Un guide complet pour

Annotation et étiquetage vidéo

pour l'apprentissage automatique

L'image dit mille mots est un dicton assez courant que nous avons tous entendu. Maintenant, si une image pouvait dire mille mots, imaginez ce qu'une vidéo pourrait dire ? Un million de choses, peut-être. L'apprentissage par ordinateur est l'un des sous-domaines révolutionnaires de l'intelligence artificielle. Aucune des applications révolutionnaires qui nous ont été promises, telles que les voitures sans conducteur ou les caisses intelligentes, n'est possible sans annotation vidéo.

L'intelligence artificielle est utilisée dans plusieurs secteurs pour automatiser des projets complexes, développer des produits innovants et avancés et fournir des informations précieuses qui changent la nature de l'entreprise. La vision par ordinateur est l'un de ces sous-domaines de l'IA qui peut complètement modifier le fonctionnement de plusieurs industries qui dépendent de quantités massives d'images et de vidéos capturées.

La vision par ordinateur, également appelée CV, permet aux ordinateurs et aux systèmes associés de tirer des données significatives à partir de visuels - images et vidéos, et de prendre les mesures nécessaires en fonction de ces informations. Les modèles d'apprentissage automatique sont formés pour reconnaître des modèles et capturer ces informations dans leur stockage artificiel afin d'interpréter efficacement les données visuelles en temps réel.

Annotation vidéo

Guide d'achat des annotations vidéo
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A qui s'adresse ce guide ?

Ce guide complet s'adresse à :

  • Vous tous, entrepreneurs et solopreneurs, qui consommez régulièrement des quantités massives de données
  • IA et machine learning ou professionnels qui se lancent dans les techniques d'optimisation des processus
  • Les chefs de projet qui ont l'intention de mettre en œuvre un délai de mise sur le marché plus rapide pour leurs modèles d'IA ou leurs produits basés sur l'IA
  • Et les passionnés de technologie qui aiment entrer dans les détails des couches impliquées dans les processus d'IA.
Guide d'annotation vidéo

Qu'est-ce que l'annotation vidéo ?

L'annotation vidéo est la technique de reconnaissance, de marquage et d'étiquetage de chaque objet dans une vidéo. Il aide les machines et les ordinateurs à reconnaître les objets en mouvement image par image dans une vidéo.

Qu'est-ce que l'annotation vidéo ? En termes simples, un annotateur humain examine une vidéo, étiquette l'image image par image et la compile dans des ensembles de données de catégories prédéterminées, qui sont utilisées pour former des algorithmes d'apprentissage automatique. Les données visuelles sont enrichies en ajoutant des balises d'informations critiques sur chaque image vidéo.

Les ingénieurs ont compilé les images annotées dans des ensembles de données sous des conditions prédéterminées.
catégories pour former leurs modèles de ML requis. Imaginez que vous entraînez un modèle pour améliorer sa capacité à comprendre les feux de circulation. Ce qui se passe essentiellement, c'est que l'algorithme est formé sur des données de vérité terrain contenant d'énormes quantités de vidéos montrant des signaux de trafic, ce qui aide le modèle ML à prédire avec précision les règles de circulation.

Objectif de l'annotation vidéo

L'annotation vidéo est principalement utilisée pour créer un ensemble de données pour développer un modèle d'IA basé sur la perception visuelle. Les vidéos annotées sont largement utilisées pour construire des véhicules autonomes capables de détecter les panneaux de signalisation, la présence de piétons, de reconnaître les limites des voies et de prévenir les accidents dus à un comportement humain imprévisible.. Les vidéos annotées servent des objectifs spécifiques de l'industrie de la vente au détail en termes de magasins de détail gratuits et de recommandations de produits personnalisées.

Il est également utilisé dans domaines médical et de la santé, en particulier dans l'IA médicale, pour une identification précise des maladies et une assistance lors des interventions chirurgicales. Les scientifiques exploitent également cette technologie pour étudier les effets de la technologie solaire sur les oiseaux.

