Tối đa hóa độ chính xác của máy học với chú thích và ghi nhãn video:
Hướng dẫn tổng quan
Hình ảnh nói lên một nghìn từ là một câu nói khá phổ biến mà tất cả chúng ta đều đã nghe. Bây giờ, nếu một bức ảnh có thể nói một nghìn từ, hãy tưởng tượng một đoạn video có thể nói gì? Có lẽ là cả triệu thứ. Một trong những lĩnh vực mang tính cách mạng của trí tuệ nhân tạo là máy tính học. Không có ứng dụng đột phá nào mà chúng tôi đã được hứa hẹn, chẳng hạn như ô tô không người lái hoặc tính năng đăng ký bán lẻ thông minh, có thể thực hiện được mà không có chú thích video.
Trí tuệ nhân tạo được sử dụng trong một số ngành công nghiệp để tự động hóa các dự án phức tạp, phát triển các sản phẩm tiên tiến và sáng tạo, đồng thời cung cấp những hiểu biết có giá trị làm thay đổi bản chất của doanh nghiệp. Thị giác máy tính là một trong những lĩnh vực con của AI có thể thay đổi hoàn toàn cách thức hoạt động của một số ngành phụ thuộc vào lượng lớn hình ảnh và video được chụp.
Thị giác máy tính, còn được gọi là CV, cho phép máy tính và các hệ thống liên quan rút ra dữ liệu có ý nghĩa từ hình ảnh - hình ảnh và video, đồng thời thực hiện hành động cần thiết dựa trên thông tin đó. Các mô hình học máy được đào tạo để nhận dạng các mẫu và nắm bắt thông tin này trong bộ lưu trữ nhân tạo của chúng để diễn giải dữ liệu trực quan theo thời gian thực một cách hiệu quả.
Hướng dẫn này dành cho ai?
Hướng dẫn mở rộng này dành cho:
- Tất cả các bạn là các doanh nhân và những người giải trí, những người đang thu thập một lượng lớn dữ liệu thường xuyên
- AI và học máy hoặc các chuyên gia đang bắt đầu với các kỹ thuật tối ưu hóa quy trình
- Các nhà quản lý dự án có ý định triển khai thời gian đưa ra thị trường nhanh hơn cho các mô hình AI hoặc sản phẩm dựa trên AI của họ
- Và những người đam mê công nghệ thích tìm hiểu chi tiết về các lớp liên quan đến quy trình AI.
Chú thích Video là gì?
Chú thích video là kỹ thuật nhận dạng, đánh dấu và gắn nhãn cho từng đối tượng trong video. Nó giúp máy móc và máy tính nhận ra các đối tượng chuyển động từng khung hình trong video.
Nói một cách đơn giản, một trình chú thích của con người sẽ xem xét kỹ lưỡng video, gắn nhãn từng khung hình ảnh và biên dịch nó thành các tập dữ liệu danh mục được xác định trước, được sử dụng để đào tạo các thuật toán học máy. Dữ liệu trực quan được làm phong phú thêm bằng cách thêm các thẻ thông tin quan trọng về mỗi khung hình video.
Các kỹ sư đã biên dịch các hình ảnh được chú thích thành các tập dữ liệu theo định sẵn
danh mục để đào tạo các mô hình ML yêu cầu của họ. Hãy tưởng tượng bạn đang đào tạo một người mẫu để cải thiện khả năng hiểu các tín hiệu giao thông. Điều cơ bản xảy ra là thuật toán được đào tạo dựa trên dữ liệu sự thật cơ bản có lượng lớn video hiển thị các tín hiệu giao thông giúp mô hình ML dự đoán chính xác các quy tắc giao thông.
Mục đích của chú thích và ghi nhãn video trong ML
Chú thích video được sử dụng chủ yếu để tạo tập dữ liệu nhằm phát triển mô hình AI dựa trên nhận thức trực quan. Video có chú thích được sử dụng rộng rãi để xây dựng các phương tiện tự hành có thể phát hiện biển báo đường bộ, sự hiện diện của người đi bộ, nhận biết ranh giới làn đường và ngăn ngừa tai nạn do hành vi không thể đoán trước của con người. Các video có chú thích phục vụ các mục đích cụ thể của ngành bán lẻ về các cửa hàng bán lẻ miễn phí trả phòng và cung cấp các đề xuất sản phẩm tùy chỉnh.
