Maximización de la precisión del aprendizaje automático con anotación y etiquetado de video:
Una Guía Completa
La imagen vale más que mil palabras es un dicho bastante común que todos hemos escuchado. Ahora, si una imagen puede decir más que mil palabras, imagínense lo que podría estar diciendo un video. Un millón de cosas, tal vez. Uno de los subcampos revolucionarios de la inteligencia artificial es el aprendizaje informático. Ninguna de las aplicaciones innovadoras que nos prometieron, como los automóviles sin conductor o las cajas registradoras inteligentes, es posible sin la anotación de video.
La inteligencia artificial se utiliza en varias industrias para automatizar proyectos complejos, desarrollar productos innovadores y avanzados y brindar información valiosa que cambia la naturaleza del negocio. La visión por computadora es uno de esos subcampos de la IA que puede alterar por completo la forma en que operan varias industrias que dependen de cantidades masivas de imágenes y videos capturados.
La visión por computadora, también llamada CV, permite que las computadoras y los sistemas relacionados obtengan datos significativos a partir de imágenes y videos, y tomen las medidas necesarias en función de esa información. Los modelos de aprendizaje automático están capacitados para reconocer patrones y capturar esta información en su almacenamiento artificial para interpretar datos visuales en tiempo real de manera efectiva.
¿Para quién es esta guía?
Esta extensa guía es para:
- Todos los emprendedores y emprendedores que están analizando cantidades masivas de datos con regularidad.
- Inteligencia artificial y aprendizaje automático o profesionales que se están iniciando en técnicas de optimización de procesos.
- Gerentes de proyecto que tienen la intención de implementar un tiempo de comercialización más rápido para sus modelos de IA o productos impulsados por IA
- Y entusiastas de la tecnología a los que les gusta profundizar en los detalles de las capas involucradas en los procesos de IA.
¿Qué es la anotación de video?
La anotación de video es la técnica de reconocer, marcar y etiquetar cada objeto en un video. Ayuda a las máquinas y computadoras a reconocer objetos en movimiento cuadro a cuadro en un video.
En palabras simples, un anotador humano examina un video, etiqueta la imagen cuadro por cuadro y la compila en conjuntos de datos de categorías predeterminadas, que se utilizan para entrenar algoritmos de aprendizaje automático. Los datos visuales se enriquecen al agregar etiquetas de información crítica sobre cada cuadro de video.
Los ingenieros compilaron las imágenes anotadas en conjuntos de datos en condiciones predeterminadas.
categorías para entrenar sus modelos ML requeridos. Imagine que está entrenando a un modelo para mejorar su capacidad de comprender las señales de tráfico. Lo que sucede esencialmente es que el algoritmo se entrena con datos reales que tienen cantidades masivas de videos que muestran señales de tráfico, lo que ayuda al modelo ML a predecir las reglas de tráfico con precisión.
Propósito de la anotación y etiquetado de video en ML
La anotación de video se usa principalmente para crear un conjunto de datos para desarrollar un modelo de IA basado en la percepción visual. Los videos anotados se utilizan ampliamente para construir vehículos autónomos que pueden detectar señales de tráfico, la presencia de peatones, reconocer los límites de los carriles y prevenir accidentes debido al comportamiento humano impredecible.. Los videos anotados sirven para propósitos específicos de la industria minorista en términos de pago en tiendas minoristas gratuitas y recomendaciones de productos personalizados.
También se está utilizando en campos de la medicina y la salud, particularmente en IA médica, para la identificación precisa de enfermedades y asistencia durante las cirugías. Los científicos también están aprovechando esta tecnología para estudiar los efectos de la tecnología solar en las aves.
La anotación de video tiene varias aplicaciones del mundo real. Se está utilizando en muchas industrias, pero la industria automotriz aprovecha principalmente su potencial para desarrollar sistemas de vehículos autónomos. Echemos un vistazo más profundo al propósito principal.
