Optimisation de la précision de l'apprentissage automatique grâce à l'annotation et à l'étiquetage vidéo
Un guide complet
Points clés à retenir
- L'annotation vidéo permet d'apprendre aux modèles d'apprentissage automatique. quels objets sont et comment ils se déplacent et évoluent au fil du temps (suivi, actions, événements).
- La plus grande différence avec l'annotation d'images est cohérence temporelle: le même objet doit conserver la même identité (ID) et la même étiquette d'une image à l'autre.
- Les équipes modernes réduisent leurs efforts grâce à Images clés + interpolation/propagation + pré-étiquetage assisté par IA, puis investissez vos économies dans l'assurance qualité.
- La conception de l'ensemble de données (taux d'échantillonnage, stratégie de découpage, ontologie) est souvent aussi importante que l'outil choisi.
Qu'est-ce que l'annotation vidéo ?
L'annotation vidéo est le processus d'étiquetage des objets, des actions ou des événements dans les images vidéo afin que les modèles de vision par ordinateur puissent apprendre à partir d'une « vérité terrain » structurée.
Contrairement aux images statiques, l'annotation vidéo doit préserver le contexte temporel — ce qui se passe d'une image à l'autre (mouvement, occlusion, changement de pose, interactions).
Par exemple , dans le cadre du développement des véhicules autonomes, l'annotation vidéo permet d'identifier les éléments de la route, tels que les piétons, les feux de circulation, les autres véhicules et le marquage au sol, sur les enregistrements des caméras embarquées. Cela aide le système d'intelligence artificielle à apprendre à naviguer en toute sécurité dans des environnements réels en reconnaissant et en réagissant à divers objets et situations en mouvement.
Annotation vidéo vs annotation d'image
| Facteur | Image Annotation | Annotation vidéo |
|---|---|---|
| Structure de données | Échantillons indépendants | Images ordonnées dans le temps (séquence) |
| Ce que les modèles apprennent | Apparition en un instant | Apparence et comportement au fil du temps |
| Partie difficile | Géométrie serrée | Cohérence temporelle (identité, occlusion, dérive) |
| Stratégie efficace | Légendez chaque image | Images clés + propagation/interpolation + assurance qualité |
| Résultats typiques | Boîtes/masques/points clés | Pistes (identité au fil du temps), événements, étiquettes au niveau de l'image |
Objectif de l'annotation vidéo et de l'étiquetage en ML
Votre section « Objectif » initiale est pertinente et doit être conservée. Voici une version enrichie de contexte, plus utile aux ingénieurs comme aux acheteurs :
1. Détecter les objets (Qu'est-ce qui est présent ?)
Objectif : entraîner des modèles à répondre à la question « Quels objets sont présents dans cette image ? »
Résultats typiques : boîtes englobantes, polygones, masques de segmentation.
Quand cela compte :
- Comptage des personnes/véhicules/objets
- Analyse des stocks et des rayons
- Contrôle de conformité de base (casque/pas de casque)
2. Localiser les objets (Où sont-ils ?)
La localisation se concentre sur la position précise . Cela peut être :
- Grossier (boîtes englobantes 2D)
- Fine (polygones/segmentation)
- Sensibilité à la profondeur (cuboïdes 3D)
Pourquoi c'est important:
- La navigation et la robotique nécessitent une géométrie fiable
- L'imagerie/vidéo médicale nécessite une précision des contours
- La fabrication nécessite une localisation précise des défauts.
3. Suivre les objets (Où se déplacent-ils au fil du temps ?)
Le suivi permet aux modèles d'apprendre leur identité au fil du temps : un même objet doit conserver la même trajectoire lorsqu'il se déplace, disparaît derrière des obstacles ou réapparaît.
Ceci est crucial pour le suivi des points de référence et des formats où les annotations encodent explicitement l'identité des objets au fil des images (par exemple, le format de séquence MOT spécifie les identités au fil du temps).
