch können die Modelle Muster und Beziehungen zwischen Beschriftungen und visuellen Daten erkennen, indem sie Aufgaben wie Objekterkennung, Aktivitätserkennung und Objektverfolgung ausführen.
Kontext und Genauigkeit: Präzise Anmerkungen verleihen visuellen Daten einen Kontext, sodass Pc-Imaginative and prescient-Modelle Objekte identifizieren und ihre Interaktionen im größeren Szenario verstehen können.
Anwendungen in der Praxis: Die meisten Pc Imaginative and prescient-Anwendungen basieren stark auf Videoannotationen. Dies zeigt sich bei Gesichtserkennungssystemen für Sicherheit oder soziale Medien, bei autonomen Fahrzeugen zur Interpretation von Verkehr und Fußgängern und bei Überwachungssystemen zur Erkennung verdächtiger Aktivitäten.
Anwendungen der Videoannotation
Videoannotationen spielen in vielen der unten beschriebenen realen Anwendungen eine entscheidende Rolle:
Überwachung und Sicherheit: Überwachungssysteme erhöhen die Sicherheit, indem sie Personen identifizieren und verfolgen sowie verdächtige Aktivitäten erkennen. Sie stärken die Sicherheit an vielen Orten, darunter in öffentlichen Bereichen, Flughäfen und kritischer Infrastruktur. In Flughäfen helfen sie dabei, Personen zu kennzeichnen und zu verfolgen, was dazu beiträgt, mögliche Bedrohungen zu identifizieren und eine sichere Reiseumgebung für Passagiere zu gewährleisten.
Unterhaltung und Medien: Unterhaltungserlebnisse werden durch einzigartige Empfehlungen basierend auf Benutzerpräferenzen verbessert. Plattformen wie YouTube und Instagram verwenden diese Technik, um das Benutzerverhalten zu analysieren, Inhaltsmetadaten zu kommentieren und maßgeschneiderte Vorschläge bereitzustellen.
Einzelhandel und E-Commerce: Einzelhandel und E-Commerce nutzen Videoannotationen zur Analyse des Kundenverhaltens und der Kundenpräferenzen, was ihnen letztendlich dabei hilft, personalisierte Produktvorschläge zu machen.
Medizinische Forschung: Mithilfe von Videoannotationen werden Tumorveränderungen verfolgt und mikroskopische Bilder von Zellen analysiert.
Sportanalyse: Es wird verwendet, um die Leistung der Spieler zu verfolgen und Spielstrategien zu identifizieren.
Autonome Navigationssysteme: Die Navigationssysteme selbstfahrender Fahrzeuge nutzen kommentiertes Videomaterial, um Objekte in der Umgebung zu erkennen und darauf zu reagieren.
Industrierobotik: Videoannotation verbessert die Sicherheit und Effizienz von Pc-Imaginative and prescient-Modellen in der Industrierobotik. Sie wird verwendet, um KI-Modelle zu trainieren, Zielobjekte in Produktionslinien zu identifizieren, Defekte zu erkennen, Abfall zu sortieren und die Umgebung zu erfassen, um Bewegungen zu planen.
Schritte zur Videoannotation für Pc Imaginative and prescient
Bei der Videoannotation in der Computervision werden verschiedene Beschriftungen in die Videobilder eingefügt. Dabei werden Pixel für Aufgaben von der einfachen Objekterkennung bis zur komplizierten Objektverfolgung beschriftet oder maskiert.
Befolgen Sie die unten angegebenen Schritte, um hochwertige Videoanmerkungen zu erstellen:
Datensatzqualität: Die Qualität der Pixel in einem Rohdatensatz hängt von der Quelle ab und kann von den Annotatoren nicht geändert werden. Die Annotatoren müssen sicherstellen, dass ihr Annotationstool die Videoqualität nicht beeinträchtigt. In Fällen, in denen die Movies von Grund auf neu aufgenommen werden sollen, muss außerdem sichergestellt werden, dass die Lichtverhältnisse angemessen sind und das Video frei von unerwünschtem Rauschen ist.
Datensatzorganisation: Die Datensätze müssen so organisiert werden, dass ein unterbrechungsfreier Annotations-Workflow gewährleistet ist. Die Videodateien, Ordner und Klassen müssen zur besseren Verständlichkeit angemessen benannt werden, und jeder Klasse muss eine eindeutige ID zugewiesen werden. Instruments zur Datensatzverwaltung können Aufgaben auch organisieren, indem sie Beschreibungen und Tags hinzufügen und mehr Einblicke in die Datenstruktur bieten.
Interpolation und Keyframes: Der Annotator muss sich das Video mindestens einmal ansehen, bevor er es annotiert oder eine Strategie zum Annotieren entwickelt. Dadurch wird die Beschriftungszeit für das gesamte Video gespart, da sich einige Objekte ständig ändern können. Die Bewegung bestimmter Objekte kann jedoch leicht anhand einiger weniger Keyframes vorhergesagt werden, wodurch die entsprechende Interpolation erstellt wird.
Automatische Videobeschriftung: Die automatische Videobeschriftung ist immer eine bessere Different zur manuellen Beschriftung, da sie Zeit spart. Es ist immer einfacher, nach der Erstellung manuelle Korrekturen an Anmerkungen vorzunehmen, als die Masken Punkt für Punkt zu erstellen.
Kürzere Movies importieren: Um die Ladezeit von Movies auf dem Webserver zu verkürzen, müssen große Videodateien in kleinere aufgeteilt werden, damit sie leichter geladen werden können. Auf diese Weise können viele kurze Movies erstellt werden.