Detectar los objetos
La anotación de video ayuda a las máquinas a reconocer los objetos capturados en los videos. Dado que las máquinas no pueden ver ni interpretar el mundo que las rodea, necesitan la ayuda de humanos para identificar los objetos de destino y reconocerlos con precisión en múltiples marcos.
Para que un sistema de aprendizaje automático funcione sin problemas, debe entrenarse con cantidades masivas de datos para lograr el resultado deseado.
Localizar los objetos
Hay muchos objetos en un video, y anotar para cada objeto es un desafío y, a veces, innecesario. La localización de objetos significa localizar y anotar el objeto más visible y la parte focal de la imagen.
Seguimiento de los objetos
La anotación de video se usa predominantemente en la construcción de vehículos autónomos, y es crucial tener un sistema de seguimiento de objetos que ayude a las máquinas a comprender con precisión el comportamiento humano y la dinámica de la carretera. Ayuda a rastrear el flujo de tráfico, los movimientos de los peatones, los carriles de tráfico, las señales, las señales de tráfico y más.
Seguimiento de las actividades
Otra razón por la cual la anotación de video es esencial es que se utiliza para entrenar la visión por computadoraProyectos de ML basados en ML para estimar las actividades humanas y las poses con precisión. La anotación de video ayuda a comprender mejor el entorno mediante el seguimiento de la actividad humana y el análisis del comportamiento impredecible. Además, esto también ayuda a prevenir accidentes al monitorear las actividades de objetos no estáticos como peatones, gatos, perros y más y estimar sus movimientos para desarrollar vehículos sin conductor.
Anotación de video versus anotación de imagen
Las anotaciones de video e imagen son bastante similares en muchos aspectos, y las técnicas utilizadas para anotar fotogramas también se aplican a las anotaciones de video. Sin embargo, existen algunas diferencias básicas entre estos dos, que ayudarán a las empresas a decidir el tipo correcto de anotación de datos necesitan para su propósito específico.
Datos
Cuando compara un video y una imagen fija, una imagen en movimiento como un video es una estructura de datos mucho más compleja. Un video ofrece mucha más información por fotograma y una percepción mucho mayor del entorno.
A diferencia de una imagen fija que muestra una percepción limitada, datos de video proporciona información valiosa sobre la posición del objeto. También le permite saber si el objeto en cuestión se está moviendo o está inmóvil y también le informa sobre la dirección de su movimiento.
Por ejemplo, cuando mira una imagen, es posible que no pueda discernir si un automóvil acaba de detenerse o arrancar. Un video te da mucha más claridad que una imagen.
Dado que un video es una serie de imágenes entregadas en una secuencia, también ofrece información sobre objetos parcial o totalmente obstruidos mediante la comparación de fotogramas anteriores y posteriores. Por otro lado, una imagen habla del presente y no te da una vara de medir para comparar.
Finalmente, un video tiene más información por unidad o cuadro que una imagen. Y, cuando las empresas quieren desarrollar inmersivos o complejos IA y aprendizaje automático soluciones, la anotación de video será útil.
Proceso de anotación
Dado que los videos son complejos y continuos, ofrecen un desafío adicional para los anotadores. Se requieren anotadores para examinar cada cuadro del video y rastrear con precisión los objetos en cada etapa y cuadro. Para lograr esto de manera más efectiva, las empresas de anotación de video solían reunir varios equipos para anotar videos. Sin embargo, la anotación manual resultó ser una tarea laboriosa y lenta.
Los avances en la tecnología han asegurado que las computadoras, en la actualidad, puedan rastrear sin esfuerzo objetos de interés a lo largo de todo el video y anotar segmentos completos con poca o ninguna intervención humana. Es por eso que la anotación de video se está volviendo mucho más rápida y precisa.
