ビデオ注釈とラベル付けによる機械学習の精度の最大化 :
包括的なガイド
百聞は一見に如かず、というのは誰もが聞いたことのあるよく知られた格言です。写真が百聞は一見に如かずなら、ビデオが何を語れるか想像してみてください。おそらく、何百万ものことわざがあるでしょう。人工知能の革命的なサブフィールドの 1 つがコンピューター学習です。自動運転車やインテリジェントな小売店のレジなど、私たちが期待されている画期的なアプリケーションはどれも、ビデオ注釈なしでは実現できません。
人工知能は、複雑なプロジェクトの自動化、革新的で高度な製品の開発、ビジネスの性質を変える貴重な洞察の提供など、さまざまな業界で使用されています。コンピューター ビジョンは、AI のサブフィールドの 1 つであり、大量のキャプチャされた画像やビデオに依存するさまざまな業界の運営方法を完全に変えることができます。
コンピューター ビジョン (CV とも呼ばれる) により、コンピューターと関連システムは画像や動画などのビジュアルから意味のあるデータを抽出し、その情報に基づいて必要なアクションを実行できます。機械学習モデルは、パターンを認識し、この情報を人工ストレージにキャプチャして、リアルタイムのビジュアル データを効果的に解釈するようにトレーニングされています。
このガイドは誰のためのものですか？
この広範なガイドの対象は次のとおりです。
- 膨大な量のデータを定期的に処理している起業家や個人事業主の皆さん
- AIと機械学習、またはプロセス最適化手法を使い始めている専門家
- AIモデルまたはAI駆動型製品の市場投入までの時間を短縮することを目的としたプロジェクトマネージャー
- そして、AIプロセスに関係するレイヤーの詳細を知りたい技術愛好家。
ビデオアノテーションとは何ですか？
ビデオ アノテーションは、ビデオ フレーム内のオブジェクト、アクション、またはイベントにラベルとタグを付け、人工知能 (AI) と機械学習 (ML) のコンピューター ビジョン モデルをトレーニングするプロセスです。
ビデオ注釈は、時間ベースのフレーム全体にわたって人、車両、活動などの要素を識別することにより、機械が動的な視覚データを解釈し、物体の動きを追跡し、パターンを認識することを可能にするため、自動運転、監視、ロボット工学、人間の活動認識などのアプリケーションに不可欠なものとなっています。
例えば、自動運転車の開発において、ビデオアノテーションは、ダッシュカム映像内の歩行者、信号、他の車両、車線区分線といった道路上の要素にラベルを付けるために使用されます。これにより、AIシステムは様々な物体や状況を認識し、それらに対応することで、現実世界の環境で安全に走行する方法を学習することができます。
ML でのビデオのアノテーションとラベリングの目的
動画アノテーションは主に、視覚認識に基づくAIモデルを開発するためのデータセットを作成するために使用されます。アノテーション付き動画は、 道路標識や歩行者の存在を検知し、車線境界を認識し、予測できない人間の行動による事故を防ぐことができる自律走行車アノテーション付き動画は、レジなし小売店の運営やカスタマイズされた商品レコメンデーションの提供といった小売業界の特定の目的に役立ちます。機械学習プロジェクトにおいて高いモデルパフォーマンスを実現するには、適切なアノテーションと明確に定義された目的が不可欠です。
でも使用されています 医療・ヘルスケア分野、特に医療AI正確な病気の特定と手術中の支援に役立てられています。科学者たちはこの技術を利用して、太陽光技術が鳥類に与える影響を研究しています。
ビデオアノテーションには、実際のアプリケーションがいくつかあります。 多くの業界で使用されていますが、自動車業界は主に自動運転車システムを開発する可能性を活用しています。 主な目的を詳しく見ていきましょう。
オブジェクトを検出する
ビデオ注釈は、マシンがビデオでキャプチャされたオブジェクトを認識するのに役立ちます。 機械は周囲の世界を見たり解釈したりできないため、 人間がターゲットオブジェクトを識別し、複数のフレームでそれらを正確に認識する.