4. Suivi des activités/événements (Que s'est-il passé ?)
Le suivi d'activité consiste à étiqueter les actions et les événements tels que :
- « Une personne tombe » (début/fin)
- « Un chariot élévateur pénètre dans une zone réglementée »
- « Le client choisit un article → retourne l'article »
- « Le véhicule change de voie »
Cela peut être représenté par :
- Balises au niveau de l'image (« action présente dans l'image »)
- Segments temporels (heure de début → heure de fin)
- Événements liés à un objet (« cette personne est en train de courir »)
Techniques d'annotation vidéo
Annotation des images clés
Les annotateurs n'indiquent que les images les plus importantes, celles où les objets changent de position, de taille ou de visibilité. Le reste de la vidéo est complété par propagation, puis rapidement vérifié et corrigé.
Interpolation / Propagation
Après avoir étiqueté deux images clés, l'outil reporte automatiquement l'annotation aux images intermédiaires. Cela permet de gagner du temps sur les tâches répétitives, mais une vérification reste nécessaire lorsque le mouvement est rapide ou que des objets sont partiellement masqués.
Suivi automatique (identifiants de suivi sur plusieurs images)
Cet outil suit un objet d'une image à l'autre afin de conserver une identité (un suivi) cohérente au fil du temps. Il fonctionne bien pour les objets persistants, mais peut échouer dans les scènes complexes ; il est donc important de vérifier les changements d'identifiant.
Pré-étiquetage assisté par IA + assurance qualité humaine
Les modèles proposent d'abord les boîtes, masques et pistes, puis les humains les approuvent ou les corrigent. Cela accélère l'étiquetage dans des environnements uniformes, mais la qualité n'est garantie que si elle est associée à une assurance qualité rigoureuse et à des directives claires.
Types d'annotations vidéo et quand les utiliser
Conservez cette section comme contenu sortant et ce tableau après.
| Type d'annotation | Meilleur pour | Avantages | Attention |
|---|---|---|---|
| Boîte englobante 2D | Détection et suivi dans de nombreux domaines | Rapide et évolutif | Les boîtes non emballées réduisent la qualité ; nécessite une continuité d'identification |
| Polygone | Formes irrégulières (personnes/animaux/objets) | Des limites plus précises | Plus lent que les boîtes |
| Segmentation sémantique / par instance | Compréhension au pixel près | Idéal pour les contours et les scènes denses. | Coûteux ; nécessite une assurance qualité rigoureuse |
| Points clés / Monuments | Pose, expressions faciales, gestes | Permet la compréhension de la posture et de l'action | Nécessite des directives claires pour chaque point clé |
| Polyligne | Voies, frontières, chemins | Idéal pour la détection de routes/voies | Lignes directrices nécessaires pour les fusions/scissions |
| Cuboïde 3D | Scènes prenant en compte la profondeur (automobile/robotique) | Capture la position/le volume 3D | Plus de compétences et de temps requis |
| Étiquettes d'événements temporels | Actions/événements avec début/fin | Puissant pour la reconnaissance d'activité | Il faut définir précisément les termes « début/fin ». |
Cas d'utilisation de l'industrie de l'annotation vidéo
L'annotation vidéo est utilisée dans de nombreux secteurs, mais son adoption est la plus forte lorsque les modèles doivent comprendre les mouvements, les comportements et les événements au fil du temps. Vous trouverez ci-dessous les cas d'utilisation les plus courants.
Conduite autonome et systèmes ADAS
Objectifs communs : Détecter et suivre les usagers de la route, comprendre la structure des voies et reconnaître les situations critiques pour la sécurité (quasi-accidents, freinages brusques, changements de voie intempestifs).
Éléments à étiqueter : véhicules, piétons, cyclistes (avec des identifiants cohérents sur toutes les images), feux de circulation/panneaux, voies/bords de route et événements tels que « changement de voie » ou « passage piéton ».
Types d'annotations recommandés : boîtes englobantes 2D + identifiants de suivi (essentiels), polylignes pour les voies/bords de route, cuboïdes 3D optionnels pour la compréhension de la profondeur/taille.
Objectifs d'assurance qualité : éviter les changements d'identifiant dans les scènes encombrées, définir des règles d'occlusion claires (lorsque les objets sont partiellement cachés) et maintenir la cohérence des lignes de voie lors des changements d'image.