Exactitud
Las empresas utilizan herramientas de anotación para garantizar una mayor claridad, precisión y eficiencia en el proceso de anotación. Mediante el uso de herramientas de anotación, la cantidad de errores se reduce significativamente. Para que la anotación de video sea efectiva, es crucial tener la misma categorización o etiquetas para el mismo objeto en todo el video.
Herramientas de anotación de video puede rastrear objetos de forma automática y consistente a través de marcos y recordar usar el mismo contexto para la categorización. También garantiza una mayor consistencia, precisión y mejores modelos de IA.
[Lee mas: ¿Qué es la anotación y el etiquetado de imágenes para visión artificial?]
Técnicas de anotación de video
La anotación de imágenes y videos utiliza herramientas y técnicas casi similares, aunque es más compleja y laboriosa. A diferencia de una sola imagen, es difícil anotar un video, ya que puede contener casi 60 cuadros por segundo. Los videos tardan más en anotarse y también requieren herramientas de anotación avanzadas.
Método de imagen única
El método de etiquetado de video de una sola imagen es la técnica tradicional que extrae cada cuadro del video y anota los cuadros uno por uno. El video se divide en varios fotogramas y cada imagen se anota con el tradicional anotación de imagen método. Por ejemplo, un video de 40 fps se divide en cuadros de 2,400 por minuto.
El método de imagen única se utilizó antes de que se utilizaran las herramientas de anotación; sin embargo, esta no es una forma eficiente de anotar videos. Este método requiere mucho tiempo y no brinda los beneficios que ofrece un video.
Otro inconveniente importante de este método es que, dado que todo el video se considera como una colección de cuadros separados, crea errores en la identificación de objetos. El mismo objeto podría clasificarse bajo diferentes etiquetas en diferentes marcos, haciendo que todo el proceso pierda precisión y contexto.
El tiempo que se dedica a anotar videos usando el método de una sola imagen es excepcionalmente alto, lo que aumenta el costo del proyecto. Incluso un proyecto más pequeño de menos de 20 fps llevará mucho tiempo anotarlo. Podría haber muchos errores de clasificación, plazos incumplidos y errores de anotación.
Método de marco continuo
El método de cuadro continuo o cuadro de transmisión es el más popular. Este método utiliza herramientas de anotación que rastrean los objetos a lo largo del video con su ubicación cuadro por cuadro. Al usar este método, la continuidad y el contexto se mantienen bien.
El método de cuadro continuo utiliza técnicas como el flujo óptico para capturar los píxeles en un cuadro y el siguiente con precisión y analizar el movimiento de los píxeles en la imagen actual. También garantiza que los objetos se clasifiquen y etiqueten de forma coherente en todo el vídeo. La entidad se reconoce constantemente incluso cuando entra y sale del encuadre.
Cuando se usa este método para anotar videos, el proyecto de aprendizaje automático puede identificar con precisión los objetos presentes al comienzo del video, desaparecer de la vista durante algunos cuadros y volver a aparecer.
Si se usa un método de una sola imagen para la anotación, la computadora podría considerar la imagen reaparecida como un nuevo objeto que resulta en una clasificación errónea. Sin embargo, en un método de cuadro continuo, la computadora considera el movimiento de las imágenes, asegurando que la continuidad y la integridad del video se mantengan bien.
El método de marco continuo es una forma más rápida de anotar y brinda mayores capacidades a los proyectos de ML. La anotación es precisa, elimina el sesgo humano y la categorización es más precisa. Sin embargo, no está exenta de riesgos. Algunos factores que pueden alterar su efectividad, como la calidad de la imagen y la resolución del video.
Tipos de etiquetado/anotación de video
Se utilizan varios métodos de anotación de video, como una anotación de punto de referencia, semántica, cuboide 3D, polígono y polilínea, para anotar videos. Veamos los más populares aquí.
Anotación de punto de referencia
La anotación de puntos de referencia, también llamada punto clave, se usa generalmente para identificar objetos, formas, posturas y movimientos más pequeños.