L'annotation vidéo a plusieurs applications dans le monde réel. Il est utilisé dans de nombreuses industries, mais l'industrie automobile exploite principalement son potentiel pour développer des systèmes de véhicules autonomes. Examinons de plus près l'objectif principal.
But de l'annotation vidéo

Détecter les objets

L'annotation vidéo aide les machines à reconnaître les objets capturés dans les vidéos. Puisque les machines ne peuvent ni voir ni interpréter le monde qui les entoure, elles ont besoin de l'aide de humains pour identifier les objets cibles et les reconnaître avec précision dans plusieurs cadres.

Pour qu'un système d'apprentissage automatique fonctionne parfaitement, il doit être formé sur d'énormes quantités de données pour atteindre le résultat souhaité

Localiser les objets

Il y a de nombreux objets dans une vidéo, et l'annotation de chaque objet est difficile et parfois inutile. La localisation d'objet signifie localiser et annoter l'objet le plus visible et la partie focale de l'image.

Suivi des objets

L'annotation vidéo est principalement utilisée dans la construction de véhicules autonomes, et il est crucial de disposer d'un système de suivi d'objets qui aide les machines à comprendre avec précision le comportement humain et la dynamique de la route. Il aide à suivre le flux de la circulation, les mouvements des piétons, les voies de circulation, les signaux, les panneaux de signalisation, etc.

Suivi des activités

Une autre raison pour laquelle l'annotation vidéo est essentielle est qu'elle est utilisée pour former la vision par ordinateurML basés sur des projets pour estimer avec précision les activités et les poses humaines. L'annotation vidéo aide à mieux comprendre l'environnement en suivant l'activité humaine et en analysant les comportements imprévisibles. De plus, cela aide également à prévenir les accidents en surveillant les activités d'objets non statiques tels que les piétons, les chats, les chiens, etc. et en estimant leurs mouvements pour développer des véhicules sans conducteur.

Annotation vidéo vs annotation d'image

Les annotations vidéo et image sont assez similaires à bien des égards, et les techniques utilisées pour annoter les images s'appliquent également à l'annotation vidéo. Cependant, il existe quelques différences fondamentales entre ces deux éléments, qui aideront les entreprises à choisir le bon type de annotation de données dont ils ont besoin pour leur objectif spécifique.

Annotation vidéo Vs. Annotation d'images

en temps réel

Lorsque vous comparez une vidéo et une image fixe, une image animée telle qu'une vidéo est une structure de données beaucoup plus complexe. Une vidéo offre beaucoup plus d'informations par image et un meilleur aperçu de l'environnement. 

Contrairement à une image fixe qui montre une perception limitée, Données vidéo fournit des informations précieuses sur la position de l'objet. Il vous permet également de savoir si l'objet en question est en mouvement ou immobile et vous indique également la direction de son mouvement. 

Par exemple, lorsque vous regardez une photo, vous ne pourrez peut-être pas discerner si une voiture vient de s'arrêter ou de démarrer. Une vidéo vous donne une bien meilleure clarté qu'une image. 

Puisqu'une vidéo est une série d'images livrées dans une séquence, elle offre également des informations sur les objets partiellement ou totalement obstrués en comparant les images avant et après. D'un autre côté, une image parle du présent et ne vous donne pas d'étalon de comparaison. 

Enfin, une vidéo contient plus d'informations par unité ou image qu'une image. Et, lorsque les entreprises souhaitent développer des contenus immersifs ou complexes IA et apprentissage automatique solutions, l'annotation vidéo sera utile.

Processus d'annotation

Étant donné que les vidéos sont complexes et continues, elles offrent un défi supplémentaire aux annotateurs. Les annotateurs sont tenus d'examiner chaque image de la vidéo et de suivre avec précision les objets à chaque étape et image. Pour y parvenir plus efficacement, les sociétés d'annotation vidéo avaient l'habitude de réunir plusieurs équipes pour annoter les vidéos. Cependant, l'annotation manuelle s'est avérée être une tâche laborieuse et chronophage. 

Les progrès de la technologie ont permis aux ordinateurs, de nos jours, de suivre sans effort les objets d'intérêt sur toute la durée de la vidéo et d'annoter des segments entiers avec peu ou pas d'intervention humaine. C'est pourquoi l'annotation vidéo devient beaucoup plus rapide et plus précise. 

