동영상 주석 및 레이블 지정으로 기계 학습 정확도 극대화:
종합 가이드
그림은 천 단어가 우리 모두가 들어본 꽤 흔한 말이라고 말합니다. 이제 한 장의 사진이 천 단어를 말할 수 있다면 동영상이 무엇을 말할 수 있을지 상상해 보십시오. 백만 가지, 아마도. 인공 지능의 혁신적인 하위 분야 중 하나는 컴퓨터 학습입니다. 무인 자동차나 지능형 소매점 계산대와 같이 우리가 약속한 획기적인 애플리케이션은 비디오 주석 없이는 불가능합니다.
인공 지능은 여러 산업에서 복잡한 프로젝트를 자동화하고 혁신적이고 고급 제품을 개발하며 비즈니스의 성격을 바꾸는 귀중한 통찰력을 제공하는 데 사용됩니다. 컴퓨터 비전은 대량의 캡처된 이미지와 비디오에 의존하는 여러 산업이 운영되는 방식을 완전히 바꿀 수 있는 AI의 하위 분야 중 하나입니다.
CV라고도 하는 컴퓨터 비전을 사용하면 컴퓨터 및 관련 시스템이 이미지 및 비디오와 같은 시각 자료에서 의미 있는 데이터를 추출하고 해당 정보를 기반으로 필요한 조치를 취할 수 있습니다. 기계 학습 모델은 패턴을 인식하고 인공 저장소에 이 정보를 캡처하여 실시간 시각적 데이터를 효과적으로 해석하도록 훈련됩니다.
이 가이드는 누구를 위한 것입니까?
이 광범위한 가이드는 다음을 위한 것입니다.
- 정기적으로 방대한 양의 데이터를 처리하는 모든 기업가 및 자영업자
- AI 및 기계 학습 또는 프로세스 최적화 기술을 시작하는 전문가
- AI 모델 또는 AI 기반 제품의 출시 시간을 단축하려는 프로젝트 관리자
- 그리고 AI 프로세스와 관련된 계층의 세부 사항을 알고 싶어하는 기술 애호가.
비디오 주석이란 무엇입니까?
비디오 주석은 비디오의 각 개체를 인식하고 표시하고 레이블을 지정하는 기술입니다. 그것은 기계와 컴퓨터가 비디오에서 프레임 간 움직이는 물체를 인식하는 데 도움이 됩니다.
간단히 말해서, 인간 애노테이터는 비디오를 면밀히 조사하고, 이미지에 프레임 단위로 레이블을 지정하고, 기계 학습 알고리즘을 훈련하는 데 사용되는 미리 결정된 범주 데이터 세트로 컴파일합니다. 각 비디오 프레임에 대한 중요한 정보의 태그를 추가하여 시각적 데이터를 보강합니다.
엔지니어는 주석이 달린 이미지를 미리 결정된 데이터 세트로 컴파일했습니다.
필요한 ML 모델을 학습하기 위한 카테고리입니다. 교통 신호를 이해하는 능력을 향상시키기 위해 모델을 훈련시킨다고 상상해 보십시오. 본질적으로 발생하는 일은 알고리즘이 ML 모델이 교통 규칙을 정확하게 예측하는 데 도움이 되는 교통 신호를 보여주는 방대한 양의 비디오가 있는 실제 데이터에 대해 훈련된다는 것입니다.
ML에서 비디오 주석 및 레이블 지정의 목적
영상 주석은 주로 시각 인식 기반 AI 모델을 개발하기 위한 데이터 세트를 생성하는 데 사용됩니다. 주석이 달린 비디오는 도로 표지판, 보행자의 존재를 감지하고 차선 경계를 인식하고 예측할 수 없는 인간 행동으로 인한 사고를 예방할 수 있는 자율 차량을 구축하는 데 광범위하게 사용됩니다.. 주석이 달린 비디오는 무료 소매점을 체크아웃하고 맞춤형 제품 추천을 제공한다는 점에서 소매 산업의 특정 목적을 제공합니다.