Los puntos se colocan a través del objeto y se vinculan, lo que crea un esqueleto del elemento en cada cuadro de video. Este tipo de anotación se utiliza principalmente para detectar rasgos faciales, poses, emociones y partes del cuerpo humano para desarrollar aplicaciones AR/VR, aplicaciones de reconocimiento facial y análisis deportivo.
Segmentación semántica
La segmentación semántica es otro tipo de anotación de video que ayuda a entrenar mejores modelos de inteligencia artificial. Cada píxel presente en una imagen se asigna a una clase específica en este método.
Al asignar una etiqueta a cada píxel de la imagen, la segmentación semántica trata varios objetos de la misma clase como una sola entidad. Sin embargo, cuando utiliza la segmentación semántica de instancias, varios objetos de la misma clase se tratan como instancias individuales diferentes.
Anotación cuboide 3D
Este tipo de técnica de anotación se utiliza para una representación 3D precisa de objetos. El método del cuadro delimitador 3D ayuda a etiquetar la longitud, el ancho y la profundidad del objeto cuando está en movimiento y analiza cómo interactúa con el entorno. Ayuda a detectar la posición y el volumen del objeto en relación con su entorno tridimensional.
Los anotadores comienzan dibujando cuadros delimitadores alrededor del objeto de interés y manteniendo los puntos de anclaje en el borde del cuadro. Durante el movimiento, si uno de los puntos de anclaje del objeto está bloqueado o fuera de la vista debido a otro objeto, es posible saber dónde podría estar el borde en función de la longitud, la altura y el ángulo medidos en el cuadro aproximadamente.
Anotación de polígono
La técnica de anotación de polígonos se usa generalmente cuando la técnica de cuadro delimitador 2D o 3D resulta insuficiente para medir la forma de un objeto con precisión o cuando está en movimiento. Por ejemplo, es probable que la anotación de polígonos mida un objeto irregular, como un ser humano o un animal.
Para que la técnica de anotación de polígonos sea precisa, el anotador debe dibujar líneas colocando puntos con precisión alrededor del borde del objeto de interés.
Anotación de polilínea
La anotación de polilínea ayuda a entrenar herramientas de IA basadas en computadora para detectar carriles de calles para desarrollar sistemas de vehículos autónomos de alta precisión. La computadora le permite a la máquina ver la dirección, el tráfico y el desvío al detectar carriles, bordes y límites.
El anotador dibuja líneas precisas a lo largo de los bordes de los carriles para que el sistema de IA pueda detectar carriles en la carretera.
Cuadro delimitador 2D
El método del cuadro delimitador 2D es quizás el más utilizado para anotar videos. En este método, los anotadores colocan cuadros rectangulares alrededor de los objetos de interés para su identificación, categorización y etiquetado. Los cuadros rectangulares se dibujan manualmente alrededor de los objetos a través de marcos cuando están en movimiento.
Para garantizar que el método del cuadro delimitador 2D funcione de manera eficiente, el anotador debe asegurarse de que el cuadro se dibuje lo más cerca posible del borde del objeto y se etiquete de manera adecuada en todos los marcos.
Casos de uso de la industria de anotaciones de video
Las posibilidades de la anotación de video parecen infinitas; sin embargo, algunas industrias están utilizando esta tecnología mucho más que otras. Pero sin duda es cierto que apenas hemos tocado la punta de este innovador iceberg, y aún queda más por venir. De todos modos, hemos enumerado las industrias que dependen cada vez más de la anotación de video.
Sistemas de vehículos autónomos
Los sistemas de inteligencia artificial habilitados para la visión por computadora están ayudando a desarrollar automóviles autónomos y sin conductor. La anotación de video se ha utilizado ampliamente en el desarrollo de sistemas de vehículos autónomos de alta gama para la detección de objetos, como señales, otros vehículos, peatones, farolas y más.
