Cynyddu Cywirdeb Dysgu Peiriannau gydag Anodi a Labelu Fideo :
Arweinlyfr Cynhwysfawr
Mae llun yn dweud mil o eiriau yn ddywediad eithaf cyffredin rydyn ni i gyd wedi'i glywed. Nawr, pe bai llun yn gallu dweud mil o eiriau, dychmygwch beth allai fideo fod yn ei ddweud? Miliwn o bethau, efallai. Un o is-feysydd chwyldroadol deallusrwydd artiffisial yw dysgu cyfrifiadurol. Nid yw'r un o'r cymwysiadau arloesol a addawyd i ni, megis ceir heb yrrwr neu desgiau manwerthu deallus, yn bosibl heb anodi fideo.
Defnyddir deallusrwydd artiffisial ar draws sawl diwydiant i awtomeiddio prosiectau cymhleth, datblygu cynhyrchion arloesol ac uwch, a darparu mewnwelediadau gwerthfawr sy'n newid natur y busnes. Mae gweledigaeth gyfrifiadurol yn un is-faes o'r fath o AI a all newid yn llwyr y ffordd y mae sawl diwydiant sy'n dibynnu ar lawer iawn o ddelweddau a fideos wedi'u dal yn gweithredu.
Mae gweledigaeth gyfrifiadurol, a elwir hefyd yn CV, yn galluogi cyfrifiaduron a systemau cysylltiedig i dynnu data ystyrlon o ddelweddau - delweddau a fideos, a chymryd y camau angenrheidiol yn seiliedig ar y wybodaeth honno. Mae modelau dysgu peiriant yn cael eu hyfforddi i adnabod patrymau a dal y wybodaeth hon yn eu storfa artiffisial i ddehongli data gweledol amser real yn effeithiol.
Ar gyfer pwy mae'r Canllaw hwn?
Mae'r canllaw helaeth hwn ar gyfer:
- Eich holl entrepreneuriaid a solopreneurs sy'n crensian llawer iawn o ddata yn rheolaidd
- AI a dysgu â pheiriannau neu weithwyr proffesiynol sy'n dechrau gyda thechnegau optimeiddio prosesau
- Rheolwyr prosiect sy'n bwriadu gweithredu amser-i-farchnad cyflymach ar gyfer eu modelau AI neu gynhyrchion sy'n cael eu gyrru gan AI
- A selogion technoleg sy'n hoffi mynd i mewn i fanylion yr haenau sy'n ymwneud â phrosesau AI.
Beth yw anodi fideo?
Anodi fideo yw'r dechneg o adnabod, marcio a labelu pob gwrthrych mewn fideo. Mae'n helpu peiriannau a chyfrifiaduron i adnabod gwrthrychau symudol ffrâm-i-ffrâm mewn fideo.
Mewn geiriau syml, mae anodydd dynol yn craffu ar fideo, yn labelu'r ddelwedd ffrâm-wrth-ffrâm, ac yn ei grynhoi i setiau data categori a bennwyd ymlaen llaw, a ddefnyddir i hyfforddi algorithmau dysgu peirianyddol. Cyfoethogir y data gweledol trwy ychwanegu tagiau o wybodaeth feirniadol am bob ffrâm fideo.
Casglodd peirianwyr y delweddau anodedig i mewn i setiau data o dan a bennwyd ymlaen llaw
categorïau i hyfforddi eu modelau ML gofynnol. Dychmygwch eich bod yn hyfforddi model i wella ei allu i ddeall signalau traffig. Yr hyn sy'n digwydd yn y bôn yw bod yr algorithm wedi'i hyfforddi ar ddata gwirionedd y ddaear sydd â llawer iawn o fideos yn dangos signalau traffig sy'n helpu'r model ML i ragweld y rheolau traffig yn gywir.