에서도 사용되고 있다 의료 및 의료 분야, 특히 의료 AI에서 정확한 질병 식별 및 수술 중 지원을 제공합니다. 과학자들은 또한 이 기술을 활용하여 새에 대한 태양광 기술의 영향을 연구하고 있습니다.
비디오 주석에는 몇 가지 실제 응용 프로그램이 있습니다. 많은 산업 분야에서 사용되고 있지만 자동차 산업은 주로 자율 차량 시스템을 개발하기 위해 잠재력을 활용합니다. 주요 목적에 대해 자세히 살펴보겠습니다.
물체 감지
비디오 주석은 기계가 비디오에 캡처된 개체를 인식하는 데 도움이 됩니다. 기계는 주변 세계를 보거나 해석할 수 없기 때문에 도움이 필요합니다. 인간이 대상 물체를 식별하고 여러 프레임에서 정확하게 인식.
머신 러닝 시스템이 완벽하게 작동하려면 원하는 결과를 얻기 위해 방대한 양의 데이터에 대해 교육을 받아야 합니다.
개체 현지화
비디오에는 많은 개체가 있으며 각 개체에 주석을 추가하는 것은 어렵고 때로는 불필요합니다. 개체 현지화는 가장 눈에 띄는 개체와 이미지의 초점 부분을 현지화하고 주석을 추가하는 것을 의미합니다.
개체 추적
비디오 주석은 자율주행 차량을 만드는 데 주로 사용되며 기계가 인간의 행동과 도로 역학을 정확하게 이해하는 데 도움이 되는 객체 추적 시스템을 갖추는 것이 중요합니다. 교통 흐름, 보행자 움직임, 차선, 신호, 도로 표지판 등을 추적하는 데 도움이 됩니다.
활동 추적
비디오 주석이 필수적인 또 다른 이유는 컴퓨터 비전 훈련- 기반 ML 프로젝트는 인간의 활동과 포즈를 정확하게 추정합니다. 비디오 주석은 사람의 활동을 추적하고 예측할 수 없는 행동을 분석하여 환경을 더 잘 이해하는 데 도움이 됩니다. 또한 보행자, 고양이, 개 등 비정적 물체의 활동을 모니터링하고 움직임을 추정하여 사고를 예방하여 무인 차량을 개발합니다.
비디오 주석 대 이미지 주석
비디오 및 이미지 주석은 여러 면에서 매우 유사하며 프레임에 주석을 추가하는 데 사용되는 기술은 비디오 주석에도 적용됩니다. 그러나 이 둘 사이에는 몇 가지 기본적인 차이점이 있으므로 기업이 올바른 유형의 데이터 주석 그들은 특정 목적을 위해 필요합니다.
Data
동영상과 정지영상을 비교할 때 동영상과 같은 동영상은 훨씬 더 복잡한 데이터 구조입니다. 비디오는 프레임당 훨씬 더 많은 정보와 환경에 대한 훨씬 더 많은 통찰력을 제공합니다.
제한된 지각을 보여주는 정지영상과 달리, 비디오 데이터 물체의 위치에 대한 귀중한 통찰력을 제공합니다. 또한 문제의 물체가 움직이고 있는지 또는 정지되어 있는지를 알려주고 움직임의 방향에 대해서도 알려줍니다.
예를 들어, 사진을 볼 때 차가 막 멈췄는지 출발했는지 구별하지 못할 수도 있습니다. 비디오는 이미지보다 훨씬 더 선명한 화질을 제공합니다.
비디오는 연속적으로 전달되는 일련의 이미지이기 때문에 프레임 전후를 비교하여 부분적으로 또는 완전히 가려진 물체에 대한 정보를 제공합니다. 반면에 이미지는 현재에 대해 이야기하며 비교의 잣대를 제공하지 않습니다.