Inteligencia artificial médica
La industria de la salud también está viendo un aumento más significativo en el uso de servicios de anotación de video. Entre los muchos beneficios que ofrece la visión artificial se encuentran los diagnósticos médicos y las imágenes.
Si bien es cierto que la IA médica está comenzando a aprovechar los beneficios de la visión por computadora solo recientemente, estamos seguros de que tiene una gran cantidad de beneficios que ofrecer a la industria médica. La anotación de video está demostrando ser útil para analizar mamografías, radiografías, tomografías computarizadas y más para ayudar a monitorear las condiciones de los pacientes. También ayuda a los profesionales de la salud a identificar condiciones de manera temprana y ayudar con la cirugía.
Industria minorista
La industria minorista también utiliza anotaciones de video para comprender el comportamiento del consumidor y mejorar sus servicios. Al anotar videos de consumidores en las tiendas, es posible saber cómo los clientes seleccionan los productos, devuelven los productos a los estantes y evitan robos.
Industria geoespacial
La anotación de video también se está utilizando en la industria de vigilancia e imágenes. La tarea de anotación incluye la obtención de inteligencia valiosa a partir de imágenes aéreas, satelitales y de drones para capacitar a los equipos de ML para mejorar la vigilancia y la seguridad. Los equipos de ML están capacitados para seguir a sospechosos y vehículos para rastrear el comportamiento visualmente. La tecnología geoespacial también está impulsando la agricultura, la cartografía, la logística y la seguridad.
Agricultura
Las capacidades de visión artificial e inteligencia artificial se están utilizando para mejorar la agricultura y la ganadería. La anotación de video también ayuda a comprender y rastrear el crecimiento de las plantas, el movimiento del ganado y mejorar el rendimiento de la maquinaria de cosecha.
La visión por computadora también puede analizar la calidad del grano, el crecimiento de malezas, el uso de herbicidas y más.
Medios
La anotación de video también se está utilizando en la industria de medios y contenido. Se está utilizando para ayudar a analizar, rastrear y mejorar el rendimiento de los equipos deportivos, identificar contenido sexual o violento en las publicaciones de las redes sociales y mejorar los videos publicitarios, y más.
Industrial
La industria manufacturera también utiliza cada vez más la anotación de video para mejorar la productividad y la eficiencia. Los robots están siendo entrenados en videos anotados para navegar a través de estacionarios, inspeccionar líneas de ensamblaje, rastrear paquetes en logística. Los robots entrenados en videos anotados están ayudando a detectar artículos defectuosos en las líneas de producción.
Desafíos comunes de la anotación de video
La anotación/etiquetado de video puede plantear algunos desafíos para los anotadores. Veamos algunos puntos que debe tener en cuenta antes de comenzar anotación de video para visión por computadora proyectos.
Procedimiento tedioso
Uno de los mayores desafíos de la anotación de video es lidiar con conjuntos de datos de vídeo que necesitan ser examinados y anotados. Para entrenar con precisión los modelos de visión por computadora, es crucial acceder a grandes cantidades de videos anotados. Dado que los objetos no están quietos, como lo estarían en un proceso de anotación de imágenes, es esencial contar con anotadores altamente capacitados que puedan capturar objetos en movimiento.
Los videos deben dividirse en clips más pequeños de varios fotogramas, y los objetos individuales pueden identificarse para una anotación precisa. A menos que se utilicen herramientas de anotación, existe el riesgo de que todo el proceso de anotación sea tedioso y lento.
Exactitud
Mantener un alto nivel de precisión durante el proceso de anotación de video es una tarea desafiante. La calidad de la anotación debe verificarse constantemente en cada etapa para garantizar que el objeto se rastree, clasifique y etiquete correctamente.
A menos que la calidad de la anotación no se verifique en diferentes niveles, es imposible diseñar o entrenar un algoritmo único y de calidad. Además, la categorización o anotación inexacta también puede afectar seriamente la calidad del modelo de predicción.