Précision

Les entreprises utilisent des outils d'annotation pour assurer une plus grande clarté, précision et efficacité dans le processus d'annotation. En utilisant des outils d'annotation, le nombre d'erreurs est considérablement réduit. Pour que l'annotation vidéo soit efficace, il est crucial d'avoir la même catégorisation ou les mêmes étiquettes pour le même objet tout au long de la vidéo. 

Les outils d'annotation vidéo peuvent suivre les objets automatiquement et de manière cohérente sur toutes les images et n'oubliez pas d'utiliser le même contexte pour la catégorisation. Cela garantit également une plus grande cohérence, une plus grande précision et de meilleurs modèles d'IA.

Techniques d'annotation vidéo

L'annotation d'images et de vidéos utilise des outils et des techniques presque similaires, bien qu'elle soit plus complexe et plus laborieuse. Contrairement à une seule image, une vidéo est difficile à annoter puisqu'elle peut contenir près de 60 images par seconde. Les vidéos prennent plus de temps à annoter et nécessitent également des outils d'annotation avancés.

Méthode d'image unique

Méthode d'image unique La méthode d'annotation vidéo à image unique est la technique traditionnelle qui extrait chaque image de la vidéo et annote les images une par une. La vidéo est divisée en plusieurs images, et chaque image est annotée en utilisant le traditionnel annotation d'image méthode. Par exemple, une vidéo à 40 ips est décomposée en images de 2,400 XNUMX images par minute.

La méthode de l'image unique était utilisée avant l'utilisation des outils d'annotation ; cependant, ce n'est pas un moyen efficace d'annoter une vidéo. Cette méthode prend du temps et n'offre pas les avantages d'une vidéo.

Un autre inconvénient majeur de cette méthode est que puisque la vidéo entière est considérée comme une collection d'images séparées, elle crée des erreurs dans l'identification de l'objet. Le même objet peut être classé sous différentes étiquettes dans différents cadres, ce qui fait que l'ensemble du processus perd de sa précision et de son contexte.

Le temps consacré à l'annotation de vidéos à l'aide de la méthode de l'image unique est exceptionnellement élevé, ce qui augmente le coût du projet. Même un petit projet de moins de 20 ips prendra beaucoup de temps à annoter. Il peut y avoir beaucoup d'erreurs de classification, de délais manqués et d'erreurs d'annotation.

Méthode de trame continue

Méthode de trame continue La méthode d'image continue ou d'image en continu est la plus populaire. Cette méthode utilise des outils d'annotation qui suivent les objets tout au long de la vidéo avec leur emplacement image par image. En utilisant cette méthode, la continuité et le contexte sont bien maintenus.

La méthode d'image continue utilise des techniques telles que le flux optique pour capturer avec précision les pixels d'une image et de la suivante et analyser le mouvement du Pixel dans l'image actuelle. Il garantit également que les objets sont classés et étiquetés de manière cohérente sur toute la vidéo. L'entité est toujours reconnue même lorsqu'elle entre et sort du cadre.

Lorsque cette méthode est utilisée pour annoter des vidéos, le projet d'apprentissage automatique peut identifier avec précision les objets présents au début de la vidéo, disparaître hors de vue pendant quelques images et réapparaître à nouveau.

Si une seule méthode d'image est utilisée pour l'annotation, l'ordinateur peut considérer l'image réapparue comme un nouvel objet entraînant une mauvaise classification. Cependant, dans une méthode d'image continue, l'ordinateur considère le mouvement des images, s'assurant que la continuité et l'intégrité de la vidéo sont bien maintenues.

La méthode d'image continue est un moyen plus rapide d'annoter et offre de plus grandes capacités aux projets ML. L'annotation est précise, élimine les préjugés humains et la catégorisation est plus précise. Cependant, ce n'est pas sans risques. Certains facteurs peuvent altérer son efficacité, tels que la qualité de l'image et la résolution vidéo.

Types d'annotation vidéo

Plusieurs méthodes d'annotation vidéo, telles qu'une annotation de point de repère, sémantique, cuboïde 3D, polygone et polyligne, sont utilisées pour annoter les vidéos. Regardons les plus populaires ici.

Annotation de point de repère

L'annotation de repère, également appelée point clé, est généralement utilisée pour identifier des objets, des formes, des postures et des mouvements plus petits.

