La anotación de video implica ver videos específicos y etiquetarlos o etiquetarlos para que sean legibles por máquina. El proceso generalmente involucra anotadores para identificar personas y objetos en el video y las actividades o movimientos en él. Este proceso es fundamental para crear conjuntos de datos necesarios para procesar y entrenar modelos de aprendizaje automático (ML).
A medida que la inteligencia artificial se familiarice con los conjuntos de datos, ahora podrá desarrollar un algoritmo para comprender las etiquetas y procesar un vídeo sin intervención humana en el futuro. Dicho esto, varias empresas buscan una solución eficiente plataforma de herramientas de anotación de vídeo para mejorar sus operaciones.
Hay consideraciones cruciales que uno debe tener en cuenta antes de embarcarse en un proyecto de anotación de video. Descubra cuáles son en este blog.
1. Comprender el(los) propósito(s)
Antes de sentarse a trabajar en un proyecto de anotación de vídeo, es fundamental conversar con el cliente para comprender qué espera obtener del mismo. Comprender claramente los puntos débiles de sus clientes es clave para brindar el mejor servicio. Pregúntales por qué quieren que se anote su vídeo.
Las empresas tienen diversos requisitos de proyectos y sus motivos para buscar este servicio varían. Por ejemplo, los fabricantes de vehículos sin conductor necesitan anotaciones en vídeo para identificar, clasificar y responder adecuadamente a diferentes objetos en la carretera. Estos podrían incluir señales de tránsito, semáforos, otros automovilistas y peatones.
2. Elegir métodos apropiados
El proceso de anotación de vídeo es complejo y laborioso, e incluso puede resultar más desafiante que editar vídeos largos. Los anotadores están muy orientados a los detalles, examinan cada cuadro de video e identifican objetos para cada segmento. Tenga en cuenta que cada vídeo estándar consta de 24 fotogramas por segundo y contiene información múltiple que debe etiquetarse y etiquetarse con precisión. Es por eso que los procesos manuales normalmente requieren un equipo de anotadores.
Además, el cambio al procesamiento electrónico lo hace más preciso y requiere menos tiempo.
Sin embargo, antes de permitir que la anotación de vídeo sea puramente electrónica, las plataformas de aprendizaje automático deben poder reconocer el conjunto de datos para alimentar la información requerida. Las etiquetas de un objeto deben ser las mismas en todo el vídeo.
3. Identificación de los requisitos de datos
En este ejercicio se utilizan diferentes tipos y técnicas, incluida la anotación semántica y de segmentos. Los métodos incluyen anotaciones de cuadro, polígono y esqueleto, por nombrar algunos. Su elección dependerá del tipo de datos disponibles. En algunos casos, las entradas proporcionadas por su cliente pueden necesitar anotaciones tanto de imagen como de vídeo. Además, se debe priorizar el objetivo de su cliente, ya que los resultados deseados pueden necesitar más de uno o una combinación de algunos métodos.
Solicite a su cliente que le proporcione un documento de proyecto simple que contenga la descripción del proyecto, los objetivos, el alcance del trabajo y las herramientas disponibles. A continuación, determine los métodos y la tecnología que se utilizarán junto con las tareas del equipo.
4. Evaluación de las necesidades de recursos
Como ocurre con otros proyectos de aprendizaje automático, se necesitan grandes volúmenes de datos. Además, las entradas de datos sin procesar deben ser de alta calidad para permitir resultados precisos. Toma mucho tiempo entrenar el aprendizaje automático modelos, y el equipo de anotaciones debe poder revisar y evaluar la precisión de su trabajo.
Requisitos de personal: Para las empresas que emplean anotadores, es valioso capacitar periódicamente al personal para identificar datos relevantes y de alta calidad para su procesamiento. Los anotadores deben acceder y filtrar datos brutos voluminosos y relevantes para garantizar resultados precisos.
Herramientas de anotación de datos: Sus herramientas de anotación de datos también desempeñan un papel importante a la hora de ofrecer resultados excelentes. Si cuenta con herramientas de última generación para respaldar a sus expertos anotadores, nunca tendrá que dudar de si puede proporcionar los mejores resultados dentro del plazo acordado.
5. Ser consciente de los desafíos
El etiquetado de vídeos para el procesamiento mecánico requiere que los proveedores realicen la debida diligencia antes de incorporarse. Hay varias cuestiones que examinar, incluidas las regulaciones gubernamentales, estatales y de la industria junto con las políticas de medios y derechos de autor. Una vez que haya terminado de verificar, se enfrentará a la parte más desafiante; proporcionando resultados precisos a pesar de estos desafíos comunes.
Manejo de datos sin procesar: Manejar datos sin procesar es realmente un desafío. Como se mencionó anteriormente, las máquinas necesitan cantidades importantes de datos. Como tal, los videoclips deben dividirse en segmentos más digeribles, lo que requiere que los anotadores dediquen tiempo y esfuerzo para realizar la tarea con precisión. Sin personal motivado y capacitado, sólo puede haber dos posibilidades: el proyecto fracasa o los resultados serán pobres.
Datos de baja calidad: Acceder al vídeo desde navegadores puede exponerle a imprecisiones. Incluso con el mejor proveedor de servicios de Internet, no puedes evitar los videos que se congelan, saltan o se reproducen sin audio. Cuando esto sucede, es posible que el resultado no sea preciso. Como las plataformas de aprendizaje automático necesitan una cuenta cuadro por cuadro, podría perderse uno o varios cuadros al acceder a estos videos inestables.
Especificaciones de la industria: Además, puede resultar complicado etiquetar fotogramas de vídeo con precisión según el nicho industrial de sus clientes. Esto es especialmente cierto para el sector médico, donde las máquinas de escaneo pueden capturar varios tipos de anomalías que a los anotadores les resultará difícil interpretar o analizar.
Conclusión
Hay varios factores a considerar antes de lanzar un proyecto de anotación de vídeo, la mayoría de los cuales se analizan en este artículo. Tener una comprensión clara de los objetivos de su cliente y evaluar sus capacidades técnicas, junto con los datos y recursos disponibles, son los más cruciales.
Mantener un equipo de anotadores capacitados y motivados con acceso a herramientas de anotación avanzadas y confiables puede ayudarlo a proporcionar modelos de aprendizaje automático precisos, consistentes y, en última instancia, mejores.
Referencias
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2. Singh Bisen, V., 18 de febrero de 2020. ¿Cuál es el uso y el propósito de la anotación de vídeo en el aprendizaje profundo? [online] Medio. Disponible en: https://medium.com/vsinghbisen/cuál-es-el-uso-y-propósito-de-la-anotación-de-video-en-deep-learning-31989ae6ca89 Consultado el 5 de julio de 2022.
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