마지막으로, 비디오는 이미지보다 단위 또는 프레임당 더 많은 정보를 가지고 있습니다. 그리고 기업이 몰입형 또는 복합성을 개발하려는 경우 AI와 머신 러닝 솔루션, 비디오 주석이 유용할 것입니다.
주석 처리
비디오는 복잡하고 연속적이기 때문에 주석가에게 추가적인 과제를 제공합니다. 주석자는 비디오의 각 프레임을 면밀히 조사하고 모든 단계와 프레임의 개체를 정확하게 추적해야 합니다. 이를 보다 효과적으로 달성하기 위해 비디오 주석 회사는 여러 팀을 모아 비디오에 주석을 달곤 했습니다. 그러나 수동 주석은 힘들고 시간이 많이 걸리는 작업으로 판명되었습니다.
기술의 발전으로 오늘날 컴퓨터는 비디오의 전체 길이에 걸쳐 관심 대상을 손쉽게 추적하고 사람의 개입이 거의 또는 전혀 없이 전체 세그먼트에 주석을 달 수 있습니다. 이것이 비디오 주석이 훨씬 빠르고 정확해지고 있는 이유입니다.
정확성
회사는 주석 도구를 사용하여 주석 프로세스의 명확성, 정확성 및 효율성을 높이고 있습니다. 주석 도구를 사용하면 오류 수가 크게 줄어듭니다. 비디오 주석이 효과적이려면 비디오 전체에서 동일한 개체에 대해 동일한 분류 또는 레이블을 갖는 것이 중요합니다.
비디오 주석 도구 프레임 전체에서 개체를 자동으로 일관되게 추적할 수 있으며 분류를 위해 동일한 컨텍스트를 사용하는 것을 기억할 수 있습니다.. 또한 더 나은 일관성, 정확성 및 더 나은 AI 모델을 보장합니다.
[자세히 보기: 컴퓨터 비전을 위한 이미지 주석 및 라벨링이란?]
비디오 주석 기법
이미지 및 비디오 주석은 더 복잡하고 노동 집약적이지만 거의 유사한 도구와 기술을 사용합니다. 단일 이미지와 달리 비디오는 초당 거의 60프레임을 포함할 수 있기 때문에 주석을 달기 어렵습니다. 동영상은 주석을 추가하는 데 시간이 더 오래 걸리고 고급 주석 도구도 필요합니다.
단일 이미지 방법
단일 이미지 비디오 라벨링 방법은 비디오에서 각 프레임을 추출하고 프레임에 하나씩 주석을 추가하는 전통적인 기술입니다. 비디오는 여러 프레임으로 나뉘고 각 이미지는 기존 방식을 사용하여 주석이 추가됩니다. 이미지 주석 방법. 예를 들어, 40fps 비디오는 분당 2,400프레임으로 나뉩니다..
단일 이미지 방법은 주석 도구가 사용되기 전에 사용되었습니다. 그러나 이것은 비디오에 주석을 추가하는 효율적인 방법이 아닙니다. 이 방법은 시간이 많이 걸리고 비디오가 제공하는 이점을 제공하지 않습니다.
이 방법의 또 다른 주요 단점은 전체 비디오가 별도의 프레임 모음으로 간주되기 때문에 개체 식별에 오류가 발생한다는 것입니다. 동일한 개체가 다른 프레임의 다른 레이블로 분류될 수 있으므로 전체 프로세스가 정확성과 컨텍스트를 잃게 됩니다.
단일 이미지 방법을 사용하여 비디오에 주석을 추가하는 데 드는 시간은 예외적으로 높기 때문에 프로젝트 비용이 증가합니다. 20fps 미만의 작은 프로젝트라도 주석을 추가하는 데 오랜 시간이 걸립니다. 오분류 오류, 마감 기한 누락 및 주석 오류가 많이 있을 수 있습니다.