機械学習システムが完璧に機能するためには、望ましい結果を達成するために大量のデータでトレーニングする必要があります
オブジェクトをローカライズする
動画には多くのオブジェクトが含まれており、個々のオブジェクトにアノテーションを付与するのは困難であり、場合によっては不要なこともあります。オブジェクトのローカリゼーションとは、画像の中で最も目立つオブジェクトと焦点となる部分を特定し、アノテーションを付与することを意味します。しかし、複雑なシーン内で重なり合うオブジェクトのローカリゼーションは特に困難です。同じ空間を共有するオブジェクトを区別するために、慎重なレイヤー管理と正確なアノテーションが必要となるためです。
オブジェクトの追跡
動画アノテーションは主に自動運転車の開発に利用されており、機械が人間の行動や道路の挙動を正確に理解するのに役立つオブジェクト追跡システムが不可欠です。さらに、オブジェクト追跡は、移動物体の自動識別と監視を可能にするため、品質管理とプロセスの最適化にも不可欠です。交通の流れ、歩行者の動き、車線、信号、道路標識などの追跡に役立ちます。
活動の追跡
ビデオ注釈は、 コンピュータビジョンのトレーニング人間の活動、姿勢、感情検出やジェスチャー認識といった複雑な動作を正確に推定する、機械学習（ML）モデル。これは、機械が人間の行動を追跡・分析し、歩行者や動物といった非静的な物体を監視し、動きを予測するのに役立つため、自動運転車、ゲーム、AR、VRといったアプリケーションに不可欠な技術です。動画と画像のアノテーションには類似点がありますが、動画のアノテーションはフレーム間の動きやコンテキストを捉えるため、高度なAIアプリケーションに豊富な洞察を提供します。
ビデオ注釈と画像注釈
ビデオと画像の注釈は多くの点で非常に似ており、フレームに注釈を付けるために使用される手法はビデオ注釈にも適用されます。 ただし、これらXNUMXつの間にいくつかの基本的な違いがあり、企業が正しいタイプを決定するのに役立ちます データ注釈 彼らは彼らの特定の目的のために必要です。
Rescale データ
ビデオと静止画像を比較すると、ビデオなどの動画ははるかに複雑なデータ構造です。 ビデオは、フレームごとにはるかに多くの情報と環境へのはるかに優れた洞察を提供します。
知覚が制限されている静止画とは異なり、 ビデオデータ オブジェクトの位置に関する貴重な洞察を提供します。 また、問題のオブジェクトが移動しているか静止しているかを通知し、その移動の方向についても通知します。
たとえば、写真を見ると、車が停止したばかりなのか、発進したばかりなのか見分けがつかない場合があります。 ビデオは、画像よりもはるかに鮮明です。
ビデオは連続して配信される一連の画像であるため、フレームの前後を比較することにより、部分的または完全に遮られたオブジェクトに関する情報も提供します。 一方、画像は現在について語っていて、比較のための基準を与えるものではありません。
最後に、ビデオには、画像よりもユニットまたはフレームごとの情報が多く含まれています。 そして、企業が没入型または複雑なものを開発したい場合 AIと機械学習 ソリューション、ビデオ注釈が便利になります。
注釈プロセス
ビデオは複雑で継続的であるため、アノテーターに追加の課題を提供します。 アノテーターは、ビデオの各フレームを精査し、すべてのステージとフレームのオブジェクトを正確に追跡する必要があります。 これをより効果的に実現するために、ビデオアノテーション会社は複数のチームを集めてビデオにアノテーションを付けていました。 ただし、手動の注釈は面倒で時間のかかる作業であることが判明しました。
テクノロジーの進歩により、最近のコンピューターは、ビデオの全長にわたって関心のあるオブジェクトを簡単に追跡し、人間の介入をほとんどまたはまったく必要とせずにセグメント全体に注釈を付けることができるようになりました。 そのため、ビデオ注釈ははるかに高速で正確になっています。
精度
企業は注釈ツールを使用して、注釈プロセスの明確さ、正確性、効率を高めています。 注釈ツールを使用することにより、エラーの数が大幅に削減されます。 ビデオアノテーションを効果的にするには、ビデオ全体で同じオブジェクトに対して同じ分類またはラベルを付けることが重要です。
ビデオ注釈ツール フレーム間でオブジェクトを自動的かつ一貫して追跡でき、分類には同じコンテキストを忘れずに使用できます。。 また、一貫性、精度、およびより優れたAIモデルが保証されます。
[続きを読む： コンピュータービジョンの画像アノテーションとラベリングとは何ですか]
ビデオ注釈技術