Soins de santé (Vidéo médicale : Endoscopie/Échographie/Chirurgie)
Objectifs communs : identifier au fil du temps les régions et les points de repère cliniquement pertinents afin de faciliter la détection, la classification et la compréhension des procédures.
Éléments à étiqueter : régions d’intérêt (limites des lésions/tissus), repères anatomiques, emplacements des instruments et segments temporels (par exemple, « polype visible » début→fin).
Types d'annotations recommandés : segmentation (pour des limites précises), points clés/repères (pour l'anatomie), cadres (pour les instruments), étiquettes d'événements temporels (pour les étapes de la procédure).
Priorité à l'assurance qualité : la précision des limites et la cohérence des étiquettes sont essentielles ; utilisez des définitions strictes, un examen par des experts et une gestion claire des cas « incertains/ambiguïtes » pour éviter des données de référence erronées.
Analyse des données de vente au détail et en magasin
Objectifs communs : Suivre les déplacements des clients, mesurer le temps d'attente/le comportement dans les files d'attente et détecter les interactions avec les produits afin d'améliorer les opérations et les décisions d'aménagement.
Que faut-il étiqueter : Suivi des personnes (identifiants), zones du magasin (rayons, caisses) et événements tels que « article choisi », « article retourné », « entrée dans la file d'attente », « sortie de la file d'attente ».
Types d'annotations les plus adaptés : Des cases et des identifiants de suivi pour les personnes, des polygones pour les zones, des étiquettes d'événements temporels pour les interactions et les événements de file d'attente.
Points clés de l'assurance qualité : définitions claires des événements (qu'est-ce qui compte comme « saisir » ou « toucher »), limites de zone cohérentes et règles d'étiquetage respectueuses de la vie privée (par exemple, éviter les détails au niveau du visage si cela n'est pas nécessaire).
Géospatial (Vidéo aérienne/drone/satellite)
Objectifs communs : Détecter et surveiller les infrastructures, cartographier les limites et suivre les objets en mouvement (véhicules/navires) sur de vastes zones et à résolution variable.
Que faut-il étiqueter : Routes/chemins, bâtiments/zones d'intérêt, limites des cours d'eau, objets en mouvement (avec traces) et événements de changement (avancement des travaux de construction, propagation des inondations).
Types d'annotations les plus adaptés : Polylignes (routes/bordures), polygones (zones/bâtiments), boîtes + suivi (objets en mouvement), segmentation optionnelle pour les classes de terre/eau/végétation.
Objectifs de l'assurance qualité : cohérence entre les emplacements et les niveaux de zoom, règles pour les objets à basse résolution et directives claires pour les cibles « partiellement visibles » ou floues.
Agriculture (Exploitations agricoles, Cultures, Élevage)
Objectifs communs : Surveiller l'état des cultures, détecter les mauvaises herbes et les maladies, et suivre le comportement du bétail pour optimiser la productivité et la sécurité.
Que faut-il étiqueter : Rangées de cultures/limites de champs, zones de mauvaises herbes par rapport aux zones cultivées, foyers de maladies, animaux (traces) et événements tels que « un animal pénètre dans une zone interdite ».
Types d'annotations les plus adaptés : Polylignes/polygones (lignes/champs), segmentation (culture vs mauvaise herbe/maladie), boîtes + suivi (bétail), étiquettes d'événements (incidents comportementaux).
Objectifs de l'assurance qualité : gestion de la saisonnalité et des variations d'éclairage, taxonomie cohérente (types de cultures/types de mauvaises herbes) et règles claires pour la végétation qui se chevauche et la visibilité partielle.
Médias, sports et divertissement
Objectifs communs : Suivre les joueurs/objets, détecter les moments forts et comprendre les actions à des fins d'analyse, de superposition de contenu ou d'indexation de contenu.
Que faut-il étiqueter : Suivi des joueurs et du ballon/objet, moments clés (but, tir, faute) et, en option, points de repère pour une compréhension détaillée du mouvement.