Des points sont placés sur l'objet et liés, ce qui crée un squelette de l'élément sur chaque image vidéo. Ce type d'annotation est principalement utilisé pour détecter les traits du visage, les poses, les émotions et les parties du corps humain pour développer des applications AR/VR, des applications de reconnaissance faciale et des analyses sportives.

Annotation de point de repère

Segmentation Sémantique

La segmentation sémantique est un autre type d'annotation vidéo qui aide à former de meilleurs modèles d'intelligence artificielle. Chaque pixel présent dans une image est affecté à une classe spécifique dans cette méthode.

En attribuant une étiquette à chaque pixel de l'image, la segmentation sémantique traite plusieurs objets de la même classe comme une seule entité. Cependant, lorsque vous utilisez la segmentation sémantique d'instance, plusieurs objets de la même classe sont traités comme des instances individuelles différentes.

Segmentation Sémantique

Annotation cuboïde 3D

Ce type de technique d'annotation est utilisé pour une représentation 3D précise des objets. La méthode de la boîte englobante 3D permet d'étiqueter la longueur, la largeur et la profondeur de l'objet lorsqu'il est en mouvement et analyse la façon dont il interagit avec l'environnement. Il permet de détecter la position et le volume de l'objet par rapport à son environnement tridimensionnel.

Les annotateurs commencent par dessiner des cadres de délimitation autour de l'objet d'intérêt et en gardant des points d'ancrage au bord du cadre. Pendant le mouvement, si l'un des points d'ancrage de l'objet est bloqué ou hors de vue à cause d'un autre objet, il est possible de dire où le bord pourrait être basé sur la longueur, la hauteur et l'angle mesurés dans le cadre approximativement.

Annotation cuboïde 3D

Annotation de polygone

La technique d'annotation polygonale est généralement utilisée lorsque la technique de boîte englobante 2D ou 3D s'avère insuffisante pour mesurer la forme d'un objet avec précision ou en mouvement. Par exemple, l'annotation polygonale est susceptible de mesurer un objet irrégulier, tel qu'un être humain ou un animal.

Pour que la technique d'annotation de polygones soit précise, l'annotateur doit tracer des lignes en plaçant des points précisément autour du bord de l'objet d'intérêt.

Annotation de polygone

Annotation polyligne

L'annotation polyligne permet de former des outils d'IA informatisés pour détecter les voies de circulation afin de développer des systèmes de véhicules autonomes de haute précision. L'ordinateur permet à la machine de voir la direction, le trafic et la déviation en détectant les voies, les bordures et les limites.

L'annotateur dessine des lignes précises le long des bordures de voie afin que le système d'IA puisse détecter les voies sur la route.

Annotation polyligne

Boîte englobante 2D 

La méthode de la boîte englobante 2D est peut-être la plus utilisée pour annoter des vidéos. Dans cette méthode, les annotateurs placent des boîtes rectangulaires autour des objets d'intérêt pour l'identification, la catégorisation et l'étiquetage. Les boîtes rectangulaires sont dessinées manuellement autour des objets à travers les cadres lorsqu'ils sont en mouvement.

Pour s'assurer que la méthode de la boîte englobante 2D fonctionne efficacement, l'annotateur doit s'assurer que la boîte est dessinée aussi près que possible du bord de l'objet et étiquetée de manière appropriée dans tous les cadres.

Boîte englobante 2D

Industries qui s'appuient sur l'annotation vidéo

Les possibilités d'annotation vidéo semblent infinies ; cependant, certaines industries utilisent cette technologie beaucoup plus que d'autres. Mais il est sans aucun doute vrai que nous avons à peine touché la pointe de cet iceberg innovant, et plus est encore à venir. Quoi qu'il en soit, nous avons répertorié les industries qui s'appuient de plus en plus sur l'annotation vidéo.

Systèmes de véhicules autonomes

Les systèmes d'IA activés par la vision par ordinateur aident à développer des voitures autonomes et sans conducteur. L'annotation vidéo a été largement utilisée dans le développement de systèmes de véhicules autonomes haut de gamme pour la détection d'objets, tels que des signaux, d'autres véhicules, des piétons, des lampadaires, etc.

