視(shì)頻标注是什(shén)麽?視(shì)頻和圖像數據标注的差異

　　視(shì)頻标注是什(shén)麽?視(shì)頻和圖像數據标注的差異

　　“大數據時(shí)代”，數據為(wèi)王!無論是數據挖掘還是目前大熱的深度學習領域都離不開“大數據”。

　　對于監督學習算(suàn)法而言，數據決定了(le)任務(wù)的上(shàng)限，而算(suàn)法隻是在不斷逼近這(zhè)個(gè)上(shàng)限。世界上(shàng)最遙遠(yuǎn)的距離就(jiù)是我們用同一(yī)個(gè)模型，但(dàn)是卻有不同的任務(wù)。

　　什(shén)麽是視(shì)頻标注

　　以幀為(wèi)單位在一(yī)系列圖像中定位和跟蹤物體(tǐ)，進行标注後的視(shì)頻數據将作(zuò)為(wèi)訓練數據集用于訓練深度學習和機器(qì)學習模型，多用于訓練車輛、行人(rén)、騎行者、道路(lù)等自動駕駛領域的模型。這(zhè)些(xiē)預先訓練的神經網絡之後會被用于計算(suàn)機視(shì)覺領域

　　在視(shì)頻數據标注項目中，人(rén)工标注員(yuán)和自動化(huà)工具被結合起來(lái)用于标記視(shì)頻素材中的目标對象。然後，這(zhè)種經過标記的素材會由一(yī)台由AI支持的計算(suàn)機進行處理(lǐ)，理(lǐ)想情況下(xià)會通過機器(qì)學習技術發現(xiàn)如(rú)何識别未标記的新(xīn)視(shì)頻中的目标對象。視(shì)頻标簽越準确，AI模型的表現(xiàn)就(jiù)越好(hǎo)

　　視(shì)頻标注的意義

　　(1)視(shì)頻數據标注是實現(xiàn)視(shì)頻搜索功能(néng)的必然要求。互聯網中的視(shì)頻數據正以驚人(rén)的速度在增長，必須有新(xīn)的檢索方式來(lái)滿足用戶對視(shì)頻的檢索需求。而視(shì)頻數據标注通過語義、内容等方式标注，則有利于視(shì)頻數據搜索、管理(lǐ)和收藏

　　(2)視(shì)頻數據标注要求是視(shì)頻數據自身(shēn)特征決定的。豐富的視(shì)頻數據包含的海量信息，其内容更加豐富、直觀和生(shēng)動，這(zhè)是其他媒體(tǐ)類型所無法比拟的

　　(3)視(shì)頻數據标注是視(shì)頻數據應用場(chǎng)景日益增加的需求。與圖像技術一(yī)樣，視(shì)頻數據也(yě)可以應用于互聯網娛樂(yuè)、智能(néng)家居、智能(néng)醫(yī)療、新(xīn)零售、安防、自動駕駛等領域。而且，相較于圖像數據而言，圖像數據是在一(yī)個(gè)時(shí)間(jiān)點上(shàng)的數據，而視(shì)頻數據是在一(yī)段時(shí)間(jiān)上(shàng)連續的一(yī)系列圖像數據的集合，表達的信息更加豐富，因此具有更廣的應用場(chǎng)景

　　視(shì)頻标注中需要注意的信息

　　視(shì)頻中所包含的信息自底而上(shàng)可以分(fēn)成以下(xià)三個(gè)部分(fēn)∶

　　1)感知特征信息∶除了(le)圖像所具有的視(shì)覺特征，如(rú)顔色、紋理(lǐ)等，視(shì)頻還有表征運動信息的特征、聽(tīng)覺信息和文本信息等

　　2)結構信息∶正如(rú)一(yī)本書通常會有目錄幫助人(rén)們迅速浏覽内容，一(yī)部視(shì)頻同樣需要構造有效的目錄。視(shì)頻目錄可以包括鏡頭、場(chǎng)景等不同層次的結構信息