Nó cũng đang được sử dụng trong lĩnh vực y tế và chăm sóc sức khỏe, đặc biệt là trong Medical AI, để xác định bệnh chính xác và hỗ trợ trong quá trình phẫu thuật. Các nhà khoa học cũng đang tận dụng công nghệ này để nghiên cứu tác động của công nghệ năng lượng mặt trời đối với các loài chim.
Chú thích video có một số ứng dụng trong thế giới thực. Nó đang được sử dụng trong nhiều ngành công nghiệp, nhưng ngành công nghiệp ô tô chủ yếu tận dụng tiềm năng của mình để phát triển các hệ thống xe tự hành. Chúng ta hãy xem xét sâu hơn về mục đích chính.
Phát hiện các đối tượng
Chú thích video giúp máy nhận dạng các đối tượng được quay trong video. Vì máy móc không thể nhìn hoặc giải thích thế giới xung quanh, chúng cần sự trợ giúp của con người để xác định các đối tượng mục tiêu và nhận ra chúng một cách chính xác trong nhiều khung hình.
Để một hệ thống học máy hoạt động hoàn hảo, nó phải được đào tạo trên một lượng lớn dữ liệu để đạt được kết quả mong muốn
Bản địa hóa các đối tượng
Có nhiều đối tượng trong một video và việc chú thích cho từng đối tượng là một thách thức và đôi khi không cần thiết. Bản địa hóa đối tượng có nghĩa là bản địa hóa và chú thích đối tượng và phần tiêu điểm dễ thấy nhất của hình ảnh.
Theo dõi các đối tượng
Chú thích video chủ yếu được sử dụng trong việc chế tạo xe tự hành và điều quan trọng là phải có hệ thống theo dõi đối tượng giúp máy móc hiểu chính xác hành vi của con người và động lực của đường. Nó giúp theo dõi luồng giao thông, chuyển động của người đi bộ, làn đường giao thông, tín hiệu, biển báo đường bộ, v.v.
Theo dõi các hoạt động
Một lý do khác khiến chú thích video cần thiết là nó được sử dụng để đào tạo thị giác máy tínhdự án ML dựa trên cơ sở để ước tính các hoạt động của con người và đặt ra một cách chính xác. Chú thích video giúp hiểu rõ hơn về môi trường bằng cách theo dõi hoạt động của con người và phân tích hành vi không thể đoán trước. Hơn nữa, điều này cũng giúp ngăn ngừa tai nạn bằng cách giám sát hoạt động của các vật thể không tĩnh như người đi bộ, mèo, chó, v.v. và ước tính chuyển động của chúng để phát triển phương tiện không người lái.
Chú thích video so với chú thích hình ảnh
Chú thích video và hình ảnh khá giống nhau về nhiều mặt và các kỹ thuật được sử dụng để chú thích khung hình cũng áp dụng cho chú thích video. Tuy nhiên, có một vài điểm khác biệt cơ bản giữa hai loại này, điều này sẽ giúp các doanh nghiệp quyết định đúng loại chú thích dữ liệu họ cần cho mục đích cụ thể của họ.
Ngày
Khi bạn so sánh một video và một hình ảnh tĩnh, một hình ảnh chuyển động chẳng hạn như video là một cấu trúc dữ liệu phức tạp hơn nhiều. Một video cung cấp nhiều thông tin hơn trên mỗi khung hình và hiểu biết sâu sắc hơn nhiều về môi trường.
Không giống như một hình ảnh tĩnh cho thấy nhận thức hạn chế, Dữ liệu video cung cấp những hiểu biết có giá trị về vị trí của đối tượng. Nó cũng cho bạn biết liệu vật thể được đề cập đang chuyển động hay đứng yên và cũng cho bạn biết về hướng chuyển động của nó.
Ví dụ, khi nhìn vào một bức tranh, bạn có thể không phân biệt được xe ô tô vừa dừng hay vừa khởi động. Video mang lại cho bạn độ rõ nét hơn nhiều so với hình ảnh.
Vì video là một chuỗi các hình ảnh được phân phối theo một trình tự nên video cung cấp thông tin về các đối tượng bị che khuất một phần hoặc toàn bộ bằng cách so sánh các khung hình trước và sau. Mặt khác, một hình ảnh nói về hiện tại và không cung cấp cho bạn thước đo để so sánh.