Intelligence Artificielle Médicale

Le secteur de la santé connaît également une augmentation plus importante de l'utilisation des services d'annotation vidéo. Parmi les nombreux avantages offerts par la vision par ordinateur figurent les diagnostics médicaux et l'imagerie.

S'il est vrai que l'IA médicale ne commence à tirer parti des avantages de la vision par ordinateur que récemment, nous sommes sûrs qu'elle a une pléthore d'avantages à offrir à l'industrie médicale. L'annotation vidéo s'avère utile dans l'analyse des mammographies, des radiographies, des tomodensitogrammes, etc., pour aider à surveiller l'état des patients. Il aide également les professionnels de la santé à identifier les conditions tôt et à aider à la chirurgie.

Commerce de détail

Le secteur de la vente au détail utilise également l'annotation vidéo pour comprendre le comportement des consommateurs afin d'améliorer ses services. En annotant des vidéos de consommateurs dans les magasins, il est possible de savoir comment les clients sélectionnent les produits, remettent les produits en rayon et évitent les vols.

Industrie géospatiale

L'annotation vidéo est également utilisée dans l'industrie de la surveillance et de l'imagerie. La tâche d'annotation comprend la dérivation de renseignements précieux à partir de drones, de satellites et de séquences aériennes pour former les équipes ML afin d'améliorer la surveillance et la sécurité. Les équipes ML sont formées pour suivre les suspects et les véhicules afin de suivre visuellement leur comportement. La technologie géospatiale alimente également l'agriculture, la cartographie, la logistique et la sécurité.

Agriculture

Les capacités de vision par ordinateur et d'intelligence artificielle sont utilisées pour améliorer l'agriculture et l'élevage. L'annotation vidéo aide également à comprendre et à suivre la croissance des plantes, les mouvements du bétail et à améliorer les performances des machines de récolte.

La vision par ordinateur peut également analyser la qualité du grain, la croissance des mauvaises herbes, l'utilisation d'herbicides, etc.

Moyenne

L'annotation vidéo est également utilisée dans l'industrie des médias et du contenu. Il est utilisé pour aider à analyser, suivre et améliorer les performances des équipes sportives, identifier le contenu sexuel ou violent sur les publications sur les réseaux sociaux et améliorer les vidéos publicitaires, et plus encore.

Industriel

L'industrie manufacturière utilise également de plus en plus l'annotation vidéo pour améliorer la productivité et l'efficacité. Des robots sont entraînés sur des vidéos annotées pour naviguer dans les stations fixes, inspecter les chaînes de montage, suivre les colis dans la logistique. Des robots entraînés sur des vidéos annotées aident à repérer les articles défectueux dans les lignes de production.

Annotation vidéo Défis de

L'annotation vidéo peut poser quelques problèmes aux annotateurs. Regardons quelques points que vous devez considérer avant de commencer annotation vidéo pour la vision par ordinateur projets.

Défis d'annotation vidéo

Procédure fastidieuse

L'un des plus grands défis de l'annotation vidéo est de gérer des ensembles de données vidéo qui doivent être examinés et annotés. Pour former avec précision les modèles de vision par ordinateur, il est crucial d'accéder à de grandes quantités de vidéos annotées. Étant donné que les objets ne sont pas immobiles, comme ils le seraient dans un processus d'annotation d'images, il est essentiel d'avoir des annotateurs hautement qualifiés qui peuvent capturer des objets en mouvement.

Les vidéos doivent être décomposées en clips plus petits de plusieurs images, et des objets individuels peuvent ensuite être identifiés pour une annotation précise. À moins d'utiliser des outils d'annotation, il existe un risque que l'ensemble du processus d'annotation soit fastidieux et chronophage.

Précision

Maintenir un haut niveau de précision pendant le processus d'annotation vidéo est une tâche difficile. La qualité des annotations doit être vérifiée de manière cohérente à chaque étape pour s'assurer que l'objet est suivi, classé et étiqueté correctement.

À moins que la qualité de l'annotation ne soit vérifiée à différents niveaux, il est impossible de concevoir ou d'entraîner un algorithme unique et de qualité. De plus, une catégorisation ou une annotation inexacte peut également avoir un impact sérieux sur la qualité du modèle de prédiction.