画像と動画のアノテーションは、ほぼ同様のツールと手法を使用しますが、より複雑で手間がかかります。単一の画像とは異なり、動画は60秒あたり約XNUMXフレームを含むため、アノテーションを付与するのが困難です。動画のアノテーションには時間がかかり、高度なアノテーションツールも必要です。動画のアノテーションでは、包括的なデータラベル付けを確実に行うために、利用可能なあらゆるツールを用いてオブジェクトにアノテーションを付与することがよくあります。
シングルイメージ法
アノテーターツールが使用される前は、単一画像法が使用されていました。 ただし、これはビデオに注釈を付ける効率的な方法ではありません。 この方法は時間がかかり、ビデオが提供する利点を提供しません。
この方法のもうXNUMXつの大きな欠点は、ビデオ全体が個別のフレームのコレクションと見なされるため、オブジェクトの識別にエラーが発生することです。 同じオブジェクトを異なるフレームの異なるラベルで分類すると、プロセス全体の精度とコンテキストが失われる可能性があります。
単一画像法を使用してビデオに注釈を付けるのにかかる時間は非常に長く、プロジェクトのコストが増加します。 20 fps未満の小さなプロジェクトでも、注釈を付けるのに長い時間がかかります。 多くの誤分類エラー、期限の遅れ、注釈エラーが発生する可能性があります。
連続フレーム法
連続フレーム方式では、オプティカル フローなどの技術を使用して、あるフレームと次のフレームのピクセルを正確にキャプチャし、現在の画像内のピクセルの動きを分析します。 また、ビデオ全体でオブジェクトが一貫して分類され、ラベル付けされることも保証されます。 エンティティがフレームの内外に移動しても、一貫して認識されます。
この方法を使用して動画に注釈を付けると、機械学習プロジェクトは動画の冒頭に存在するオブジェクトを正確に識別し、数フレームの間表示されなくなり、再び表示されます。
注釈に単一の画像法が使用されている場合、コンピューターは再表示された画像を新しいオブジェクトと見なし、誤分類を引き起こす可能性があります。 ただし、連続フレーム方式では、コンピューターが画像の動きを考慮し、ビデオの連続性と整合性が適切に維持されるようにします。
連続フレーム方式は、注釈を付けるためのより高速な方法であり、MLプロジェクトにより優れた機能を提供します。 注釈は正確であり、人間の偏見を排除し、分類はより正確です。 ただし、リスクがないわけではありません。 画質やビデオ解像度など、その効果を変える可能性のあるいくつかの要因。
ビデオのラベル付け/注釈の種類
ビデオに注釈を付けるには、ランドマーク、セマンティック、3D直方体、ポリゴン、ポリライン注釈など、いくつかのビデオ注釈方法が使用されます。 ここで最も人気のあるものを見てみましょう。
ランドマーク注釈
キーポイントとも呼ばれるランドマーク注釈は、通常、小さなオブジェクト、形状、姿勢、および動きを識別するために使用されます。
ドットはオブジェクト全体に配置され、リンクされます。これにより、各ビデオフレーム全体にアイテムのスケルトンが作成されます。 このタイプの注釈は、主に、AR / VRアプリケーション、顔認識アプリケーション、およびスポーツ分析を開発するために、顔の特徴、ポーズ、感情、および人体の部分を検出するために使用されます。
セマンティックセグメンテーション
セマンティックセグメンテーションは、より優れた人工知能モデルのトレーニングに役立つ別のタイプのビデオアノテーションです。 画像に存在する各ピクセルは、このメソッドの特定のクラスに割り当てられます。
各画像ピクセルにラベルを割り当てることにより、セマンティックセグメンテーションは同じクラスの複数のオブジェクトをXNUMXつのエンティティとして扱います。 ただし、インスタンスのセマンティックセグメンテーションを使用する場合、同じクラスの複数のオブジェクトは異なる個別のインスタンスとして扱われます。
3D直方体アノテーション
このタイプの注釈手法は、オブジェクトの正確な3D表現に使用されます。 3Dバウンディングボックスメソッドは、移動中のオブジェクトの長さ、幅、奥行きにラベルを付け、オブジェクトが環境とどのように相互作用するかを分析するのに役立ちます。 これは、オブジェクトのXNUMX次元環境に対するオブジェクトの位置とボリュームを検出するのに役立ちます。
アノテーターは、対象のオブジェクトの周囲に境界ボックスを描画し、ボックスの端にアンカーポイントを保持することから始めます。 モーション中に、オブジェクトのアンカーポイントのXNUMXつがブロックされているか、別のオブジェクトが原因で視界から外れている場合、フレーム内の測定された長さ、高さ、および角度に基づいて、エッジがどこにあるかを判断できます。
ポリゴンアノテーション
