視(shì)頻标注是什麼?視(shì)頻和(hé)圖像數據标注的(de)差異

　　視(shì)頻标注是什麼?視(shì)頻和(hé)圖像數據标注的(de)差異

　　“大數據時代”，數據為(wèi)王!無論是數據挖掘還是目前大熱的(de)深度學(xué)習領域都離(lí)不開“大數據”。

　　對于監督學(xué)習算法而言，數據決定了任務的(de)上限，而算法隻是在不斷逼近這個上限。世界上最遙遠的(de)距離(lí)就是我(wǒ)們(men)用同一(yī)個模型，但是卻有(yǒu)不同的(de)任務。

　　什麼是視(shì)頻标注

　　以幀為(wèi)單位在一(yī)系列圖像中定位和(hé)跟蹤物體，進行(xíng)标注後的(de)視(shì)頻數據将作為(wèi)訓練數據集用于訓練深度學(xué)習和(hé)機(jī)器學(xué)習模型，多用于訓練車輛、行(xíng)人、騎行(xíng)者、道(dào)路等自(zì)動駕駛領域的(de)模型。這些預先訓練的(de)神經網絡之後會被用于計算機(jī)視(shì)覺領域

　　在視(shì)頻數據标注項目中，人工标注員和(hé)自(zì)動化工具被結合起來用于标記視(shì)頻素材中的(de)目标對象。然後，這種經過标記的(de)素材會由一(yī)台由AI支持的(de)計算機(jī)進行(xíng)處理(lǐ)，理(lǐ)想情況下會通過機(jī)器學(xué)習技術發現如(rú)何識别未标記的(de)新視(shì)頻中的(de)目标對象。視(shì)頻标簽越準确，AI模型的(de)表現就越好

　　視(shì)頻标注的(de)意義

　　(1)視(shì)頻數據标注是實現視(shì)頻搜索功能的(de)必然要求。互聯網中的(de)視(shì)頻數據正以驚人的(de)速度在增長(cháng)，必須有(yǒu)新的(de)檢索方式來滿足用戶對視(shì)頻的(de)檢索需求。而視(shì)頻數據标注通過語義、內(nèi)容等方式标注，則有(yǒu)利于視(shì)頻數據搜索、管理(lǐ)和(hé)收藏

　　(2)視(shì)頻數據标注要求是視(shì)頻數據自(zì)身特征決定的(de)。豐富的(de)視(shì)頻數據包含的(de)海量信息，其內(nèi)容更加豐富、直觀和(hé)生動，這是其他媒體類型所無法比拟的(de)

　　(3)視(shì)頻數據标注是視(shì)頻數據應用場景日益增加的(de)需求。與圖像技術一(yī)樣，視(shì)頻數據也可(kě)以應用于互聯網娛樂(yuè)、智能家居、智能醫療、新零售、安防、自(zì)動駕駛等領域。而且，相較于圖像數據而言，圖像數據是在一(yī)個時間點上的(de)數據，而視(shì)頻數據是在一(yī)段時間上連續的(de)一(yī)系列圖像數據的(de)集合，表達的(de)信息更加豐富，因此具有(yǒu)更廣的(de)應用場景

　　視(shì)頻标注中需要注意的(de)信息

　　視(shì)頻中所包含的(de)信息自(zì)底而上可(kě)以分成以下三個部分∶

　　1)感知特征信息∶除了圖像所具有(yǒu)的(de)視(shì)覺特征，如(rú)顔色、紋理(lǐ)等，視(shì)頻還有(yǒu)表征運動信息的(de)特征、聽覺信息和(hé)文本信息等

　　2)結構信息∶正如(rú)一(yī)本書通常會有(yǒu)目錄幫助人們(men)迅速浏覽內(nèi)容，一(yī)部視(shì)頻同樣需要構造有(yǒu)效的(de)目錄。視(shì)頻目錄可(kě)以包括鏡頭、場景等不同層次的(de)結構信息

