Ce que vous devez savoir sur l’annotation vidéo

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  • Semblable à l’annotation d’image, vous pouvez avoir une annotation vidéo qui peut aider à la vision par ordinateur. Dans l’annotation vidéo, les annotateurs doivent détecter tous les objets en mouvement en utilisant plusieurs techniques pour s’assurer que les machines peuvent les reconnaître. Il existe de nombreuses applications de données annotées, et bien que la tâche nécessite une intervention humaine, elles utilisent également une plate-forme d’annotation vidéo qui permet de garantir la qualité et la précision de l’annotation.

    Annotation vidéo, définition

    L’annotation vidéo est le processus de capture de chaque objet dans une vidéo. Dans chaque cadre, des lignes annotées rendent les objets en mouvement reconnaissables par les machines ou les ordinateurs. Le processus est plus difficile parce que les choses sont en mouvement.

    La tâche est plus difficile étant donné que la quantité de données augmente image par image. Ainsi, de nombreuses entreprises de machine learning externalisent le projet ou investissent dans une plateforme d’annotation vidéo.

    Applications métiers de l’annotation vidéo

    Le secteur automobile est l’un des gros utilisateurs de l’annotation vidéo, car l’industrie l’utilise pour former des algorithmes d’apprentissage automatique tout en continuant à développer des véhicules sans conducteur. Par exemple, l’annotation vidéo enseigne aux voitures autonomes à reconnaître et à différencier des objets, tels que des panneaux de signalisation, des piétons, d’autres véhicules, des lampadaires et d’autres éléments auxquels le véhicule peut être confronté sur la route.

    Les sociétés de jeux vidéo utilisent l’annotation vidéo pour suivre l’estimation de la pose et l’activité humaine qui les aident à créer de meilleurs jeux. Malheureusement, annoter des vidéos pour les jeux vidéo est fastidieux car cela implique des annotations précises sur diverses choses, telles que les expressions faciales et la façon dont elles se posent lors de différentes actions.

    Types d’annotations

    Le travail d’un annotateur exige précision et souci du détail. En plus d’apprendre les bases de l’annotation de données, ils doivent également connaître les différents types d’annotation de données. Certains projets exigent un type spécifique d’annotation ou même une combinaison de plusieurs types.

    • Annotation de point de repèrenécessite le placement de points de repère ou de points sur les visages des personnes montrées dans les vidéos. Les points aident à identifier les expressions humaines et les traits du visage.
    • Segmentation sémantique nécessite un travail très minutieux. Ce type consiste à ajouter une étiquette à chaque pixel d’une image, avec une classe correspondante de ce que chacun représente. Il peut s’appliquer à la compréhension de scène, à la localisation, à la navigation robotique et à la conduite autonome. Par exemple, la segmentation sémantique permet de détecter des ponts, des routes et d’autres éléments à partir d’images satellite. En analyse d’imagerie médicale, il peut être utilisé pour la détection du cancer.
    • Annotation cuboïde 3Dsignifie dessiner des cubes autour d’un objet, ce qui permet au système de reconnaître la hauteur, la largeur et la longueur d’un objet.
    • Annotation polyligneest souvent utilisé pour étiqueter des ensembles de données de formation pour les véhicules autonomes afin d’identifier les marquages ​​routiers et les voies de circulation. L’annotation est précise afin que les voitures puissent déterminer différentes voies, circulation en sens inverse, divergence, directions et voies cyclables.
    • Annotation de polygoneest utilisé pour définir des angles et des lignes difficiles à réaliser en utilisant des cubes. De plus, l’annotation polygonale permet la définition des paramètres autour des côtés de l’objet.

    Les types d’annotation ci-dessus sont souvent utilisés pour l’annotation de données, tandis que divers types sont spécifiquement utilisés pour l’annotation vidéo, tels que :

    • Vidéo avec suivi d’objet ajoute des étiquettes aux emplacements spatiaux des entités et des éléments trouvés dans la vidéo.
    • Brisé en cadressont utilisés pour étiqueter les objets statiques dans un cadre donné.
    • Annotation des points d’action place des points pour étiqueter tous les mouvements capturés dans l’image vidéo. Ainsi, cela permet au système de comprendre comment les objets ou les personnes dans le cadre se déplacent.
    • Étiquetage ajoute des balises ou des étiquettes à chaque objet et à d’autres éléments d’intérêt que le système doit reconnaître.

    Défis d’annotation vidéo

    À présent, vous pouvez comprendre à quel point les données et les annotations vidéo peuvent être exigeantes. Ainsi, il n’est pas difficile d’imaginer que la tâche se heurte à de nombreux défis. Par conséquent, il est essentiel de connaître les exigences du travail et les problèmes qui peuvent affecter la réalisation d’un projet d’annotation vidéo.

    Dans l’annotation vidéo, le film entier est souvent converti en clips plus courts. Cette méthode aide l’annotation vidéo à capturer les objets en mouvement avec précision sur l’écran de l’ordinateur. La tâche exige de la concentration et du dévouement, car elle exige de la précision. Si vous regardez le travail objectivement, vous le trouverez monotone et ennuyeux. Ainsi, si la personne n’est pas engagée dans les rigueurs de la tâche, le résultat sera inutile ou erroné.

    La formation d’un système d’apprentissage automatique implique une quantité considérable d’ensembles de données. Chaque fichier vidéo doit être divisé en segments plus petits qui sont plus faciles à manipuler. Par conséquent, vous pouvez vous attendre à ce que les jeux de données pour l’annotation se multiplient.

    Dans l’annotation vidéo, chaque action (même inaction) doit être étiquetée afin que les informations puissent être utilisées comme données de formation pour l’apprentissage automatique et les modèles d’IA par les industries qui en ont besoin. Vous comprendrez à quel point la tâche est exigeante si vous savez que l’annotation d’un match de football à temps plein peut nécessiter plus de 100 annotateurs.




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    Rédacteur web depuis 2009 et webmestre depuis 2011.

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