Maßnahmen zur Qualitätskontrolle: Um diskrepanzfreie Annotationen zu erstellen, sollten strenge Qualitätskontrollmechanismen eingeführt werden. Während der Annotation müssen mehrere Annotatoren komplizierte Movies beschriften, wobei die beste Überlappung für die endgültige Annotation berücksichtigt wird. Außerdem sollten alle Annotationen auf ihre Genauigkeit überprüft und Suggestions zur Verbesserung erhalten werden.
Umgang mit Mehrdeutigkeiten: Objekte müssen mit einem ähnlichen Detaillierungsgrad beschriftet werden, auch wenn mehr als eine Individual am selben Video arbeitet. Die Szenen, die aufgrund von Okklusion schwer zu annotieren sind, müssen deutlich als „unsicher“ oder „mehrdeutig“ gekennzeichnet werden, damit sie erneut überprüft werden können.
Iterative Rückkopplungsschleife: Um sicherzustellen, dass die Pipeline korrekt ist, muss eine Verbindung zwischen den Annotatoren, dem Unternehmen und den Fachexperten hergestellt werden. Eine robuste Feedbackschleife kann dabei helfen, Fragen zu klären und Herausforderungen effizient anzugehen.
Datenschutz: Innerhalb der Datenverwaltungsplattform sollten entsprechende Hierarchieebenen eingerichtet werden, um sicherzustellen, welche Partei auf welchen Teil der Daten zugreifen kann.
Tipps zur Auswahl eines Anbieters von Videoannotation-Diensten
Der richtige Anbieter von Videoannotationsdiensten spielt eine entscheidende Rolle für den Erfolg von KI-Projekten. Bitte beachten Sie die folgenden Tipps:
1. Ihre Anforderungen kennen: Dies ist der erste Schritt und beinhaltet die Kenntnis wesentlicher Anforderungen, einschließlich Anmerkungstyp, Datenvolumen, Datenkomplexität und gewünschter Genauigkeit.
2. Bewertung der Anbieterkompetenz: Überprüfung des Projektportfolios, um festzustellen, ob ähnliche Datentypen und Komplexitäten behandelt wurden. Erfahrungsberichte von Kunden zu ihren Erfahrungen mit dem Anbieter. Teamerfahrung, um sicherzustellen, dass das Crew über erfahrene und intestine ausgebildete Annotatoren verfügt, die die Nuancen der Anforderungen Ihres Projekts verstehen.
3. Bewertung des Qualitätssicherungsprozesses: Es geht um Verstehen der Annotationsrichtlinien, um festzustellen, ob sie den Anforderungen des Projekts entsprechen. Dazu gehört auch, sich nach den mehrstufigen Qualitätskontrollmaßnahmen des Anbieters zu erkundigen, um konsistente und genaue Annotationen sicherzustellen.
Schließlich ist die Inter-Annotator-Übereinstimmung (IAA) eine Bewertungsmethode zur Messung der IAA, die die Konsistenz zwischen Annotatoren angibt.
4. Sicherheit und Datenschutz: Bewertung der Sicherheitsmaßnahmen zum Schutz der Privatsphäre, robuster Verschlüsselungsprotokolle zur Sicherung gespeicherter Daten, strenger Zugriffskontrollmaßnahmen, um sicherzustellen, dass nur autorisiertes Private Zugriff auf die Daten hat, und Einhaltung gesetzlicher Vorschriften gemäß DSGVO oder HIPAA.
5. Preise: Dies kann je nach Datenvolumen, Komplexität und gewünschter Bearbeitungszeit variieren. Preismodelle können auch von der Annotation eines Movies, der Anzahl der Annotationen professional Video oder einer Kombination aus beidem abhängen.
6. Klare und prägnante Kommunikation: Dies ist während des gesamten Annotationsprozesses von entscheidender Bedeutung. Dienstanbieter müssen über einen eigenen Projektmanager verfügen, der eine reibungslose Kommunikation gewährleistet und Bedenken umgehend behebt. Es müssen zeitnahe Updates zum Projektfortschritt und zu den Qualitätskontrollmetriken eingeholt werden. Eine effektive Zusammenarbeit kann über verschiedene Kommunikationskanäle sichergestellt werden, darunter E-Mail, Projektmanagement-Instruments und Videokonferenzen.
7. Klare vertragliche Vereinbarungen: A CEin klarer und prägnanter Vertrag muss den Projektumfang umreißen, einschließlich einer detaillierten Aufgabenbeschreibung, der zu erbringenden Leistungen und der Zeitpläne. Die Preisstruktur muss dem gewählten Modell entsprechen, zusammen mit zusätzlichen Gebühren. Schließlich müssen Vereinbarungen über Dateneigentum, Speicherung und Zugriffskontrollen getroffen werden.
Abschluss
Videoanmerkung Dienste spielen eine unschätzbare Rolle bei der Entwicklung von Pc Imaginative and prescient-Anwendungen. Die Effizienz und Genauigkeit des Videoannotationsprozesses haben die Markteinführungszeit für KI-Lösungen drastisch verkürzt und ermöglichen eine schnelle Weiterentwicklung und Bereitstellung von Pc Imaginative and prescient-Technologien.
Darüber hinaus hat die qualitative Videoannotation neue Möglichkeiten in der KI erschlossen und ermöglicht ein komplexeres und differenzierteres Verständnis der visuellen Welt. Die Videoannotation ist ein sich ständig weiterentwickelndes Feld, und laufende Innovationen werden die Wirksamkeit von Pc Imaginative and prescient-Anwendungen weiter verbessern.
Der Beitrag Bedeutung der Videoannotation beim Coaching von Pc Imaginative and prescient-Modellen erschien zuerst auf Datenfloq.