연속 프레임 방식
연속 프레임 또는 스트리밍 프레임 방법이 더 많이 사용됩니다. 이 방법은 프레임별 위치와 함께 비디오 전체에서 개체를 추적하는 주석 도구를 사용합니다. 이 방법을 사용하면 연속성과 컨텍스트가 잘 유지됩니다.
연속 프레임 방식은 한 프레임과 다음 프레임의 픽셀을 정확하게 캡처하고 현재 이미지에서 픽셀의 움직임을 분석하기 위해 광학 흐름과 같은 기술을 사용합니다. 또한 개체가 비디오 전체에서 일관되게 분류되고 레이블이 지정되도록 합니다. 엔터티는 프레임 안팎으로 이동해도 일관되게 인식됩니다.
이 방법을 사용하여 비디오에 주석을 추가하면 기계 학습 프로젝트는 비디오 시작 부분에 있는 개체를 정확하게 식별하고 몇 프레임 동안 시야에서 사라졌다가 다시 나타날 수 있습니다.
주석에 단일 이미지 방법을 사용하는 경우 컴퓨터는 다시 나타나는 이미지를 새 개체로 간주하여 오분류할 수 있습니다. 그러나 연속 프레임 방식에서는 컴퓨터가 이미지의 움직임을 고려하여 비디오의 연속성과 무결성이 잘 유지되도록 합니다.
연속 프레임 방법은 주석을 추가하는 더 빠른 방법이며 ML 프로젝트에 더 많은 기능을 제공합니다. 주석은 정확하고 인간의 편견을 제거하며 분류가 더 정확합니다. 그러나 위험이 없는 것은 아닙니다. 이미지 품질 및 비디오 해상도와 같은 효과를 변경할 수 있는 몇 가지 요소.
비디오 라벨링/주석 유형
랜드마크, 시맨틱, 3D 직육면체, 폴리곤 및 폴리라인 주석과 같은 여러 비디오 주석 방법을 사용하여 비디오에 주석을 달 수 있습니다. 여기에서 가장 인기있는 것을 살펴 보겠습니다.
랜드마크 주석
키 포인트라고도 하는 랜드마크 주석은 일반적으로 더 작은 개체, 모양, 자세 및 움직임을 식별하는 데 사용됩니다.
점이 개체 전체에 배치되고 연결되어 각 비디오 프레임에 걸쳐 항목의 골격이 생성됩니다. 이러한 유형의 주석은 주로 AR/VR 애플리케이션, 얼굴 인식 애플리케이션 및 스포츠 분석을 개발하기 위해 얼굴 특징, 포즈, 감정 및 인체 부위를 감지하는 데 사용됩니다.
시맨틱 분할
의미론적 세분화는 더 나은 인공 지능 모델을 훈련하는 데 도움이 되는 또 다른 유형의 비디오 주석입니다. 이미지에 있는 각 픽셀은 이 메서드의 특정 클래스에 할당됩니다.
각 이미지 픽셀에 레이블을 할당함으로써 의미론적 분할은 동일한 클래스의 여러 객체를 하나의 엔터티로 취급합니다. 그러나 인스턴스 의미론적 분할을 사용할 때 동일한 클래스의 여러 개체가 서로 다른 개별 인스턴스로 처리됩니다.
3D 직육면체 주석
이러한 유형의 주석 기술은 객체의 정확한 3D 표현에 사용됩니다. 3D 경계 상자 방법은 움직일 때 개체의 길이, 너비 및 깊이에 레이블을 지정하고 환경과 상호 작용하는 방식을 분석하는 데 도움이 됩니다. XNUMX차원 환경과 관련하여 물체의 위치와 부피를 감지하는 데 도움이 됩니다.
주석자는 관심 대상 주위에 경계 상자를 그리고 상자 가장자리에 앵커 포인트를 유지하는 것으로 시작합니다. 움직이는 동안 다른 물체로 인해 물체의 앵커 포인트 중 하나가 막히거나 시야에서 보이지 않는 경우 프레임에서 측정된 길이, 높이 및 각도를 대략적으로 기준으로 하여 가장자리가 어디에 있는지 알 수 있습니다.