Évolutivité

En plus d'assurer l'exactitude et la précision, l'annotation vidéo doit également être évolutive. Les entreprises préfèrent les services d'annotation qui les aident à développer, déployer et mettre à l'échelle rapidement des projets ML sans impact massif sur les résultats.

Choisir le bon fournisseur d'étiquetage vidéo

Choisir le bon fournisseur Le défi final et probablement le plus crucial de l'annotation vidéo consiste à faire appel aux services d'un fournisseur de services d'annotation de données vidéo fiable et expérimenté. Avoir un spécialiste fournisseur de services d'annotation vidéo contribuera grandement à garantir que vos projets ML sont développés de manière robuste et déployés à temps.

Il est également essentiel d'engager un fournisseur qui veille à ce que les normes et réglementations de sécurité soient scrupuleusement respectées. Choisir le fournisseur le plus populaire ou le moins cher n'est pas toujours la bonne décision. Vous devez rechercher le bon fournisseur en fonction des besoins de votre projet, des normes de qualité, de l'expérience et de l'expertise de l'équipe.

Conclusion

L'annotation vidéo concerne autant la technologie que l'équipe travaillant sur le projet. Il a une pléthore d'avantages pour une gamme d'industries. Pourtant, sans les services d'annotateurs expérimentés et compétents, vous ne pourrez peut-être pas fournir de modèles de classe mondiale.

Lorsque vous cherchez à lancer un modèle d'IA avancé basé sur la vision par ordinateur, Shai devrait être votre choix pour un fournisseur de services. Lorsqu'il s'agit de qualité et de précision, l'expérience et la fiabilité comptent. Cela peut faire une grande différence dans la réussite de votre projet.

Chez Shaip, nous avons l'expérience nécessaire pour gérer des projets d'annotation vidéo de différents niveaux de complexité et d'exigences. Nous avons une équipe expérimentée d'annotateurs formés pour offrir un soutien personnalisé à votre projet et des spécialistes de la supervision humaine pour satisfaire les besoins à court et à long terme de votre projet.

Nous fournissons uniquement des annotations de la plus haute qualité qui respectent les normes strictes de sécurité des données sans compromettre les délais, la précision et la cohérence.

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Foire À Questions (FAQ)

L'annotation vidéo consiste à étiqueter des clips vidéo utilisés pour entraîner des modèles d'apprentissage automatique afin d'aider le système à identifier des objets. L'annotation vidéo est un processus complexe, contrairement à l'annotation d'image, car elle implique de décomposer l'intégralité de la vidéo en plusieurs images et séquences d'images. Les images image par image sont annotées afin que le système puisse reconnaître et identifier les objets avec précision.

Les annotateurs vidéo utilisent plusieurs outils pour les aider à annoter efficacement la vidéo. Cependant, l'annotation vidéo est un processus complexe et long. Étant donné que l'annotation de vidéos prend beaucoup plus de temps que l'annotation d'images, les outils permettent d'accélérer le processus, de réduire les erreurs et d'augmenter la précision de la classification.

Oui, il est possible d'annoter des vidéos YouTube. À l'aide de l'outil d'annotation, vous pouvez ajouter du texte, mettre en évidence des parties de votre vidéo et ajouter des liens. Vous pouvez modifier et ajouter de nouvelles annotations, en choisissant parmi différents types d'annotations, tels que bulle, texte, projecteur, note et étiquette.

Le coût total de l'annotation vidéo dépend de plusieurs facteurs. Le premier est la longueur de la vidéo, le type d'outil utilisé pour le processus d'annotation et le type d'annotation requis. Vous devez tenir compte du temps passé par les annotateurs humains et les spécialistes de la supervision pour garantir la livraison d'un travail de haute qualité. Un travail d'annotation vidéo professionnel est nécessaire pour développer des modèles d'apprentissage automatique de qualité.

La qualité de l'annotation dépend de la précision et de la capacité à entraîner avec précision votre modèle ML dans le but spécifique. Un travail de haute qualité sera dépourvu de biais, d'erreurs de classification et d'images manquantes. Des vérifications multiples à différents niveaux du processus d'annotation assureront une meilleure qualité de travail.