Pwrpas Anodi a Labelu Fideo yn ML
Defnyddir anodi fideo yn bennaf ar gyfer creu set ddata ar gyfer datblygu model AI sy'n seiliedig ar ganfyddiad gweledol. Defnyddir fideos anodedig yn helaeth i adeiladu cerbydau ymreolaethol a all ganfod arwyddion ffyrdd, presenoldeb cerddwyr, adnabod ffiniau lonydd, ac atal damweiniau oherwydd ymddygiad dynol anrhagweladwy.. Mae fideos wedi'u hanodi yn gwasanaethu dibenion penodol y diwydiant manwerthu o ran siopau manwerthu am ddim siec a darparu argymhellion cynnyrch wedi'u teilwra.
Mae hefyd yn cael ei ddefnyddio yn meysydd meddygol a gofal iechyd, yn enwedig mewn AI Meddygol, ar gyfer adnabod clefydau yn gywir a chymorth yn ystod cymorthfeydd. Mae gwyddonwyr hefyd yn defnyddio'r dechnoleg hon i astudio effeithiau technoleg solar ar adar.
Mae gan anodi fideo sawl cymhwysiad byd go iawn. Mae'n cael ei ddefnyddio mewn llawer o ddiwydiannau, ond mae'r diwydiant modurol yn bennaf yn ysgogi ei botensial i ddatblygu systemau cerbydau ymreolaethol. Gadewch i ni edrych yn ddyfnach ar y prif bwrpas.
Canfod y Gwrthrychau
Mae anodi fideo yn helpu peiriannau i adnabod gwrthrychau sydd wedi'u dal yn y fideos. Gan na all peiriannau weld na dehongli'r byd o'u cwmpas, mae angen cymorth arnynt bodau dynol i adnabod y gwrthrychau targed a'u hadnabod yn gywir mewn fframiau lluosog.
Er mwyn i system dysgu peiriant weithio'n ddi-ffael, rhaid ei hyfforddi ar symiau enfawr o ddata i gyflawni'r canlyniad a ddymunir
Lleoli'r Gwrthrychau
Mae llawer o wrthrychau mewn fideo, ac mae anodi ar gyfer pob gwrthrych yn heriol ac weithiau'n ddiangen. Mae lleoleiddio gwrthrychau yn golygu lleoli ac anodi gwrthrych a rhan ffocal fwyaf gweladwy'r ddelwedd.
Olrhain y Gwrthrychau
Defnyddir anodi fideo yn bennaf wrth adeiladu cerbydau ymreolaethol, ac mae'n hanfodol cael system olrhain gwrthrychau sy'n helpu peiriannau i ddeall ymddygiad dynol a dynameg ffyrdd yn gywir. Mae'n helpu i olrhain llif traffig, symudiadau cerddwyr, lonydd traffig, signalau, arwyddion ffyrdd, a mwy.
Olrhain y Gweithgareddau
Rheswm arall y mae anodi fideo yn hanfodol yw ei fod wedi arfer hyfforddi gweledigaeth cyfrifiadur- prosiectau ML i amcangyfrif gweithgareddau dynol ac ystumiau yn gywir. Mae anodi fideo yn helpu i ddeall yr amgylchedd yn well trwy olrhain gweithgaredd dynol a dadansoddi ymddygiad anrhagweladwy. Ar ben hynny, mae hyn hefyd yn helpu i atal damweiniau trwy fonitro gweithgareddau gwrthrychau ansefydlog fel cerddwyr, cathod, cŵn, a mwy ac amcangyfrif eu symudiadau i ddatblygu cerbydau heb yrwyr.
Anodi Fideo vs Anodi Delwedd
Mae anodi fideo a delwedd yn eithaf tebyg mewn sawl ffordd, ac mae'r technegau a ddefnyddir i anodi fframiau hefyd yn berthnasol i anodi fideo. Fodd bynnag, mae rhai gwahaniaethau sylfaenol rhwng y ddau, a fydd yn helpu busnesau i benderfynu ar y math cywir o anodi data sydd ei angen arnynt at eu diben penodol.