Types d'annotations les plus adaptés : Boîtes + suivi (joueurs/ballon), étiquettes d'événements temporels (points saillants), points clés optionnels pour l'analyse basée sur la pose.
Objectifs de l'assurance qualité : Chronologie précise des événements (début/fin), continuité de l'identification lors de mouvements rapides/occlusions et définitions cohérentes des événements subjectifs (par exemple, critères de « défaut »).
Sécurité dans le secteur manufacturier et industriel
Objectifs communs : Détecter les problèmes de conformité aux normes de sécurité, surveiller les zones réglementées et suivre les mouvements des équipements et des personnes afin de réduire les incidents.
Que faut-il étiqueter : Suivi des personnes, équipements de protection individuelle (casque/gilet), chariots élévateurs/robots, zones réglementées et événements tels que « entrée de zone », « quasi-collision », « distance de sécurité ».
Types d'annotations les plus adaptés : Boîtes + suivi (personnes/équipement), attributs (EPI), polygones (zones), étiquettes d'événements temporels (incidents de sécurité).
Priorités en matière d'assurance qualité : définitions de conformité très claires (qu'est-ce qui est considéré comme le « port du casque »), limites de zone strictes et contrôles des biais pour réduire les fausses alertes qui nuisent à la confiance.
Flux de travail étape par étape : Comment annoter une vidéo pour l’apprentissage automatique
Étape 1 : Définir la tâche (et ce à quoi ressemble un résultat « bon »)
Écrire:
- Cas d'utilisation cible (par exemple, suivi multi-objets vs reconnaissance d'actions)
- Sorties requises (boîtes vs masques vs pistes vs événements)
- Métriques d'acceptation (exemple : cohérence, exhaustivité, taux de réussite des révisions)
Les guides concurrents les mieux classés commencent par ici car cela évite des corrections ultérieures.
Étape 2 : Construisez votre ontologie + vos lignes directrices (le facteur de classement caché)
Une ontologie robuste réduit la dérive des étiquettes au fil du temps. Règles pratiques :
- Définissez chaque classe avec inclure/exclure exemples
- Définir la politique d'occlusion (quand continuer l'étiquetage et quand l'arrêter)
- Définir les règles d'identification (lorsqu'une nouvelle identification est créée)
Les équipes qui « itèrent en fonction de la réalité » réalisent un petit projet pilote, comparent les annotateurs, puis affinent les directives.
Étape 3 : Préparer les données vidéo (clips, échantillonnage, images clés)
Au lieu d'étiqueter chaque image :
- Segmentez les longues vidéos en segments significatifs. clips (par scène, angle de caméra, scénario)
- Choisissez un fréquence d'échantillonnage des images (Un taux plus bas réduit les redondances ; un taux plus élevé augmente la couverture et donc les coûts).
- Utilisez le images clés pour les moments de changement (mouvement/occlusion/interaction), puis propagez entre les deux.
Étape 4 : Annoter en tenant compte de la cohérence temporelle
Les flux de travail modernes ressemblent généralement à ceci :
- Étiquetez soigneusement les images clés
- Utilisez l'interpolation/propagation ou l'étiquetage assisté par IA pour combler les lacunes.
- Corriger manuellement la dérive, les occlusions et les objets manquants
L'automatisation est précieuse, mais seulement si l'assurance qualité est rigoureuse. De nombreux guides pratiques considèrent désormais l'automatisation comme une pratique courante.
Étape 5 : Assurance qualité qui détecte réellement les défaillances (et pas seulement un « contrôle ponctuel »)
Une pile QA pratique :
- Tour d'étalonnage : Plusieurs annotateurs étiquettent le même clip → comparaison des désaccords → mise à jour des règles
- Contrôles de continuité : Les identifiants ne doivent pas « sauter » d'un objet à l'autre ; l'intégrité du suivi est essentielle pour le suivi des ensembles de données.
- File d'attente pour l'examen des cas limites : flou de mouvement, occlusion, scènes encombrées
- Politique de « signalement de l’incertitude » : Ne faites pas de suppositions ; signalez les ambiguïtés aux relecteurs (empêche la corruption silencieuse des données).