　　3)語義信息∶主要是指人(rén)們在看到某段視(shì)頻時(shí)所産生(shēng)的概念、事(shì)件、理(lǐ)解和感知等心理(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标框标注，标注後的圖片幀按照順序重新(xīn)組合合成視(shì)頻數據訓練自動駕駛，視(shì)頻跟蹤标注主要是用于訓練自動駕駛對識别目标的移動跟蹤能(néng)力，讓自動駕駛在移動過程中更好(hǎo)的識别目标。

　　如(rú)圖所示，在一(yī)張從視(shì)頻中抽取的圖片幀中，将進行人(rén)與車輛進行标框标注

　　視(shì)頻分(fēn)類

　　就(jiù)是常見的打标簽，如(rú)古代、遊戲、成人(rén)、女(nǚ)人(rén)、都市(shì)、長發等

　　視(shì)頻打點

　　即視(shì)頻信息提示點，就(jiù)是按照視(shì)頻的時(shí)間(jiān)點設置展示内容，比如(rú)在兩分(fēn)鍾的時(shí)候設置一(yī)個(gè)打點，配上(shàng)文字或者截圖。例如(rú)：當鼠标移到視(shì)頻播放(fàng)條上(shàng)的白色小點，則顯示出在該點上(shàng)所播放(fàng)的内容。

　　通過系統能(néng)把視(shì)頻的關(guān)鍵内容點标記出來(lái)，以便用戶快(kuài)速浏覽到其想看的内容

　　視(shì)頻信息提取

　　圖像與視(shì)頻标注的差異

　　視(shì)頻标注與圖像标注有很多相似之處，但(dàn)這(zhè)兩個(gè)過程之間(jiān)存在顯著差異，如(rú)果公司要在這(zhè)兩種數據類型之間(jiān)作(zuò)出選擇，這(zhè)種差異可以為(wèi)你們做的決定進行輔助

　　數據

　　視(shì)頻的數據結構比圖像更複雜。但(dàn)是，就(jiù)每個(gè)數據單位的信息而言，視(shì)頻的洞察力更強。

　　利用視(shì)頻，團隊不僅可以識别對象的位置，還可以識别該對象是否在移動以及在向哪個(gè)方向移動，例如(rú)，圖像無法表明一(yī)個(gè)人(rén)正在坐下(xià)去還是站(zhàn)起來(lái)，但(dàn)一(yī)段視(shì)頻就(jiù)可以

　　視(shì)頻還可以利用先前幀中的信息來(lái)識别可能(néng)被部分(fēn)遮擋的對象，而圖像不具備這(zhè)個(gè)功能(néng)。考慮到這(zhè)些(xiē)因素，每個(gè)數據單位的視(shì)頻可以提供比圖像更多的信息

　　标注過程

　　與圖像标注相比，視(shì)頻标注的難度又高了(le)一(yī)層。标注員(yuán)必須同步和跟蹤在各幀之間(jiān)不斷變換狀态的對象。

　　為(wèi)了(le)提高效率，許多團隊使用自動化(huà)的流程組件。當今的計算(suàn)機可以在無需人(rén)工幹預的情況下(xià)跨幀跟蹤對象，因此可以用較少的人(rén)工來(lái)标注整個(gè)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(kuài)得多

　　準确性

　　使用自動化(huà)工具标注視(shì)頻時(shí)，幀與幀之間(jiān)有更好(hǎo)的連續性，發生(shēng)錯誤的幾率更低(dī)。标注多張圖像時(shí)，必須對同一(yī)對象使用相同的标簽，但(dàn)可能(néng)會出現(xiàn)一(yī)緻性錯誤

　　标注視(shì)頻時(shí)，計算(suàn)機可以自動跨幀跟蹤一(yī)個(gè)對象，并在整個(gè)視(shì)頻中通過背景來(lái)記住該對象。與圖像标注相比，這(zhè)種方式具有更高的一(yī)緻性和準确性，從而提高AI模型預測的準确性