Dyddiad
Pan fyddwch chi'n cymharu fideo a delwedd lonydd, mae llun symudol fel fideo yn strwythur data llawer mwy cymhleth. Mae fideo yn cynnig llawer mwy o wybodaeth fesul ffrâm a llawer mwy o fewnwelediad i'r amgylchedd.
Yn wahanol i ddelwedd lonydd sy'n dangos canfyddiad cyfyngedig, data fideo yn rhoi mewnwelediad gwerthfawr i leoliad y gwrthrych. Mae hefyd yn gadael i chi wybod a yw'r gwrthrych dan sylw yn symud neu'n llonydd a hefyd yn dweud wrthych am gyfeiriad ei symudiad.
Er enghraifft, pan edrychwch ar lun, efallai na fyddwch yn gallu dirnad a yw car newydd stopio neu ddechrau. Mae fideo yn rhoi llawer gwell eglurder i chi na delwedd.
Gan fod fideo yn gyfres o ddelweddau a gyflwynir mewn dilyniant, mae'n cynnig gwybodaeth am wrthrychau sydd wedi'u rhwystro'n rhannol neu'n llawn hefyd trwy gymharu fframiau cyn ac ar ôl. Ar y llaw arall, mae delwedd yn sôn am y presennol ac nid yw'n rhoi llinyn mesur i chi ei gymharu.
Yn olaf, mae gan fideo fwy o wybodaeth fesul uned neu ffrâm na delwedd. A, pan fydd cwmnïau eisiau datblygu trochi neu gymhleth AI a dysgu â pheiriant atebion, bydd anodi fideo yn dod yn ddefnyddiol.
Proses Anodi
Gan fod fideos yn gymhleth ac yn barhaus, maent yn cynnig her ychwanegol i anodyddion. Mae'n ofynnol i anodyddion graffu ar bob ffrâm o'r fideo ac olrhain y gwrthrychau yn gywir ym mhob cam a ffrâm. I gyflawni hyn yn fwy effeithiol, arferai cwmnïau anodi fideo ddod â sawl tîm ynghyd i anodi fideos. Fodd bynnag, trodd anodi â llaw yn dasg lafurus a llafurus.
Mae datblygiadau mewn technoleg wedi sicrhau bod cyfrifiaduron, y dyddiau hyn, yn gallu olrhain gwrthrychau o ddiddordeb yn ddiymdrech ar draws hyd cyfan y fideo ac anodi segmentau cyfan heb fawr ddim ymyrraeth ddynol. Dyna pam mae anodi fideo yn dod yn llawer cyflymach ac yn fwy cywir.
Cywirdeb
Mae cwmnïau'n defnyddio offer anodi i sicrhau mwy o eglurder, cywirdeb ac effeithlonrwydd yn y broses anodi. Trwy ddefnyddio offer anodi, mae nifer y gwallau yn cael ei leihau'n sylweddol. Er mwyn i anodi fideo fod yn effeithiol, mae'n hanfodol cael yr un categori neu labeli ar gyfer yr un gwrthrych trwy gydol y fideo.
Offer anodi fideo yn gallu olrhain gwrthrychau yn awtomatig ac yn gyson ar draws fframiau a chofio defnyddio'r un cyd-destun ar gyfer categoreiddio. Mae hefyd yn sicrhau mwy o gysondeb, cywirdeb, a modelau AI gwell.
[Darllen mwy: Beth yw Anodi a Labelu Delwedd ar gyfer Golwg Cyfrifiadurol]
Technegau Anodi Fideo
Mae anodi delwedd a fideo yn defnyddio offer a thechnegau bron yn debyg, er ei fod yn fwy cymhleth ac yn llafurddwys. Yn wahanol i un ddelwedd, mae'n anodd anodi fideo oherwydd gall gynnwys bron i 60 ffrâm yr eiliad. Mae fideos yn cymryd mwy o amser i'w hanodi ac mae angen offer anodi uwch arnynt hefyd.