Étape 6 : Exportez les annotations dans les formats attendus par votre pile d’apprentissage automatique.
Si vous entraînez des modèles de suivi, votre exportation doit préserver l'association à l'image et l'identité (track_id) . Les formats comme MOT sont explicitement conçus autour de frame_id et track_id.
Conseil : Choisissez le format d’exportation dès le début afin de ne pas découvrir trop tard que vous avez besoin de pistes, d’attributs ou d’événements que votre schéma actuel ne peut pas représenter.
Choix de conception des jeux de données qui déterminent le coût et les performances du modèle
Stratégie de fréquence d'images / d'échantillonnage
- Un échantillonnage élevé = plus d'images étiquetées, coût plus élevé, plus de redondance
- Un échantillonnage plus faible accélère l'étiquetage, mais risque de manquer des transitions rares. Les guides de type Roboflow recommandent explicitement d'expérimenter pour trouver le bon équilibre entre richesse des données et charge de travail.
Images clés vs étiquetage dense
- Un étiquetage dense peut être nécessaire pour les tâches à mouvement rapide ou critiques pour la sécurité.
- L'utilisation d'images clés et la propagation permettent souvent d'obtenir des séquences plus fluides ; les économies réalisées peuvent ensuite être investies dans l'assurance qualité.
Stratégie de montage (la diversité prime sur la quantité)
On obtient souvent de meilleures généralisations à partir de :
- Plus d'environnements, d'éclairages, d'angles de caméra et de cas particuliers qu'en ajoutant simplement plus d'heures de séquences similaires.
Défis courants de l'annotation vidéo
L'annotation vidéo demeure l'une des étapes les plus exigeantes de la conception de systèmes de vision par ordinateur fiables. Si les outils modernes ont permis d'améliorer la vitesse, le défi ne se limite plus à l'étiquetage d'un plus grand nombre d'images. Les équipes ont désormais besoin de données vidéo annotées précises, cohérentes, traçables et représentatives des conditions réelles. Les recommandations du secteur préconisent de plus en plus une combinaison d'automatisation, de vérification humaine et de gouvernance comme la voie la plus efficace à suivre.
1. Flux de travail à volume élevé et à forte intensité de temps
La vidéo génère d'énormes quantités de données. Un seul projet peut contenir des milliers de clips, de nombreux objets par image et de longues séquences temporelles qui doivent être suivies de manière cohérente. Même avec le suivi automatique et l'interpolation, une vérification humaine reste nécessaire pour valider les scènes complexes, corriger les dérives et confirmer les cas limites.
2. Maintenir la précision des annotations dans toutes les images
L'exactitude des étiquettes vidéo est plus difficile à garantir que celle des étiquettes d'images, car elles doivent rester correctes dans le temps, et non pas seulement sur une seule image. Les cadres de délimitation, les polygones, les points clés et les étiquettes d'événements peuvent facilement devenir incohérents lorsque les objets se déplacent rapidement, changent de forme ou disparaissent et réapparaissent. C'est pourquoi les équipes les plus performantes utilisent des directives claires, des audits périodiques et des vérifications par consensus plutôt que de s'appuyer sur un processus d'étiquetage en une seule étape.
3. Occlusion, flou de mouvement et complexité de la scène
Les images réelles sont souvent complexes. Les objets sont fréquemment partiellement cachés, mal éclairés, encombrés ou en mouvement rapide. Ces conditions rendent l'annotation plus difficile et peuvent nuire à la qualité du modèle si elles ne sont pas gérées de manière cohérente dans l'ensemble de données. Les recherches récentes et les tendances en matière d'outils témoignent d'un intérêt croissant pour l'annotation prenant en compte l'occlusion et la gestion des cas particuliers, car ce sont souvent ces situations qui mettent à l'épreuve les modèles de production.