ポリゴン注釈手法は、一般に、2Dまたは3Dバウンディングボックス手法ではオブジェクトの形状を正確に測定するには不十分であることがわかった場合、または移動中の場合に使用されます。 たとえば、ポリゴンアノテーションは、人間や動物などの不規則なオブジェクトを測定する可能性があります。
ポリゴン注釈手法を正確にするには、アノテーターは対象のオブジェクトのエッジの周りにドットを正確に配置して線を描画する必要があります。
ポリライン注釈
ポリラインアノテーションは、コンピューターベースのAIツールをトレーニングして、高精度の自動運転車システムを開発するための車線を検出するのに役立ちます。 コンピューターは、車線、境界線、および境界線を検出することにより、機械が方向、交通、および迂回路を確認できるようにします。
アノテーターは、AIシステムが道路上の車線を検出できるように、車線の境界に沿って正確な線を描画します。
2Dバウンディングボックス
2Dバウンディングボックス方式は、おそらくビデオに注釈を付けるために最もよく使用されます。 この方法では、アノテーターは、識別、分類、およびラベル付けのために、対象のオブジェクトの周囲に長方形のボックスを配置します。 長方形のボックスは、オブジェクトが動いているときに、フレーム全体でオブジェクトの周りに手動で描画されます。
2Dバウンディングボックスメソッドが効率的に機能するようにするには、アノテーターは、ボックスがオブジェクトのエッジにできるだけ近く描画され、すべてのフレームにわたって適切にラベル付けされていることを確認する必要があります。
ビデオ注釈業界の使用例
ビデオ注釈の可能性は無限にあるようです。 ただし、一部の業界では、他の業界よりもはるかに多くこのテクノロジーを使用しています。 しかし、私たちがこの革新的な氷山の先端に触れたばかりであることは間違いなく真実であり、さらに多くのことがまだ来ていません。 とにかく、ビデオアノテーションにますます依存する業界をリストアップしました。
自動運転車システム
コンピュータービジョン対応のAIシステムは、自動運転車や無人運転車の開発に役立っています。 ビデオ注釈は、信号、他の車両、歩行者、街灯などのオブジェクト検出用のハイエンド自動運転車システムの開発に広く使用されています。
医療人工知能
ヘルスケア業界でも、ビデオ注釈サービスの使用が大幅に増加しています。 コンピュータビジョンが提供する多くの利点の中には、医療診断と画像処理があります。
医療用 AI がコンピューター ビジョンの利点を活用し始めたのはごく最近のことですが、医療業界にさまざまなメリットをもたらすことは間違いありません。ビデオ注釈は、マンモグラム、X 線、CT スキャンなどの分析に役立ち、患者の状態を監視するのに役立ちます。また、医療従事者が病状を早期に特定し、手術を支援するのにも役立ちます。
小売業
小売業界はまた、ビデオ注釈を使用して消費者の行動を理解し、サービスを強化しています。 店舗の消費者の動画に注釈を付けることで、顧客がどのように商品を選び、商品を棚に戻し、盗難を防ぐかを知ることができます。
地理空間産業
ビデオ注釈は、監視および画像業界でも使用されています。 注釈タスクには、ドローン、衛星、空中映像から貴重なインテリジェンスを取得して、監視とセキュリティを向上させるためにMLチームをトレーニングすることが含まれます。 MLチームは、容疑者や車両を追跡して行動を視覚的に追跡するように訓練されています。 地理空間技術は、農業、地図作成、ロジスティクス、およびセキュリティにも力を注いでいます。
農業
コンピュータービジョンと人工知能の機能は、農業と家畜を改善するために使用されています。 ビデオ注釈は、植物成長の家畜の動きを理解および追跡し、収穫機械の性能を向上させるのにも役立ちます。
コンピュータービジョンは、穀物の品質、雑草の成長、除草剤の使用量などを分析することもできます。
メディアの方
ビデオアノテーションは、メディアおよびコンテンツ業界でも使用されています。 これは、スポーツチームのパフォーマンスの分析、追跡、改善、ソーシャルメディアの投稿での性的または暴力的なコンテンツの特定、広告ビデオの改善などに使用されています。
産業用
製造業も、生産性と効率を向上させるためにビデオ注釈をますます使用しています。 ロボットは、静止したビデオをナビゲートし、組立ラインを検査し、ロジスティクスでパッケージを追跡するために、注釈付きのビデオでトレーニングされています。 注釈付きのビデオで訓練されたロボットは、生産ラインで欠陥のあるアイテムを見つけるのに役立ちます。
ビデオ注釈の一般的な課題
ビデオの注釈/ラベル付けは、アノテーターにとっていくつかの課題となる可能性があります。 始める前に考慮する必要があるいくつかのポイントを見てみましょう コンピュータビジョンのビデオ注釈 プロジェクト。
面倒な手順