Dull Delwedd Sengl
Y dull labelu fideo un delwedd yw'r dechneg draddodiadol sy'n tynnu pob ffrâm o'r fideo ac yn anodi'r fframiau fesul un. Mae'r fideo wedi'i dorri'n sawl ffrâm, ac mae pob delwedd yn cael ei hanodi gan ddefnyddio'r traddodiadol anodiad delwedd dull. Er enghraifft, mae fideo 40fps yn cael ei dorri i lawr yn fframiau o 2,400 y funud.
Defnyddiwyd y dull delwedd sengl cyn i offer anodydd ddechrau cael eu defnyddio; fodd bynnag, nid yw hyn yn ffordd effeithlon o anodi fideo. Mae'r dull hwn yn cymryd llawer o amser ac nid yw'n darparu'r buddion y mae fideo yn eu cynnig.
Anfantais fawr arall y dull hwn yw, gan fod y fideo cyfan yn cael ei ystyried fel casgliad o fframiau ar wahân, mae'n creu gwallau wrth adnabod gwrthrychau. Gellid dosbarthu'r un gwrthrych o dan wahanol labeli mewn gwahanol fframiau, gan wneud i'r broses gyfan golli cywirdeb a chyd-destun.
Mae'r amser sy'n mynd i mewn i anodi fideos gan ddefnyddio'r dull delwedd sengl yn eithriadol o uchel, sy'n cynyddu cost y prosiect. Bydd hyd yn oed prosiect llai o lai na 20fps yn cymryd amser hir i'w anodi. Gallai fod llawer o gamgymeriadau camddosbarthu, terfynau amser a gollwyd, a gwallau anodi.
Dull Ffrâm Parhaus
Y ffrâm barhaus neu ddull ffrâm ffrydio yw'r un mwyaf poblogaidd. Mae'r dull hwn yn defnyddio offer anodi sy'n olrhain y gwrthrychau trwy gydol y fideo gyda'u lleoliad ffrâm wrth ffrâm. Trwy ddefnyddio'r dull hwn, mae'r parhad a'r cyd-destun yn cael eu cynnal yn dda.
Mae'r dull ffrâm barhaus yn defnyddio technegau fel llif optegol i ddal y picseli mewn un ffrâm a'r nesaf yn gywir a dadansoddi symudiad y picseli yn y ddelwedd gyfredol. Mae hefyd yn sicrhau bod gwrthrychau yn cael eu dosbarthu a'u labelu'n gyson ar draws y fideo. Mae'r endid yn cael ei gydnabod yn gyson hyd yn oed pan fydd yn symud i mewn ac allan o'r ffrâm.
Pan ddefnyddir y dull hwn i anodi fideos, gall y prosiect dysgu peiriant adnabod gwrthrychau sy'n bresennol ar ddechrau'r fideo yn gywir, diflannu o'r golwg am ychydig o fframiau, ac ailymddangos eto.
Os defnyddir dull delwedd sengl ar gyfer anodi, efallai y bydd y cyfrifiadur yn ystyried y ddelwedd sydd wedi ailymddangos fel gwrthrych newydd gan arwain at gamddosbarthiad. Fodd bynnag, mewn dull ffrâm barhaus, mae'r cyfrifiadur yn ystyried symudiad y delweddau, gan sicrhau bod parhad a chywirdeb y fideo yn cael eu cynnal yn dda.
Mae'r dull ffrâm barhaus yn ffordd gyflymach o anodi, ac mae'n darparu mwy o alluoedd i brosiectau ML. Mae'r anodiad yn fanwl gywir, yn dileu rhagfarn ddynol, ac mae'r categoreiddio yn fwy cywir. Fodd bynnag, nid yw heb risgiau. Rhai ffactorau a allai newid ei effeithiolrwydd megis ansawdd delwedd a datrysiad fideo.
Mathau o Labelu Fideo / Anodi
Defnyddir sawl dull anodi fideo, megis tirnod, semantig, ciwboid 3D, polygon, ac anodi polylin, i anodi fideos. Gadewch i ni edrych ar y rhai mwyaf poblogaidd yma.