4. Évolutivité sans compromis sur la qualité
Il est relativement facile d'étendre un projet d'annotation en ajoutant des annotateurs. En revanche, il est beaucoup plus difficile de le faire tout en préservant la cohérence. À mesure que les projets prennent de l'ampleur, les équipes sont souvent confrontées à une dérive des annotations, à des incompatibilités entre les relecteurs et à une qualité inégale d'un lot à l'autre. Les flux de travail les plus performants combinent l'automatisation pour gagner en rapidité avec la validation humaine, des ensembles de relectures de référence et un consensus mesurable entre les annotateurs.
5. Biais de l'ensemble de données et couverture incomplète des cas limites
Un modèle entraîné sur des séquences vidéo nettes et répétitives peut donner de bons résultats lors des tests, mais échouer en production. Les jeux de données vidéo doivent présenter une variation suffisante en termes d'éclairage, de conditions météorologiques, d'angles de caméra, de zones géographiques, de données démographiques et d'événements rares afin de refléter les conditions réelles de déploiement. Les recommandations du NIST concernant les risques liés à l'IA soulignent également la nécessité de contextualiser, de mesurer les risques et de gérer les impacts en aval, ce qui rend la conception des jeux de données tout aussi importante que l'étiquetage.
6. Sécurité, confidentialité et conformité des données
Les vidéos contiennent souvent des informations sensibles : visages, plaques d’immatriculation, images médicales, séquences de travail ou environnements clients. L’annotation des données pose donc également un problème de gouvernance des données. Selon le projet, les organisations peuvent avoir besoin de prestataires et de processus conformes au RGPD, à la loi HIPAA ou à des normes de gestion de la sécurité plus générales telles que l’ISO/IEC 27001.
7. Documentation insuffisante et faible auditabilité
Un jeu de données étiqueté n'est utile que si ses instructions et son historique de décisions sont clairs. En l'absence de règles d'annotation précises, les équipes peinent à reproduire la qualité à grande échelle. Les programmes d'annotation modernes nécessitent des directives versionnées, des règles de gestion des exceptions, des journaux d'assurance qualité et des critères d'acceptation documentés afin de permettre l'amélioration itérative des modèles plutôt que leur réentraînement sur des données de référence incohérentes.
Comment choisir le bon fournisseur d'étiquetage vidéo
Recherchez une expertise du domaine, pas seulement des capacités d'annotation.
Un fournisseur peut exceller dans la création de boîtes englobantes génériques, mais être moins compétent en imagerie médicale, conduite autonome, analyse du comportement des consommateurs ou inspection industrielle. Choisissez un partenaire qui comprend votre ontologie, les objectifs de votre modèle et les cas particuliers importants dans votre environnement de déploiement. Une bonne connaissance du domaine permet généralement d'établir de meilleures directives, de réduire les reprises et d'assurer une plus grande cohérence des étiquettes.
Évaluer leur système d'assurance qualité
Demandez au fournisseur comment il évalue la qualité des annotations. Les fournisseurs les plus performants utilisent généralement un système d'assurance qualité en plusieurs étapes, la remontée des problèmes par les relecteurs, des référentiels de référence et des vérifications de la concordance entre les annotateurs, le cas échéant. Si la qualité est décrite de manière vague et non liée à des processus mesurables, c'est un signal d'alarme.
Confirmez qu'ils prennent en charge les flux de travail avec intervention humaine.
L'étiquetage vidéo moderne ne doit être ni entièrement manuel, ni entièrement automatisé. Les meilleurs prestataires combinent pré-étiquetage assisté par modèle, suivi d'objets, interpolation et vérification par des experts. Cette approche hybride améliore généralement la rapidité tout en préservant la précision sur les images difficiles et les événements ambigus.
Vérifier l'état de sécurité et de conformité
Si vos données comprennent des informations personnelles, médicales, financières ou réglementées, la sécurité ne doit pas être négligée. Renseignez-vous sur le contrôle d'accès, les pistes d'audit, la séparation des données, les politiques de conservation et vérifiez si le fournisseur peut répondre aux exigences applicables à votre activité, telles que le RGPD, la loi HIPAA ou les pratiques conformes à la norme ISO/IEC 27001.