Cuối cùng, một video có nhiều thông tin trên mỗi đơn vị hoặc khung hình hơn là một hình ảnh. Và, khi các công ty muốn phát triển phong phú hoặc phức tạp AI và học máy giải pháp, chú thích video sẽ có ích.
Quy trình chú thích
Vì video phức tạp và liên tục nên chúng mang đến thách thức lớn hơn cho người chú thích. Các chú thích được yêu cầu xem xét kỹ lưỡng từng khung hình của video và theo dõi chính xác các đối tượng trong mọi giai đoạn và khung hình. Để đạt được điều này hiệu quả hơn, các công ty chú thích video đã sử dụng để tập hợp một số nhóm để chú thích video. Tuy nhiên, chú thích thủ công hóa ra lại là một công việc tốn nhiều thời gian và công sức.
Những tiến bộ trong công nghệ đã đảm bảo rằng máy tính ngày nay có thể dễ dàng theo dõi các đối tượng quan tâm trên toàn bộ thời lượng của video và chú thích toàn bộ các phân đoạn mà không cần hoặc không có sự can thiệp của con người. Đó là lý do tại sao chú thích video ngày càng trở nên nhanh hơn và chính xác hơn nhiều.
tính chính xác
Các công ty đang sử dụng các công cụ chú thích để đảm bảo tính rõ ràng, chính xác và hiệu quả hơn trong quá trình chú thích. Bằng cách sử dụng các công cụ chú thích, số lượng lỗi được giảm đáng kể. Để chú thích video có hiệu quả, điều quan trọng là phải có cùng một phân loại hoặc nhãn cho cùng một đối tượng trong toàn bộ video.
Công cụ chú thích video có thể theo dõi các đối tượng một cách tự động và nhất quán trên các khung và nhớ sử dụng cùng ngữ cảnh để phân loại. Nó cũng đảm bảo tính nhất quán, độ chính xác cao hơn và các mô hình AI tốt hơn.
[Đọc thêm: Chú thích hình ảnh & ghi nhãn cho thị giác máy tính là gì]
Kỹ thuật chú thích video
Chú thích hình ảnh và video sử dụng các công cụ và kỹ thuật gần như tương tự, mặc dù nó phức tạp và tốn nhiều công sức hơn. Không giống như một hình ảnh đơn lẻ, một video rất khó chú thích vì nó có thể chứa gần 60 khung hình mỗi giây. Các video mất nhiều thời gian hơn để chú thích và cũng yêu cầu các công cụ chú thích nâng cao.
Phương pháp hình ảnh đơn
Phương pháp ghi nhãn video một hình ảnh là kỹ thuật truyền thống trích xuất từng khung hình từ video và chú thích từng khung hình một. Video được chia thành nhiều khung hình và mỗi hình ảnh được chú thích bằng cách sử dụng truyền thống chú thích hình ảnh phương pháp. Ví dụ: một video 40fps được chia nhỏ thành các khung hình 2,400 mỗi phút.
Phương pháp hình ảnh đơn đã được sử dụng trước khi các công cụ chú thích được sử dụng; tuy nhiên, đây không phải là một cách hiệu quả để chú thích video. Phương pháp này tốn thời gian và không mang lại lợi ích mà video mang lại.
Một nhược điểm lớn khác của phương pháp này là vì toàn bộ video được coi như một tập hợp các khung hình riêng biệt, nó tạo ra lỗi trong nhận dạng đối tượng. Cùng một đối tượng có thể được phân loại dưới các nhãn khác nhau trong các khung khác nhau, làm cho toàn bộ quy trình mất đi độ chính xác và ngữ cảnh.
Thời gian chú thích video bằng phương pháp hình ảnh đơn đặc biệt cao, điều này làm tăng chi phí của dự án. Ngay cả một dự án nhỏ hơn dưới 20 khung hình / giây cũng sẽ mất nhiều thời gian để ghi chú thích. Có thể có rất nhiều lỗi phân loại sai, bỏ lỡ thời hạn và lỗi chú thích.
