İçindekiler
Video Veri Ek Açıklaması: Nedir ve Gerçek Dünyada Nasıl Kullanılır?
Benzer dipnot Görüntülerden video, araştırmacıların bilgisayar görüşünü kullanarak çevrelerindeki nesneleri tanımada makinelere yardımcı olmak için güvendikleri en önemli teknikler arasındadır. Ek açıklamacıların, hareketli nesneleri makineler tarafından tanımlanabilir hale getirmek için çeşitli yöntemlerle tanımasını gerektiren veri açıklaması üzerinde çalışırken. Aşağıdaki makalede, video açıklamalarının derinlemesine dünyasını inceleyeceğiz ve öneminin arttığı belirli sektörleri, veri açıklaması ve diğer birçok bilgi için farklı yöntem türlerini inceleyeceğiz.
Video Açıklaması Nedir?
Video açıklaması, hareketli nesneleri makineler veya bilgisayarlar tarafından görünür hale getiren kare kare ek açıklamalar kullanarak videoda gördüğünüz her nesnenin fotoğrafının çekilmesi işlemini ifade eder. İlgilendiğiniz nesne hareket ettiğinden görüntü açıklamasından daha karmaşıktır.
Başka bir sorun genellikle açıklama eklenmesi gereken bilgi miktarıdır. Her video klibe kare kare açıklama eklenmesi gerektiğinden, veri hacmi hızla artabilir. Makine öğrenimiyle ilgili projeler geliştiren birçok şirketin bu işi bir ek açıklamaya dış kaynaklardan sağlamayı tercih etmesinin bir nedeni de budur. hizmet Labelify gibi.
Hangi sektörler giderek daha fazla Video Ek Açıklamasına güveniyor?
Video açıklaması, otomotiv endüstrisinde otonom araçları çalıştıran makine öğrenimi algoritmalarının eğitilmesine yardımcı olmak için sıklıkla kullanılıyor. Bu, otonom araçların uylukları sokak ışıkları, arabalar, sokaklar, yayalar ve sürüş sırasında karşılaştıkları diğer nesneler olarak tanımlamasına olanak tanır. Ayrıca, poz tanımanın yanı sıra insan hareketinin izlenmesi de video oyunu geliştiricileri tarafından hepimizin keyif aldığı oyunları tasarlamak için kullanılıyor. Bu, yüzlerindeki ifadeler, çeşitli aktiviteler yaparken nasıl oldukları ve duruşları gibi şeylerin doğru bir şekilde not edilmesiyle gerçekleştirilir. Gelecekte futbol ve hokey oyunları oluşturmak için Labelify ek açıklamalarının kullanıldığı bazı örnekler vereceğiz. Ancak buna geçmeden önce, verilere yönelik farklı türdeki ek açıklamalara genel bir bakış atalım.
Veri açıklaması türleri
Veriler için çeşitli türde ek açıklamalar vardır ve hangisinin seçileceğine ilişkin karar, spesifik projeye bağlı olacaktır. Video verilerine açıklama eklemek için en popüler yöntemler şunlardır:
- Yer işareti ek açıklaması, yüz özelliklerini ve ifadelerini ayırt etmek için video kliplerdeki kişilerin yüzlerine yer işaretleri veya noktalar yerleştirdiğiniz yerdir.
- Anlamsal bölümleme: Anlamsal görüntü bölümlemenin amacı, görüntülenen görüntünün sınıflandırmasına göre görüntüdeki her pikseli işaretlemektir. Bu, veri açıklamasının en hassas yöntemlerinden biridir.
- 3D Küboid açıklaması – Veri açıklayıcısı, nesnenin etrafına sistemin uzunluğu, genişliği ve yüksekliği tanımasını sağlayan bir yay çizer.
- Küboidler bir tür çokgendir. Küboidler dik açılarla sınırlı olduğundan, çokgen açıklaması açıların yanı sıra ek çizgiler eklemek için de yararlı olabilir. Temelde, açıklamanın nesnenin parametrelerini her iki taraftan da belirlemesi gerekir.
- Çoklu çizgi açıklama tekniği, otonom araçların yol şeritlerini ve sokak işaretlerini doğru bir şekilde tanımlayabilmelerini sağlamak amacıyla eğitim verilerini işaretlemek için yaygın olarak kullanılır. Sistemin şeritleri tanımasını sağlamak ve güvenli ve emniyetli sürüş sağlamak amacıyla çevredeki alanı görmek için bisiklet şeritlerini, yönleri, sapmaları ve karşıt yönleri tanımlamak için tüm bunların sürekli çizgilerle etiketlenmesi gerekir.