Anodi Tirnod
Yn gyffredinol, defnyddir anodi tirnod, a elwir hefyd yn bwynt allweddol, i nodi gwrthrychau llai, siapiau, ystumiau a symudiadau.
Rhoddir dotiau ar draws y gwrthrych a'u cysylltu, sy'n creu sgerbwd o'r eitem ar draws pob ffrâm fideo. Defnyddir y math hwn o anodiad yn bennaf i ganfod nodweddion wyneb, ystumiau, emosiynau, a rhannau corff dynol ar gyfer datblygu cymwysiadau AR / VR, cymwysiadau adnabod wynebau, a dadansoddeg chwaraeon.
Segmentu Semantig
Mae segmentu semantig yn fath arall o anodiad fideo sy'n helpu i hyfforddi modelau deallusrwydd artiffisial gwell. Mae pob picsel sy'n bresennol mewn delwedd yn cael ei neilltuo i ddosbarth penodol yn y dull hwn.
Trwy aseinio label i bob picsel delwedd, mae segmentu semantig yn trin sawl gwrthrych o'r un dosbarth ag un endid. Fodd bynnag, pan fyddwch yn defnyddio segmentu semantig enghreifftiol, mae sawl gwrthrych o'r un dosbarth yn cael eu trin fel achosion unigol gwahanol.
Anodi Cuboid 3D
Defnyddir y math hwn o dechneg anodi ar gyfer cynrychioliad 3D cywir o wrthrychau. Mae'r dull blwch ffinio 3D yn helpu i labelu hyd, lled a dyfnder y gwrthrych pan fydd yn symud ac yn dadansoddi sut mae'n rhyngweithio â'r amgylchedd. Mae'n helpu i ganfod safle a chyfaint y gwrthrych mewn perthynas â'i amgylchoedd tri dimensiwn.
Mae anodwyr yn dechrau trwy dynnu blychau ffinio o amgylch y gwrthrych o ddiddordeb a chadw pwyntiau angori ar ymyl y blwch. Yn ystod y symudiad, os yw un o bwyntiau angori'r gwrthrych wedi'i rwystro neu allan o olwg oherwydd gwrthrych arall, mae'n bosibl dweud lle gallai'r ymyl fod yn seiliedig ar hyd, uchder ac ongl y ffrâm yn fras.
Anodi Polygon
Defnyddir techneg anodi polygon yn gyffredinol pan ganfyddir bod techneg blwch ffinio 2D neu 3D yn annigonol i fesur siâp gwrthrych yn gywir neu pan fydd yn symud. Er enghraifft, mae anodi polygon yn debygol o fesur gwrthrych afreolaidd, fel bod dynol neu anifail.
Er mwyn i'r dechneg anodi polygon fod yn gywir, rhaid i'r anodydd luniadu llinellau trwy osod dotiau yn union o amgylch ymyl y gwrthrych o ddiddordeb.
Anodi Polyline
Mae anodi polyline yn helpu i hyfforddi offer AI cyfrifiadurol i ganfod lonydd stryd ar gyfer datblygu systemau cerbydau ymreolaethol manwl-gywir. Mae'r cyfrifiadur yn caniatáu i'r peiriant weld y cyfeiriad, y traffig a'r dargyfeiriad trwy ganfod lonydd, ffiniau a ffiniau.
Mae'r anodydd yn tynnu llinellau manwl gywir ar hyd ffiniau'r lonydd fel y gall y system AI ganfod lonydd ar y ffordd.
Blwch Ffinio 2D
Efallai mai'r dull blwch ffinio 2D yw'r un a ddefnyddir fwyaf i anodi fideos. Yn y dull hwn, mae anodyddion yn gosod blychau hirsgwar o amgylch y gwrthrychau o ddiddordeb i'w hadnabod, eu categoreiddio a'u labelu. Mae'r blychau hirsgwar yn cael eu tynnu â llaw o amgylch y gwrthrychau ar draws fframiau pan fyddant yn symud.