Phương pháp khung liên tục
Phương pháp khung hình liên tục hoặc khung hình truyền trực tuyến là phương pháp phổ biến hơn. Phương pháp này sử dụng các công cụ chú thích để theo dõi các đối tượng xuyên suốt video với vị trí từng khung hình của chúng. Bằng cách sử dụng phương pháp này, tính liên tục và ngữ cảnh được duy trì tốt.
Phương pháp khung hình liên tục sử dụng các kỹ thuật như luồng quang để chụp chính xác các pixel trong một khung hình và khung hình tiếp theo, đồng thời phân tích chuyển động của các pixel trong hình ảnh hiện tại. Nó cũng đảm bảo các đối tượng được phân loại và gắn nhãn nhất quán trên video. Thực thể được nhận dạng một cách nhất quán ngay cả khi nó di chuyển vào và ra khỏi khung hình.
Khi phương pháp này được sử dụng để chú thích video, dự án máy học có thể xác định chính xác các đối tượng hiện diện ở đầu video, biến mất khỏi tầm nhìn trong một vài khung hình và xuất hiện lại.
Nếu một phương pháp hình ảnh duy nhất được sử dụng cho chú thích, máy tính có thể coi hình ảnh xuất hiện lại là một đối tượng mới dẫn đến phân loại sai. Tuy nhiên, trong phương pháp khung hình liên tục, máy tính sẽ xem xét chuyển động của hình ảnh, đảm bảo rằng tính liên tục và tính toàn vẹn của video được duy trì tốt.
Phương pháp khung liên tục là một cách nhanh hơn để chú thích và nó cung cấp các khả năng lớn hơn cho các dự án ML. Chú thích chính xác, loại bỏ thành kiến của con người và phân loại chính xác hơn. Tuy nhiên, không phải là không có rủi ro. Một số yếu tố có thể làm thay đổi hiệu quả của nó, chẳng hạn như chất lượng hình ảnh và độ phân giải video.
Các loại ghi nhãn / chú thích video
Một số phương pháp chú thích video, chẳng hạn như chú thích mốc, ngữ nghĩa, hình khối 3D, đa giác và nhiều dòng, được sử dụng để chú thích video. Hãy xem những cái phổ biến nhất ở đây.
Chú thích mốc
Chú thích mốc, còn được gọi là điểm chính, thường được sử dụng để xác định các vật thể, hình dạng, tư thế và chuyển động nhỏ hơn.
Dấu chấm được đặt trên đối tượng và được liên kết, điều này tạo ra khung của mục trên mỗi khung video. Loại chú thích này chủ yếu được sử dụng để phát hiện các đặc điểm khuôn mặt, tư thế, cảm xúc và các bộ phận cơ thể người để phát triển các ứng dụng AR / VR, ứng dụng nhận dạng khuôn mặt và phân tích thể thao.
Phân đoạn ngữ nghĩa
Phân đoạn ngữ nghĩa là một loại chú thích video khác giúp đào tạo các mô hình trí tuệ nhân tạo tốt hơn. Mỗi pixel hiện diện trong một hình ảnh được gán cho một lớp cụ thể trong phương thức này.
Bằng cách gán nhãn cho mỗi pixel hình ảnh, phân đoạn ngữ nghĩa xử lý một số đối tượng của cùng một lớp như một thực thể. Tuy nhiên, khi bạn sử dụng phân đoạn ngữ nghĩa cá thể, một số đối tượng của cùng một lớp được coi là các cá thể riêng lẻ khác nhau.
Chú thích hình khối 3D
Loại kỹ thuật chú thích này được sử dụng để biểu diễn 3D chính xác các đối tượng. Phương pháp hộp giới hạn 3D giúp gắn nhãn chiều dài, chiều rộng và chiều sâu của đối tượng khi chuyển động và phân tích cách nó tương tác với môi trường. Nó giúp phát hiện vị trí và khối lượng của đối tượng trong mối quan hệ với môi trường xung quanh ba chiều của nó.
Trình chú thích bắt đầu bằng cách vẽ các hộp giới hạn xung quanh đối tượng quan tâm và giữ các điểm neo ở cạnh hộp. Trong quá trình chuyển động, nếu một trong các điểm neo của đối tượng bị chặn hoặc bị khuất tầm nhìn vì đối tượng khác, thì có thể cho biết vị trí của cạnh dựa trên chiều dài, chiều cao và góc được đo gần đúng trong khung.