다각형 주석
다각형 주석 기법은 일반적으로 2D 또는 3D 경계 상자 기법이 물체의 모양을 정확하게 측정하기에 불충분하거나 움직이는 경우에 사용됩니다. 예를 들어, 폴리곤 주석은 사람이나 동물과 같은 불규칙한 물체를 측정할 가능성이 높습니다.
폴리곤 주석 기술이 정확하려면 주석자는 관심 객체의 가장자리 주위에 정확하게 점을 배치하여 선을 그려야 합니다.
폴리라인 주석
폴리라인 주석은 컴퓨터 기반 AI 도구가 고정밀 자율 차량 시스템을 개발하기 위해 차선을 감지하도록 훈련하는 데 도움이 됩니다. 컴퓨터는 차선, 경계 및 경계를 감지하여 기계가 방향, 교통 및 우회를 볼 수 있도록 합니다.
애노테이터는 AI 시스템이 도로의 차선을 감지할 수 있도록 차선 경계를 따라 정확한 선을 그립니다.
2D 경계 상자
2D 경계 상자 방법은 아마도 비디오에 주석을 달 때 가장 많이 사용되는 방법일 것입니다. 이 방법에서 주석자는 식별, 분류 및 레이블 지정을 위해 관심 객체 주위에 직사각형 상자를 배치합니다. 직사각형 상자는 움직일 때 프레임 전체에 걸쳐 개체 주위에 수동으로 그려집니다.
2D 경계 상자 방법이 효율적으로 작동하도록 하려면 주석자는 상자가 가능한 한 객체의 가장자리에 가깝게 그려지고 모든 프레임에서 적절하게 레이블이 지정되었는지 확인해야 합니다.
비디오 주석 산업 사용 사례
비디오 주석의 가능성은 끝이 없어 보입니다. 그러나 일부 산업에서는 이 기술을 다른 산업보다 훨씬 더 많이 사용하고 있습니다. 그러나 우리가 이 혁신적인 빙산의 일각에 거의 닿았고 더 많은 것이 아직 오지 않았다는 것은 의심의 여지가 없습니다. 어쨌든, 우리는 비디오 주석에 점점 더 의존하는 산업을 나열했습니다.
자율주행차 시스템
컴퓨터 비전 지원 AI 시스템은 자율 주행 및 무인 자동차 개발을 돕고 있습니다. 비디오 주석은 신호, 기타 차량, 보행자, 가로등 등과 같은 물체 감지를 위한 고급 자율 차량 시스템을 개발하는 데 널리 사용되었습니다.
의료 인공 지능
의료 산업에서도 비디오 주석 서비스 사용량이 크게 증가하고 있습니다. 컴퓨터 비전이 제공하는 많은 이점 중에는 의료 진단 및 이미징이 있습니다.
의료 AI가 최근에야 컴퓨터 비전의 이점을 활용하기 시작한 것은 사실이지만 의료 산업에 제공할 수 있는 이점이 많다고 확신합니다. 비디오 주석은 유방 조영술, X-레이, CT 스캔 등을 분석하여 환자의 상태를 모니터링하는 데 도움이 되는 것으로 입증되었습니다. 또한 의료 전문가가 상태를 조기에 식별하고 수술을 돕도록 지원합니다.
소매업
소매 산업은 또한 비디오 주석을 사용하여 소비자 행동을 이해하여 서비스를 향상시킵니다. 매장 내 소비자들의 영상에 주석을 달아 고객이 어떻게 상품을 선택하고 진열대에 반품하는지, 도난을 방지할 수 있다.