Évaluer l'évolutivité et le réalisme des délais de livraison
Un fournisseur doit pouvoir passer du projet pilote à la production sans compromettre la qualité. Renseignez-vous sur sa capacité à gérer les augmentations soudaines de volume, les programmes multilingues ou multirégionaux, la formation des relecteurs et la gestion des cas particuliers. Un devis bon marché est inutile s'il engendre des retards, des coûts de réétiquetage et de réentraînement des modèles.
Renseignez-vous sur les outils, l'intégration et l'auditabilité.
Les bons fournisseurs doivent maîtriser les plateformes d'annotation modernes et prendre en charge les exportations propres, le versionnage des taxonomies et les rapports d'assurance qualité. Vous devez pouvoir retracer les éléments étiquetés, par qui, selon quelle version des directives et comment les litiges ont été résolus. Cette visibilité est essentielle pour le débogage des modèles et l'amélioration continue des opérations MLOps.
Comment Shaip soutient les projets d'annotation vidéo
Shaip prend en charge les projets d'annotation vidéo, notamment la collecte de données, l'étiquetage des images et des événements, le suivi d'objets, la segmentation, le marquage temporel et le contrôle qualité. Shaip assure également la dépersonnalisation des flux de travail vidéo sensibles, incluant le masquage ou le floutage des identités si nécessaire. Dans divers cas d'utilisation, Shaip contribue aux projets de vision par ordinateur, d'IA appliquée à la santé, d'IA multimodale et d'IA spatiale, tout en proposant des services associés tels que les jeux de données sous licence, l'alignement des transcriptions et l'enrichissement des métadonnées.
Conclusion
L'annotation vidéo repose autant sur la technologie que sur l'équipe qui travaille sur le projet. Elle offre de nombreux avantages à divers secteurs. Toutefois, sans les services d'annotateurs expérimentés et compétents, il est difficile de produire des modèles de qualité optimale.
Pour le déploiement d'un modèle d'IA avancé basé sur la vision par ordinateur, Shaip est le prestataire idéal. En matière d'annotation vidéo, l'expérience et la fiabilité sont essentielles et peuvent faire toute la différence pour la réussite de votre projet.
Chez Shaip, nous possédons l'expertise nécessaire pour gérer des projets d'annotation vidéo de complexité et d'exigences variées. Notre équipe d'annotateurs expérimentés est formée pour vous offrir un accompagnement personnalisé, et nos spécialistes en supervision humaine veillent à répondre à vos besoins à court et à long terme. Nous garantissons des annotations de la plus haute qualité, conformes aux normes de sécurité des données les plus strictes, sans jamais compromettre les délais, la précision ni la cohérence.
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Questions fréquentes
Définissez la tâche, établissez des directives d'étiquetage, choisissez l'échantillonnage/les images clés, annotez avec une cohérence temporelle, effectuez l'assurance qualité, puis exportez au format attendu par votre pipeline d'entraînement.
Les ensembles de données vidéo utilisent généralement des étiquettes d'images et d'événements, des balises de suivi, des masques de segmentation et des balises temporelles qui indiquent le début et la fin d'une action.
La qualité est généralement améliorée grâce à un contrôle qualité temporel, à l'examen des cas complexes, à un contrôle qualité en plusieurs étapes et à l'expertise des cas limites.
Oui, les éléments visuels sensibles dans une vidéo peuvent être protégés par des méthodes de dépersonnalisation telles que le floutage ou le masquage des identités et autres contenus privés.
Ils devraient rechercher un soutien pour la collecte vidéo, l'étiquetage des images et des événements, le suivi, la segmentation, le marquage temporel, l'assurance qualité et les services de conservation connexes tels que l'alignement des transcriptions et l'enrichissement des métadonnées.
Le coût dépend du volume d'images, du type d'annotation (boîtes, segmentation ou 3D), de la complexité de la scène et des exigences en matière d'assurance qualité. Un projet pilote permet d'estimer le temps par clip avant la mise à l'échelle.
Les cas d'utilisation courants incluent le suivi d'objets, la reconnaissance d'actions, la détection d'événements, l'analyse de la surveillance, la segmentation des routes et des voies, et l'évaluation des dommages causés aux véhicules.