Chú thích Đa giác
Kỹ thuật chú thích đa giác thường được sử dụng khi kỹ thuật hộp giới hạn 2D hoặc 3D được phát hiện là không đủ để đo chính xác hình dạng của đối tượng hoặc khi đang chuyển động. Ví dụ: chú thích đa giác có khả năng đo lường một đối tượng bất thường, chẳng hạn như con người hoặc động vật.
Để kỹ thuật chú thích đa giác được chính xác, người chú thích phải vẽ các đường bằng cách đặt các chấm chính xác xung quanh cạnh của đối tượng quan tâm.
Chú thích Polyline
Chú thích đa đường giúp đào tạo các công cụ AI dựa trên máy tính để phát hiện các làn đường nhằm phát triển các hệ thống xe tự hành có độ chính xác cao. Máy tính cho phép máy xem hướng, giao thông và chuyển hướng bằng cách phát hiện làn đường, biên giới và ranh giới.
Công cụ chú thích vẽ các đường chính xác dọc theo các đường biên giới để hệ thống AI có thể phát hiện các làn đường trên đường.
Hộp ranh giới 2D
Phương pháp hộp giới hạn 2D có lẽ được sử dụng nhiều nhất để chú thích video. Trong phương pháp này, người chú thích đặt các hộp hình chữ nhật xung quanh các đối tượng quan tâm để xác định, phân loại và dán nhãn. Các hình hộp chữ nhật được vẽ thủ công xung quanh các đối tượng trên các khung khi chúng chuyển động.
Để đảm bảo phương pháp hộp giới hạn 2D hoạt động hiệu quả, người chú thích phải đảm bảo hộp được vẽ gần với cạnh của đối tượng nhất có thể và được gắn nhãn thích hợp trên tất cả các khung.
Các trường hợp sử dụng trong ngành chú thích video
Khả năng chú thích video dường như vô tận; tuy nhiên, một số ngành đang sử dụng công nghệ này nhiều hơn những ngành khác. Nhưng chắc chắn là sự thật rằng chúng ta vừa mới chạm đến đỉnh của tảng băng sáng tạo này, và nhiều hơn thế nữa vẫn chưa xảy ra. Dù sao, chúng tôi đã liệt kê các ngành ngày càng dựa vào chú thích video.
Hệ thống xe tự hành
Các hệ thống AI hỗ trợ thị giác máy tính đang giúp phát triển xe hơi tự lái và không người lái. Chú thích video đã được sử dụng rộng rãi trong việc phát triển các hệ thống xe tự hành cao cấp để phát hiện đối tượng, chẳng hạn như tín hiệu, các phương tiện khác, người đi bộ, đèn đường, v.v.
Trí tuệ nhân tạo y tế
Ngành công nghiệp chăm sóc sức khỏe cũng đang chứng kiến sự gia tăng đáng kể hơn trong việc sử dụng dịch vụ chú thích video. Trong số nhiều lợi ích mà thị giác máy tính mang lại là chẩn đoán và hình ảnh y tế.
Mặc dù đúng là AI y tế chỉ mới bắt đầu tận dụng những lợi ích của thị giác máy tính trong thời gian gần đây, nhưng chúng tôi chắc chắn rằng nó có rất nhiều lợi ích mang lại cho ngành y tế. Chú thích video tỏ ra hữu ích trong việc phân tích hình ảnh chụp quang tuyến vú, chụp X-quang, chụp CT và hơn thế nữa để giúp theo dõi tình trạng của bệnh nhân. Nó cũng hỗ trợ các chuyên gia chăm sóc sức khỏe xác định tình trạng sớm và giúp phẫu thuật.
Công nghiệp bán lẻ
Ngành bán lẻ cũng sử dụng chú thích video để hiểu hành vi của người tiêu dùng nhằm nâng cao dịch vụ của mình. Bằng cách chú thích video về người tiêu dùng trong cửa hàng, có thể biết cách khách hàng lựa chọn sản phẩm, đưa sản phẩm lên kệ và ngăn chặn hành vi trộm cắp.
Ngành không gian địa lý
Chú thích video cũng đang được sử dụng trong ngành giám sát và hình ảnh. Nhiệm vụ chú thích bao gồm thu thập thông tin tình báo có giá trị từ máy bay không người lái, vệ tinh và cảnh quay trên không để đào tạo các nhóm ML cải thiện khả năng giám sát và bảo mật. Các đội ML được đào tạo để theo dõi nghi phạm và các phương tiện để theo dõi hành vi một cách trực quan. Công nghệ không gian địa lý cũng đang cung cấp năng lượng cho nông nghiệp, lập bản đồ, hậu cần và an ninh.