공간산업
비디오 주석은 감시 및 이미지 산업에서도 사용되고 있습니다. 주석 작업에는 무인 항공기, 위성 및 항공 영상에서 귀중한 인텔리전스를 도출하여 ML 팀이 감시 및 보안을 개선하도록 교육하는 것이 포함됩니다. ML 팀은 용의자와 차량을 따라 행동을 시각적으로 추적하도록 훈련되었습니다. 지리 공간 기술은 농업, 지도 작성, 물류 및 보안에도 동력을 제공하고 있습니다.
농업
컴퓨터 비전과 인공 지능 기능은 농업과 가축을 개선하는 데 사용되고 있습니다. 비디오 주석은 또한 식물 성장 가축의 움직임을 이해 및 추적하고 수확 기계 성능을 개선하는 데 도움이 됩니다.
컴퓨터 비전은 곡물 품질, 잡초 성장, 제초제 사용량 등을 분석할 수도 있습니다.
미디어
비디오 주석은 미디어 및 콘텐츠 산업에서도 사용되고 있습니다. 스포츠 팀 성과를 분석, 추적 및 개선하고, 소셜 미디어 게시물에서 성적 또는 폭력적인 콘텐츠를 식별하고, 광고 동영상을 개선하는 데 사용됩니다.
산업(공업)
제조 산업에서도 생산성과 효율성을 개선하기 위해 비디오 주석을 점점 더 많이 사용하고 있습니다. 로봇은 고정된 곳을 탐색하고, 조립 라인을 검사하고, 물류에서 패키지를 추적하기 위해 주석이 달린 비디오를 학습하고 있습니다. 주석이 달린 비디오로 훈련된 로봇은 생산 라인에서 결함 품목을 찾는 데 도움이 됩니다.
비디오 주석의 일반적인 문제
비디오 주석/레이블 지정은 주석 작성자에게 몇 가지 문제를 제기할 수 있습니다. 시작하기 전에 고려해야 할 몇 가지 사항을 살펴보겠습니다. 컴퓨터 비전용 비디오 주석 프로젝트.
지루한 절차
동영상 주석의 가장 큰 문제 중 하나는 비디오 데이터세트 검토하고 주석을 달아야 합니다. 컴퓨터 비전 모델을 정확하게 훈련하려면 주석이 달린 많은 양의 비디오에 액세스하는 것이 중요합니다. 객체가 정지 상태가 아니므로 이미지 주석 프로세스에서와 같이 움직이는 객체를 캡처할 수 있는 고도로 숙련된 주석가가 있어야 합니다.
비디오는 여러 프레임의 더 작은 클립으로 분할되어야 하며 정확한 주석을 위해 개별 개체를 식별할 수 있습니다. 주석 도구를 사용하지 않으면 전체 주석 프로세스가 지루하고 시간 소모적일 위험이 있습니다.
정확성
비디오 주석 처리 과정에서 높은 수준의 정확도를 유지하는 것은 어려운 작업입니다. 주석 품질은 개체가 올바르게 추적되고 분류되고 레이블이 지정되었는지 확인하기 위해 모든 단계에서 일관되게 확인되어야 합니다.
주석의 품질을 다른 수준에서 확인하지 않으면 고유한 품질의 알고리즘을 설계하거나 교육할 수 없습니다. 또한 부정확한 분류 또는 주석도 예측 모델의 품질에 심각한 영향을 미칠 수 있습니다.
확장성
정확성과 정확성을 보장하는 것 외에도 비디오 주석도 확장 가능해야 합니다. 기업은 수익에 큰 영향을 미치지 않으면서 ML 프로젝트를 신속하게 개발, 배포 및 확장하는 데 도움이 되는 주석 서비스를 선호합니다.
올바른 비디오 라벨링 공급업체 선택
비디오 주석의 마지막이자 아마도 가장 중요한 과제는 신뢰할 수 있고 경험이 풍부한 비디오 데이터 주석 서비스 제공업체의 서비스를 이용하는 것입니다. 전문가 보유 동영상 주석 서비스 제공업체 ML 프로젝트가 제 시간에 강력하게 개발되고 배포되도록 하는 데 큰 도움이 될 것입니다.
