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视频标注技术
单一图像法
在自动化工具面世之前，视频标注效率不高。各公司使用单一图像法提取视频中的所有帧，然后使用标准图像标注技术将它们作为图像来标注。在30fps的视频中，每分钟有1800帧。这个过程没有利用视频标注的优势，并且与标注大量图像一样既费时又昂贵。一个对象可能会在上一帧被归入一个类别，在下一帧又被归入另一个类别，错误率就会增加。
连续帧法
如今，我们可以使用自动化工具，通过连续帧法简化视频标注过程。计算机可以逐帧自动跟踪对象及其位置，从而保持所捕获信息的连续性和流畅性。计算机依靠诸如光学流之类的连续帧技术来分析前一帧和后一帧中的像素，并预测当前帧中像素的运动。 通过这种背景级别，计算机可以准确地识别在视频开头出现，在几帧中消失，然后再次出现的对象。如果团队改用单一图像法，则会在该对象后来再次出现时将它错误地识别为另一个对象。 但这种方法并非没有挑战。捕获的视频（例如监控中使用的素材）可能分辨率很低。为了解决这个问题，研发团队正在努力改进内插工具（例如光学流），以便更好地利用各帧的背景来识别对象。
视频标注项目中的关键考虑因素
实施视频标注项目时，取得成功的关键步骤是什么？一个重要考虑因素是所选择的工具。为了节省视频标注成本，辅以一定程度的自动化技术尤其重要。有许多第三方提供针对特定场景的视频自动化标注工具。仔细考量你的选项，然后选择适合你项目需求的工具或工具组合。 团队必须注意的另一个因素是分类器。是否对整个视频使用一致的分类器？具有连续性的标签会防止引入不必要的错误。 最后，要确保有足够的训练数据，能够以所需的精度训练模型。AI模型可以处理的有标记视频数据越多，对无标记数据的预测就越精确。牢记这些关键考虑因素，就能帮助企业提高成功部署的可能性。
视频标注专家（张童皓）的见解
澳鹏依靠自身的专家团队提供适用于客户机器学习工具的视频标注工具和服务。研发部高级产品总监-张童皓，帮助确保我们的平台提供优于行业标准的高质量视频标注。他具有大数据和AI产品管理背景，拥有10余年构建企业分析平台和AI解决方案的经验，尤其是与计算机视觉技术有关的经验。在评估和满足企业不同的视频标注需求时，童皓提出的主要观点包括：
- 帧采样策略：评估真正需要从每秒视频中提取多少帧。考虑未来的模型开发策略。确保有足够的已标记地表实况帧用于当前和未来的投资。
- 整合标记工具：如果企业具有相对成熟的模型功能，结合我们的标记工具将会大大提高项目效率并为现有模型提供测试平台的机会。
- 确保平台内具有审核功能：此功能保障你的团队及时查看结果并给予相应任务的反馈。当项目流程中途出现问题，可以根据具体问题进行打回重做，确保团队工作流程高效进行以节省大量时间成本。