Yukarıda bahsedilen tekniklerin kullanılabileceği çeşitli senaryolar veya veri açıklama türleri vardır. Bu potansiyel video veri ek açıklama türleri şunları içerir:
- Nesne izlemeli video - Bu, video video segmentlerinde tanımlanan varlıklar için uzamsal konumların yanı sıra nesneler için etiketlerle bir videoyu not etme işlemidir.
- Çerçevelere parçalanmış - Bazen, daha önce bahsedilen nesnelerin izlenmesinin aksine, herhangi bir çerçevedeki hareket etmeyen nesneleri sınıflandırmanız gerekir.
- Eylem noktaları – Bu, her hareketi işaretlemek ve sistemin çekimdeki nesnelerin veya insanların hareketinin nasıl olduğunu ayırt edebilmesini sağlamak için noktaların yerleştirilmesini içerebilir.
- Etiketleme – Bu, tüm nesnelerin ve sistemin tanımlaması gereken diğer öğelerin etiketlendiğinden emin olmak anlamına gelir.
Video Ek Açıklamasının zorlukları
Video ek açıklamalarının veri ek açıklamalarına yol açabileceği çok sayıda belirli sorun vardır. Zorluklar şunlardır:
Sadece ek açıklamayı tamamladım. Video açıklamalarının yarattığı zorluklardan biri, bu nesnelerin sabit olmaması ve açıklamaların bilgisayar ekranındaki hareketli nesnenin resmini çekmesi gerektiğidir. Videoların genellikle GIF dosyaları gibi daha küçük kliplere dönüştürülmesinin ve belirli nesnelerin açıklama eklenecek şekilde tanımlanmasının nedeni budur.
Son derece yüksek düzeyde doğruluk sağlamak Verilere açıklama eklemek son derece sıkıcı ve monoton bir iştir ve bir açıklama tamamen kendi işine odaklanmazsa, yüksek bir doğruluk düzeyini korumak zordur.
Çok büyük miktarda veri. Verilerin büyüklüğünü hesaba katmamız gerekiyor. Bir makine öğrenimi sistemini eğitmek için eğitim amaçlı büyük miktarda video verisine ihtiyaç duyulduğundan ve video daha fazla bölümlere bölünebildiğinden, veri hacminin hızlı bir şekilde açıklanması gerekiyordu.
Bir hizmet sağlayıcı seçmek Tüm bunlar bizi, video için tüm veri açıklaması gereksinimlerinizi karşılayabilecek en iyi dış kaynak hizmet sağlayıcısını belirlemeye yönlendirir çünkü bu işi şirket içinde gerçekleştirmek etkili değildir. Seçtiğiniz dış kaynak hizmet sağlayıcısının kadrosunda çok sayıda veri açıklaması uzmanı bulunur; bu onların projenizi daha hızlı başlatmasına ve aynı zamanda hızla yönetebilecekleri veri miktarı nedeniyle projenizi genişletmelerine olanak tanır.
Mevcut çeşitli yöntemleri, teknik türlerini ve video verilerine açıklama ekleme ve vurgulamanın zorluklarını öğrendikten sonra bazı uygulamalara bakalım.
Video ek açıklamaları Labelify'daki örnekleri kullanır
Video verilerine açıklama eklemenin video oyunları oluşturmak için kullanılabileceğini söylemiştik. Yakın zamanda futbol ve hokey oyunlarını geliştirmeye yönelik bazı heyecan verici projeler üzerinde çalışmaya başladık.
Rugby oyunlarının video açıklamaları ve etiketlenmesi, videodaki oyunlardan canlı spor etkinliklerine kadar her eylem, oyun endüstrisindeki makine öğrenimi modellerinin yanı sıra yapay zekada kullanılacak eğitim verileri olarak kullanılmasına olanak sağlayacak şekilde izlenebilir. Bu projede, müşterinin spesifikasyonlarına göre canlı olarak oynanan hokey maçlarına ilişkin açıklamalar yapmamız ve oyun sırasında meydana gelen her olayı belirtmemiz gerekiyordu.
Futbol maçlarına video açıklaması ve etiketleme Spor oyunlarının sonuçlarını analiz etmek için yazılım sunan bir şirketle çalışıyoruz. Proje, maçları izlemeye ve maçlardaki paslar, çıkışlar ve goller gibi olayları not etmeye odaklanıyor. Bu proje sırasında bizden oyunların zaman damgalarının yanı sıra takımın adı, tarih yorumu, etkinlik ve diğer belirli hususları da sağlamamız istendi. Bu proje için 80 kişilik bir açıklama ekibi eğitildi.