Nông nghiệp
Khả năng thị giác máy tính và trí tuệ nhân tạo đang được sử dụng để cải thiện nông nghiệp và chăn nuôi. Chú thích video cũng giúp hiểu và theo dõi chuyển động của vật nuôi phát triển thực vật và cải thiện hiệu suất máy móc thu hoạch.
Thị giác máy tính cũng có thể phân tích chất lượng ngũ cốc, sự phát triển của cỏ dại, việc sử dụng thuốc diệt cỏ, v.v.
Phương tiện truyền thông
Chú thích video cũng đang được sử dụng trong ngành công nghiệp nội dung và truyền thông. Nó đang được sử dụng để giúp phân tích, theo dõi và cải thiện thành tích của các đội thể thao, xác định nội dung khiêu dâm hoặc bạo lực trên các bài đăng trên mạng xã hội và cải thiện video quảng cáo, v.v.
công nghiệp
Ngành công nghiệp sản xuất cũng ngày càng sử dụng nhiều hơn chú thích video để cải thiện năng suất và hiệu quả. Robot đang được đào tạo trên các video có chú thích để điều hướng qua các thiết bị tĩnh, kiểm tra dây chuyền lắp ráp, theo dõi các gói hàng trong kho vận. Các robot được đào tạo trên các video có chú thích đang giúp phát hiện các mặt hàng bị lỗi trong dây chuyền sản xuất.
Những thách thức phổ biến của chú thích video
Chú thích/gắn nhãn video có thể đặt ra một số thách thức đối với người chú thích. Hãy xem xét một số điểm bạn cần cân nhắc trước khi bắt đầu chú thích video cho tầm nhìn máy tính dự án.
Thủ tục tẻ nhạt
Một trong những thách thức lớn nhất của chú thích video là xử lý bộ dữ liệu video cần được xem xét kỹ lưỡng và chú thích. Để đào tạo chính xác các mô hình thị giác máy tính, điều quan trọng là phải truy cập vào số lượng lớn các video có chú thích. Vì các đối tượng không đứng yên, giống như chúng sẽ ở trong quá trình chú thích hình ảnh, nên điều cần thiết là phải có những người chú thích có tay nghề cao để có thể chụp các đối tượng đang chuyển động.
Các video phải được chia thành các clip nhỏ hơn gồm một số khung hình và các đối tượng riêng lẻ sau đó có thể được xác định để có chú thích chính xác. Trừ khi các công cụ chú thích được sử dụng, có nguy cơ toàn bộ quá trình chú thích sẽ tẻ nhạt và tốn thời gian.
tính chính xác
Duy trì mức độ chính xác cao trong quá trình chú thích video là một nhiệm vụ đầy thách thức. Chất lượng chú thích phải được kiểm tra nhất quán ở mọi giai đoạn để đảm bảo đối tượng được theo dõi, phân loại và dán nhãn chính xác.
Trừ khi chất lượng của chú thích không được kiểm tra ở các cấp độ khác nhau, thì không thể thiết kế hoặc đào tạo một thuật toán chất lượng và độc đáo. Hơn nữa, phân loại hoặc chú thích không chính xác cũng có thể ảnh hưởng nghiêm trọng đến chất lượng của mô hình dự đoán.
khả năng mở rộng
Ngoài việc đảm bảo độ chính xác và độ chính xác, chú thích video cũng phải có khả năng mở rộng. Các công ty thích các dịch vụ chú thích giúp họ nhanh chóng phát triển, triển khai và mở rộng quy mô các dự án ML mà không ảnh hưởng ồ ạt đến lợi nhuận.
Chọn nhà cung cấp nhãn video phù hợp
Thách thức cuối cùng và có lẽ là quan trọng nhất đối với chú thích video là thu hút các dịch vụ của một nhà cung cấp dịch vụ chú thích dữ liệu video đáng tin cậy và có kinh nghiệm. Có một chuyên gia nhà cung cấp dịch vụ chú thích video sẽ đi một chặng đường dài trong việc đảm bảo các dự án ML của bạn được phát triển mạnh mẽ và triển khai đúng thời hạn.