Er mwyn sicrhau bod y dull blwch ffinio 2D yn gweithio'n effeithlon, rhaid i'r anodydd sicrhau bod y blwch yn cael ei dynnu mor agos at ymyl y gwrthrych â phosibl a'i labelu'n briodol ar draws pob ffrâm.
Achosion Defnydd Diwydiant Anodi Fideo
Mae posibiliadau anodi fideo yn ymddangos yn ddiddiwedd; fodd bynnag, mae rhai diwydiannau yn defnyddio'r dechnoleg hon yn llawer mwy nag eraill. Ond yn ddiamau, mae’n wir ein bod bron wedi cyffwrdd â blaen y mynydd iâ arloesol hwn, ac mae mwy eto i ddod. Beth bynnag, rydym wedi rhestru'r diwydiannau sy'n dibynnu fwyfwy ar anodi fideo.
Systemau Cerbydau Ymreolaethol
Mae systemau AI sy'n gallu gweld gan gyfrifiadur yn helpu i ddatblygu ceir hunan-yrru a cheir heb yrwyr. Mae anodi fideo wedi'i ddefnyddio'n helaeth wrth ddatblygu systemau cerbydau ymreolaethol pen uchel ar gyfer canfod gwrthrychau, megis signalau, cerbydau eraill, cerddwyr, goleuadau stryd, a mwy.
Deallusrwydd Artiffisial Meddygol
Mae'r diwydiant gofal iechyd hefyd yn gweld cynnydd mwy sylweddol yn y defnydd o wasanaethau anodi fideo. Ymhlith y manteision niferus y mae gweledigaeth gyfrifiadurol yn eu cynnig mae diagnosteg feddygol a delweddu.
Er ei bod yn wir mai dim ond yn ddiweddar y mae AI meddygol yn dechrau trosoli buddion gweledigaeth gyfrifiadurol, rydym yn sicr bod ganddo lu o fanteision i'w cynnig i'r diwydiant meddygol. Mae anodi fideo yn profi'n ddefnyddiol wrth ddadansoddi mamogramau, pelydrau-X, sganiau CT, a mwy i helpu i fonitro cyflyrau cleifion. Mae hefyd yn cynorthwyo gweithwyr gofal iechyd proffesiynol i nodi cyflyrau'n gynnar a helpu gyda llawdriniaeth.
Diwydiant Manwerthu
Mae'r diwydiant manwerthu hefyd yn defnyddio anodi fideo i ddeall ymddygiad defnyddwyr i wella ei wasanaethau. Trwy anodi fideos o ddefnyddwyr mewn siopau, mae'n bosibl gwybod sut mae cwsmeriaid yn dewis y cynhyrchion, yn dychwelyd cynhyrchion i silffoedd, ac yn atal lladrad.
Diwydiant Geo-ofodol
Mae anodi fideo yn cael ei ddefnyddio yn y diwydiant gwyliadwriaeth a delweddaeth hefyd. Mae'r dasg anodi yn cynnwys cael gwybodaeth werthfawr o drôn, lloeren a lluniau o'r awyr i hyfforddi timau ML i wella gwyliadwriaeth a diogelwch. Mae'r timau ML wedi'u hyfforddi i ddilyn pobl a ddrwgdybir a cherbydau i olrhain ymddygiad yn weledol. Mae technoleg geo-ofodol hefyd yn pweru amaethyddiaeth, mapio, logisteg a diogelwch.
Amaethyddiaeth
Mae galluoedd gweledigaeth gyfrifiadurol a deallusrwydd artiffisial yn cael eu defnyddio i wella amaethyddiaeth a da byw. Mae anodi fideo hefyd yn helpu i ddeall ac olrhain symudiadau da byw twf planhigion a gwella perfformiad peiriannau cynaeafu.
Gall gweledigaeth gyfrifiadurol hefyd ddadansoddi ansawdd grawn, twf chwyn, defnydd chwynladdwr, a mwy.