또한 보안 표준 및 규정을 철저히 준수하도록 하는 제공업체를 고용하는 것이 중요합니다. 가장 인기 있는 제공업체 또는 가장 저렴한 제공업체를 선택하는 것이 항상 옳은 것은 아닙니다. 프로젝트 요구 사항, 품질 표준, 경험 및 팀 전문성을 기반으로 올바른 공급자를 찾아야 합니다.
결론
비디오 주석은 프로젝트에서 작업하는 팀만큼이나 기술에 관한 것입니다. 다양한 산업 분야에 많은 이점을 제공합니다. 그러나 경험 있고 유능한 주석가의 서비스 없이는 세계적 수준의 모델을 제공할 수 없습니다.
고급 컴퓨터 비전 기반 AI 모델을 시작하려는 경우 Shaip은 서비스 제공업체로 선택해야 합니다. 품질과 정확성에 관한 것이라면 경험과 신뢰성이 중요합니다. 그것은 프로젝트의 성공에 많은 차이를 만들 수 있습니다.
Shaip에서는 다양한 수준의 복잡성과 요구 사항을 가진 비디오 주석 프로젝트를 처리한 경험이 있습니다. 우리는 귀하의 프로젝트에 대한 맞춤형 지원을 제공하도록 훈련된 숙련된 주석가 팀과 프로젝트의 장단기 요구를 충족시키기 위한 인간 감독 전문가를 보유하고 있습니다.
기한, 정확성 및 일관성을 손상시키지 않으면서 엄격한 데이터 보안 표준을 준수하는 최고 품질의 주석만 제공합니다.
이야기합시다
자주 묻는 질문 (FAQ)
비디오 주석은 시스템이 객체를 식별하는 데 도움이 되도록 기계 학습 모델을 훈련하는 데 사용되는 비디오 클립에 레이블을 지정하는 것입니다. 비디오 주석은 이미지 주석과 달리 전체 비디오를 여러 프레임과 이미지 시퀀스로 나누는 복잡한 프로세스입니다. 프레임별 이미지에 주석이 추가되어 시스템이 개체를 정확하게 인식하고 식별할 수 있습니다.
비디오 주석가는 여러 도구를 사용하여 비디오에 효과적으로 주석을 달 수 있습니다. 그러나 비디오 주석은 복잡하고 긴 프로세스입니다. 비디오에 주석을 추가하는 것은 이미지에 주석을 추가하는 것보다 훨씬 더 오래 걸리기 때문에 도구는 프로세스를 더 빠르게 만들고 오류를 줄이며 분류 정확도를 높이는 데 도움이 됩니다.
예, YouTube 동영상에 주석을 달 수 있습니다. 주석 도구를 사용하여 텍스트를 추가하고 비디오의 일부를 강조 표시하고 링크를 추가할 수 있습니다. 말풍선, 텍스트, 스포트라이트, 메모 및 레이블과 같은 다양한 주석 유형에서 선택하여 새 주석을 편집하고 추가할 수 있습니다.
비디오 주석의 총 비용은 여러 요인에 따라 다릅니다. 첫 번째는 동영상 길이, 주석 처리에 사용된 도구 유형, 필요한 주석 유형입니다. 고품질 작업을 제공하기 위해 인간 주석가와 감독 전문가가 소비하는 시간을 고려해야 합니다. 고품질 머신 러닝 모델을 개발하려면 전문적인 비디오 주석 작업이 필요합니다.
주석의 품질은 정확성과 특정 목적을 위해 ML 모델을 정확하게 훈련시키는 능력에 따라 달라집니다. 고품질 작업에는 편향, 분류 오류 및 누락된 프레임이 없습니다. 주석 프로세스의 다양한 수준에서 여러 번 확인하면 작업 품질이 향상됩니다.