Escalabilidad
Además de garantizar la exactitud y la precisión, la anotación de video también debe ser escalable. Las empresas prefieren servicios de anotación que les ayuden a desarrollar, implementar y escalar rápidamente proyectos de ML sin afectar de forma masiva los resultados.
Elegir el proveedor de etiquetado de video adecuado
El desafío final y probablemente el más crucial en la anotación de video es contratar los servicios de un proveedor de servicios de anotación de datos de video confiable y experimentado. tener un experto proveedor de servicios de anotación de video contribuirá en gran medida a garantizar que sus proyectos de ML se desarrollen de manera sólida y se implementen a tiempo.
También es esencial contratar a un proveedor que garantice el cumplimiento estricto de las normas y reglamentos de seguridad. Elegir el proveedor más popular o el más barato puede no ser siempre la decisión correcta. Debe buscar el proveedor adecuado en función de las necesidades de su proyecto, los estándares de calidad, la experiencia y la pericia del equipo.
Conclusión
La anotación de video tiene tanto que ver con la tecnología como con el equipo que trabaja en el proyecto. Tiene una plétora de beneficios para una variedad de industrias. Aún así, sin los servicios de anotadores experimentados y capaces, es posible que no pueda entregar modelos de clase mundial.
Cuando busca lanzar un modelo avanzado de inteligencia artificial basado en visión por computadora, Shaip debe ser su elección como proveedor de servicios. Cuando se trata de calidad y precisión, la experiencia y la confiabilidad importan. Puede marcar una gran diferencia en el éxito de su proyecto.
En Shaip, tenemos la experiencia para manejar proyectos de anotación de video de diferentes niveles de complejidad y requisitos. Contamos con un experimentado equipo de anotadores capacitados para ofrecer soporte personalizado para su proyecto y especialistas en supervisión humana para satisfacer las necesidades a corto y largo plazo de su proyecto.
Solo entregamos anotaciones de la más alta calidad que cumplen con los estrictos estándares de seguridad de datos sin comprometer los plazos, la precisión y la coherencia.
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Preguntas más frecuentes (FAQ)
La anotación de video es el etiquetado de clips de video utilizados para entrenar modelos de aprendizaje automático para ayudar al sistema a identificar objetos. La anotación de video es un proceso complejo, a diferencia de la anotación de imágenes, ya que implica dividir el video completo en varios cuadros y secuencias de imágenes. Las imágenes cuadro por cuadro se anotan para que el sistema pueda reconocer e identificar objetos con precisión.
Los anotadores de video usan varias herramientas para ayudarlos a anotar el video de manera efectiva. Sin embargo, la anotación de video es un proceso largo y complejo. Dado que anotar videos lleva mucho más tiempo que anotar imágenes, las herramientas ayudan a que el proceso sea más rápido, reducen los errores y aumentan la precisión de la clasificación.
Sí, es posible anotar videos de YouTube. Con la herramienta de anotación, puede agregar texto, resaltar partes de su video y agregar enlaces. Puede editar y agregar nuevas anotaciones, eligiendo entre diferentes tipos de anotaciones, como burbujas de diálogo, texto, foco, nota y etiqueta.
El costo total de la anotación de video depende de varios factores. El primero es la duración del video, el tipo de herramienta utilizada para el proceso de anotación y el tipo de anotación requerida. Debe tener en cuenta el tiempo que dedican los anotadores humanos y los especialistas en supervisión para garantizar que se entregue un trabajo de alta calidad. Es necesario un trabajo de anotación de video profesional para desarrollar modelos de aprendizaje automático de calidad.
La calidad de la anotación depende de la precisión y la capacidad de entrenar su modelo ML para el propósito específico con precisión. Un trabajo de alta calidad estará libre de sesgos, errores de clasificación y marcos faltantes. Múltiples comprobaciones en varios niveles del proceso de anotación garantizarán una mayor calidad del trabajo.