Nó cũng cần thiết để tham gia một nhà cung cấp đảm bảo các tiêu chuẩn và quy định bảo mật được tuân thủ triệt để. Chọn nhà cung cấp phổ biến nhất hoặc rẻ nhất có thể không phải lúc nào cũng là bước đi đúng đắn. Bạn nên tìm kiếm nhà cung cấp phù hợp dựa trên nhu cầu dự án, tiêu chuẩn chất lượng, kinh nghiệm và chuyên môn của nhóm.
Kết luận
Chú thích video cũng nói nhiều về công nghệ như nhóm làm việc trong dự án. Nó có rất nhiều lợi ích cho một loạt các ngành công nghiệp. Tuy nhiên, nếu không có sự phục vụ của các nhà chú giải có kinh nghiệm và có năng lực, bạn có thể không cung cấp các mô hình đẳng cấp thế giới.
Khi bạn đang tìm cách khởi chạy một mô hình AI dựa trên thị giác máy tính tiên tiến, Shaip nên là lựa chọn của bạn cho nhà cung cấp dịch vụ. Khi nói về chất lượng và độ chính xác, kinh nghiệm và độ tin cậy rất quan trọng. Nó có thể tạo ra rất nhiều sự khác biệt cho sự thành công của dự án của bạn.
Tại Shaip, chúng tôi có kinh nghiệm xử lý các dự án chú thích video có mức độ phức tạp và yêu cầu khác nhau. Chúng tôi có một đội ngũ chuyên gia chú thích giàu kinh nghiệm được đào tạo để cung cấp hỗ trợ tùy chỉnh cho dự án của bạn và các chuyên gia giám sát con người để đáp ứng nhu cầu ngắn hạn và dài hạn của dự án của bạn.
Chúng tôi chỉ cung cấp các chú thích chất lượng cao nhất tuân thủ các tiêu chuẩn bảo mật dữ liệu nghiêm ngặt mà không ảnh hưởng đến thời hạn, độ chính xác và tính nhất quán.
Hãy nói chuyện
Những câu hỏi thường gặp (FAQ)
Chú thích video là gắn nhãn các video clip được sử dụng để đào tạo các mô hình học máy nhằm giúp hệ thống xác định các đối tượng. Chú thích video là một quá trình phức tạp, không giống như chú thích hình ảnh, vì nó liên quan đến việc chia nhỏ toàn bộ video thành nhiều khung và chuỗi hình ảnh. Các hình ảnh theo từng khung hình đều được chú thích để hệ thống có thể nhận diện và xác định đối tượng một cách chính xác.
Trình chú thích video sử dụng một số công cụ để giúp họ chú thích video một cách hiệu quả. Tuy nhiên, chú thích video là một quá trình phức tạp và kéo dài. Vì chú thích video mất nhiều thời gian hơn chú thích hình ảnh, các công cụ giúp quá trình này nhanh hơn, giảm lỗi và tăng độ chính xác của phân loại.
Có, có thể chú thích video YouTube. Sử dụng công cụ chú thích, bạn có thể thêm văn bản, đánh dấu các phần của video và thêm liên kết. Bạn có thể chỉnh sửa và thêm chú thích mới, chọn từ các loại chú thích khác nhau, chẳng hạn như bong bóng thoại, văn bản, tiêu điểm, ghi chú và nhãn.
Tổng chi phí của chú thích video phụ thuộc vào một số yếu tố. Đầu tiên là độ dài của video, loại công cụ được sử dụng cho quá trình chú thích và loại chú thích bắt buộc. Bạn nên cân nhắc thời gian dành cho các chuyên gia giám sát và chú thích con người để đảm bảo công việc được giao chất lượng cao. Công việc chú thích video chuyên nghiệp là cần thiết để phát triển các mô hình học máy chất lượng.
Chất lượng của chú thích phụ thuộc vào độ chính xác và khả năng đào tạo chính xác mô hình ML của bạn cho mục đích cụ thể. Một công việc chất lượng cao sẽ không có sai lệch, lỗi phân loại và thiếu khung. Nhiều lần kiểm tra ở các cấp độ khác nhau của quy trình chú thích sẽ đảm bảo chất lượng công việc cao hơn.