ビデオアノテーションの最大の課題のXNUMXつは、大規模な処理です ビデオデータセット 精査して注釈を付ける必要があります。 コンピュータビジョンモデルを正確にトレーニングするには、大量の注釈付きビデオにアクセスすることが重要です。 オブジェクトは静止していないため、画像注釈プロセスの場合と同様に、動きのあるオブジェクトをキャプチャできる高度なスキルを持つアノテーターが不可欠です。
ビデオはいくつかのフレームの小さなクリップに分割する必要があります。そうすれば、正確な注釈を付けるために個々のオブジェクトを識別できます。 注釈ツールを使用しない限り、注釈プロセス全体が面倒で時間がかかるリスクがあります。
精度
ビデオ注釈プロセス中に高レベルの精度を維持することは、困難な作業です。 オブジェクトが正しく追跡、分類、およびラベル付けされていることを確認するために、注釈の品質をすべての段階で一貫してチェックする必要があります。
注釈の品質がさまざまなレベルでチェックされない限り、独自の高品質のアルゴリズムを設計またはトレーニングすることは不可能です。 さらに、不正確な分類または注釈も、予測モデルの品質に深刻な影響を与える可能性があります。
拡張性
正確さと精度を確保することに加えて、ビデオアノテーションもスケーラブルである必要があります。 企業は、収益に大きな影響を与えることなく、MLプロジェクトを迅速に開発、デプロイ、スケーリングするのに役立つアノテーションサービスを好みます。
適切なビデオラベリングベンダーの選択
また、セキュリティ基準と規制が完全に守られていることを保証するプロバイダーを雇うことも不可欠です。 最も人気のあるプロバイダーまたは最も安いプロバイダーを選択することは、常に正しい動きであるとは限りません。 プロジェクトのニーズ、品質基準、経験、およびチームの専門知識に基づいて、適切なプロバイダーを探す必要があります。
結論
ビデオアノテーションは、プロジェクトに取り組んでいるチームと同じくらいテクノロジーに関するものです。 さまざまな業界に多くのメリットがあります。 それでも、経験豊富で有能なアノテーターのサービスがなければ、世界クラスのモデルを提供できない可能性があります。
高度なコンピューター ビジョン ベースの AI モデルの立ち上げを検討している場合、サービス プロバイダーとして Shaip を選択する必要があります。 品質と精度に関しては、経験と信頼性が重要です。 それはプロジェクトの成功に大きな違いをもたらす可能性があります。
Shaipでは、さまざまなレベルの複雑さと要件のビデオ注釈プロジェクトを処理した経験があります。 私たちは、プロジェクトの短期的および長期的なニーズを満たすために、プロジェクトと人間の監督スペシャリストにカスタマイズされたサポートを提供するように訓練されたアノテーターの経験豊富なチームを持っています。
期限、正確性、一貫性を損なうことなく、厳格なデータセキュリティ基準に準拠した最高品質の注釈のみを提供します。
話しましょう
よくある質問（FAQ）
ビデオ注釈は、システムがオブジェクトを識別するのに役立つ機械学習モデルのトレーニングに使用されるビデオクリップにラベルを付けています。 ビデオアノテーションは、ビデオ全体をいくつかのフレームと画像のシーケンスに分割する必要があるため、画像アノテーションとは異なり、複雑なプロセスです。 システムがオブジェクトを正確に認識および識別できるように、フレームごとの画像に注釈が付けられます。
ビデオアノテーターは、いくつかのツールを使用して、ビデオに効果的に注釈を付けるのに役立ちます。 ただし、ビデオアノテーションは複雑で時間のかかるプロセスです。 ビデオへの注釈付けは画像への注釈付けよりもはるかに時間がかかるため、ツールはプロセスを高速化し、エラーを減らし、分類の精度を高めるのに役立ちます。
はい、YouTube動画に注釈を付けることは可能です。 アノテーションツールを使用すると、テキストを追加したり、ビデオの一部を強調表示したり、リンクを追加したりできます。 吹き出し、テキスト、スポットライト、メモ、ラベルなど、さまざまな注釈タイプから選択して、新しい注釈を編集および追加できます。
ビデオアノテーションの総コストは、いくつかの要因によって異なります。 XNUMXつ目は、ビデオの長さ、注釈プロセスに使用されるツールの種類、および必要な注釈の種類です。 高品質の作業が確実に提供されるように、人間のアノテーターと監督スペシャリストが費やす時間を考慮する必要があります。 高品質の機械学習モデルを開発するには、プロのビデオ注釈ジョブが必要です。
注釈の品質は、特定の目的のためにMLモデルを正確にトレーニングする精度と能力に依存します。 高品質のジョブには、偏り、分類エラー、フレームの欠落がありません。 注釈プロセスのさまざまなレベルで複数のチェックを行うことで、より高品質の作業が保証されます。