　　3)語義信息∶主要是指人們(men)在看到某段視(shì)頻時所産生的(de)概念、事件、理(lǐ)解和(hé)感知等心理(lǐ)反應。

　　視(shì)頻标注類型

　　視(shì)頻追蹤

　　視(shì)頻跟蹤标注是将視(shì)頻數據按照圖片幀抓取進行(xíng)标框标注，标注後的(de)圖片幀按照順序重新組合合成視(shì)頻數據訓練自(zì)動駕駛，視(shì)頻跟蹤标注主要是用于訓練自(zì)動駕駛對識别目标的(de)移動跟蹤能力，讓自(zì)動駕駛在移動過程中更好的(de)識别目标。

　　如(rú)圖所示，在一(yī)張從視(shì)頻中抽取的(de)圖片幀中，将進行(xíng)人與車輛進行(xíng)标框标注

　　視(shì)頻分類

　　就是常見的(de)打标簽，如(rú)古代、遊戲、成人、女人、都市(shì)、長(cháng)發等

　　視(shì)頻打點

　　即視(shì)頻信息提示點，就是按照視(shì)頻的(de)時間點設置展示內(nèi)容，比如(rú)在兩分鐘的(de)時候設置一(yī)個打點，配上文字或者截圖。例如(rú)：當鼠标移到視(shì)頻播放條上的(de)白色小點，則顯示出在該點上所播放的(de)內(nèi)容。

　　通過系統能把視(shì)頻的(de)關(guān)鍵內(nèi)容點标記出來，以便用戶快速浏覽到其想看的(de)內(nèi)容

　　視(shì)頻信息提取

　　圖像與視(shì)頻标注的(de)差異

　　視(shì)頻标注與圖像标注有(yǒu)很多相似之處，但這兩個過程之間存在顯著差異，如(rú)果公司要在這兩種數據類型之間作出選擇，這種差異可(kě)以為(wèi)你們(men)做(zuò)的(de)決定進行(xíng)輔助

　　數據

　　視(shì)頻的(de)數據結構比圖像更複雜。但是，就每個數據單位的(de)信息而言，視(shì)頻的(de)洞察力更強。

　　利用視(shì)頻，團隊不僅可(kě)以識别對象的(de)位置，還可(kě)以識别該對象是否在移動以及在向哪個方向移動，例如(rú)，圖像無法表明一(yī)個人正在坐下去(qù)還是站起來，但一(yī)段視(shì)頻就可(kě)以

　　視(shì)頻還可(kě)以利用先前幀中的(de)信息來識别可(kě)能被部分遮擋的(de)對象，而圖像不具備這個功能。考慮到這些因素，每個數據單位的(de)視(shì)頻可(kě)以提供比圖像更多的(de)信息

　　标注過程

　　與圖像标注相比，視(shì)頻标注的(de)難度又高(gāo)了一(yī)層。标注員必須同步和(hé)跟蹤在各幀之間不斷變換狀态的(de)對象。

　　為(wèi)了提高(gāo)效率，許多團隊使用自(zì)動化的(de)流程組件。當今的(de)計算機(jī)可(kě)以在無需人工幹預的(de)情況下跨幀跟蹤對象，因此可(kě)以用較少的(de)人工來标注整個視(shì)頻片段。最終結果是，視(shì)頻标注過程通常比圖像标注快得多

　　準确性

　　使用自(zì)動化工具标注視(shì)頻時，幀與幀之間有(yǒu)更好的(de)連續性，發生錯誤的(de)幾率更低(dī)。标注多張圖像時，必須對同一(yī)對象使用相同的(de)标簽，但可(kě)能會出現一(yī)緻性錯誤

　　标注視(shì)頻時，計算機(jī)可(kě)以自(zì)動跨幀跟蹤一(yī)個對象，并在整個視(shì)頻中通過背景來記住該對象。與圖像标注相比，這種方式具有(yǒu)更高(gāo)的(de)一(yī)緻性和(hé)準确性，從而提高(gāo)AI模型預測的(de)準确性