Y Cyfryngau
Mae anodi fideo hefyd yn cael ei ddefnyddio yn y diwydiant cyfryngau a chynnwys. Mae'n cael ei ddefnyddio i helpu i ddadansoddi, olrhain a gwella perfformiad tîm chwaraeon, nodi cynnwys rhywiol neu dreisgar ar bostiadau cyfryngau cymdeithasol a gwella fideos hysbysebu, a mwy.
Diwydiannol
Mae'r diwydiant gweithgynhyrchu hefyd yn defnyddio anodi fideo yn gynyddol i wella cynhyrchiant ac effeithlonrwydd. Mae robotiaid yn cael eu hyfforddi ar fideos anodedig i lywio trwy ddeunydd ysgrifennu, archwilio llinellau cydosod, tracio pecynnau mewn logisteg. Mae robotiaid sydd wedi'u hyfforddi ar fideos anodedig yn helpu i ddod o hyd i eitemau diffygiol mewn llinellau cynhyrchu.
Heriau Cyffredin Anodi Fideo
Gall anodi/labelu fideo achosi ychydig o heriau i anodyddion. Edrychwn ar rai pwyntiau y mae angen i chi eu hystyried cyn dechrau anodiad fideo ar gyfer golwg cyfrifiadur prosiectau.
Gweithdrefn ddiflas
Un o heriau mwyaf anodi fideo yw delio ag enfawr setiau data fideo sydd angen eu craffu a’u hanodi. Er mwyn hyfforddi'r modelau gweledigaeth cyfrifiadurol yn gywir, mae'n hanfodol cael mynediad at lawer iawn o fideos anodedig. Gan nad yw'r gwrthrychau yn llonydd, fel y byddent mewn proses anodi delwedd, mae'n hanfodol cael anodyddion medrus iawn sy'n gallu dal gwrthrychau yn symud.
Rhaid torri'r fideos yn glipiau llai o sawl ffrâm, ac yna gellir adnabod gwrthrychau unigol i'w hanodi'n gywir. Oni bai bod offer anodi yn cael eu defnyddio, mae risg y bydd y broses anodi gyfan yn ddiflas ac yn cymryd llawer o amser.
Cywirdeb
Mae cynnal lefel uchel o gywirdeb yn ystod y broses anodi fideo yn dasg heriol. Dylid gwirio ansawdd yr anodi'n gyson ar bob cam i sicrhau bod y gwrthrych yn cael ei olrhain, ei ddosbarthu a'i labelu'n gywir.
Oni bai nad yw ansawdd yr anodi'n cael ei wirio ar wahanol lefelau, mae'n amhosibl dylunio neu hyfforddi algorithm unigryw o ansawdd. Ar ben hynny, gall categoreiddio neu anodi anghywir hefyd effeithio'n ddifrifol ar ansawdd y model rhagfynegi.
Scalability
Yn ogystal â sicrhau cywirdeb a manwl gywirdeb, dylai anodi fideo hefyd fod yn raddadwy. Mae'n well gan gwmnïau wasanaethau anodi sy'n eu helpu i ddatblygu, defnyddio a graddio prosiectau ML yn gyflym heb effeithio'n aruthrol ar y llinell waelod.
Dewis y gwerthwr labelu fideo cywir
Yr her olaf ac yn ôl pob tebyg yr her fwyaf hanfodol mewn anodi fideo yw ymgysylltu â gwasanaethau darparwr gwasanaeth anodi data fideo dibynadwy a phrofiadol. Cael arbenigwr darparwr gwasanaeth anodiad fideo yn gwneud llawer i sicrhau bod eich prosiectau ML yn cael eu datblygu'n gadarn a'u rhoi ar waith mewn pryd.
Mae hefyd yn hanfodol ymgysylltu â darparwr sy'n sicrhau bod safonau a rheoliadau diogelwch yn cael eu dilyn yn drylwyr. Efallai nad dewis y darparwr mwyaf poblogaidd neu’r rhataf yw’r cam cywir bob amser. Dylech geisio'r darparwr cywir yn seiliedig ar anghenion eich prosiect, safonau ansawdd, profiad ac arbenigedd tîm.
Casgliad
Mae anodi fideo yn ymwneud cymaint â'r dechnoleg â'r tîm sy'n gweithio ar y prosiect. Mae ganddo lu o fanteision i ystod o ddiwydiannau. Eto i gyd, heb wasanaethau anodyddion profiadol a galluog, efallai na fyddwch yn gallu darparu modelau o'r radd flaenaf.
Pan fyddwch chi'n bwriadu lansio model AI cyfrifiadurol datblygedig sy'n seiliedig ar weledigaeth, dylai Shaip fod yn ddewis i chi ar gyfer darparwr gwasanaeth. Pan mae'n ymwneud ag ansawdd a chywirdeb, profiad a dibynadwyedd mater. Gall wneud llawer o wahaniaeth i lwyddiant eich prosiect.
Yn Shaip, mae gennym y profiad i drin prosiectau anodi fideo o wahanol lefelau o gymhlethdod a gofyniad. Mae gennym dîm profiadol o anodyddion sydd wedi'u hyfforddi i gynnig cymorth wedi'i deilwra ar gyfer eich prosiect ac arbenigwyr goruchwylio dynol i fodloni anghenion tymor byr a hirdymor eich prosiect.
Dim ond anodiadau o'r ansawdd uchaf sy'n cadw at safonau diogelwch data llym yr ydym yn eu darparu heb gyfaddawdu ar derfynau amser, cywirdeb a chysondeb.
Gadewch i ni siarad
Cwestiynau a Ofynnir yn Aml (COA)
Mae anodi fideo yn labelu clipiau fideo a ddefnyddir i hyfforddi modelau dysgu peirianyddol i helpu'r system i adnabod gwrthrychau. Mae anodi fideo yn broses gymhleth, yn wahanol i anodi delwedd, gan ei fod yn golygu rhannu'r fideo cyfan yn sawl ffrâm a dilyniant o ddelweddau. Mae'r delweddau ffrâm-wrth-fframiau wedi'u hanodi fel bod y system yn gallu adnabod ac adnabod gwrthrychau yn gywir.
Mae anodyddion fideo yn defnyddio sawl teclyn i'w helpu i anodi'r fideo yn effeithiol. Fodd bynnag, mae anodi fideo yn broses gymhleth a hirfaith. Gan fod anodi fideos yn cymryd llawer mwy o amser nag anodi delweddau, mae offer yn helpu i wneud y broses yn gyflymach, lleihau gwallau a chynyddu cywirdeb dosbarthu.
Ydy, mae'n bosibl anodi fideos YouTube. Gan ddefnyddio'r offeryn anodi, gallwch ychwanegu testun, amlygu rhannau o'ch fideo ac ychwanegu dolenni. Gallwch olygu ac ychwanegu anodiadau newydd, gan ddewis o wahanol fathau o anodiadau, fel swigen siarad, testun, sbotolau, nodyn, a label.
Mae cyfanswm cost anodi fideo yn dibynnu ar sawl ffactor. Y cyntaf yw hyd y fideo, y math o offeryn a ddefnyddir ar gyfer y broses anodi, a'r math o anodi sydd ei angen. Dylech ystyried yr amser a dreulir gan anodyddion dynol ac arbenigwyr goruchwylio i sicrhau bod gwaith o ansawdd uchel yn cael ei gyflwyno. Mae angen swydd anodi fideo proffesiynol i ddatblygu modelau dysgu peiriant o safon.
Mae ansawdd yr anodi yn dibynnu ar gywirdeb a gallu hyfforddi eich model ML at y diben penodol yn gywir. Bydd swydd o ansawdd uchel yn amddifad o duedd, gwallau dosbarthu, a fframiau coll. Bydd gwiriadau lluosog ar lefelau amrywiol o'r broses anodi yn sicrhau ansawdd gwaith uwch.