Maximizar la precisión del aprendizaje automático con anotación y etiquetado de video
Una Guía Completa
Puntos Clave
- La anotación de vídeo enseña a los modelos de aprendizaje automático qué objetos son cómo se mueven y cambian con el tiempo (seguimiento, acciones, eventos).
- La mayor diferencia con la anotación de imágenes es consistencia temporal: el mismo objeto debe mantener la misma identidad (ID) y etiqueta en todos los fotogramas.
- Los equipos modernos reducen el esfuerzo con fotogramas clave + interpolación/propagación + preetiquetado asistido por IA, luego invertir los ahorros en control de calidad.
- El diseño del conjunto de datos (tasa de muestreo, estrategia de recorte, ontología) suele ser tan importante como la herramienta que se elija.
¿Qué es la anotación de video?
La anotación de vídeo es el proceso de etiquetar objetos, acciones o eventos dentro de los fotogramas de vídeo para que los modelos de visión artificial puedan aprender a partir de una "verdad fundamental" estructurada.
A diferencia de las imágenes estáticas, la anotación de video debe preservar contexto temporal—lo que sucede entre fotogramas (movimiento, oclusión, cambios de pose, interacciones).
Por ejemplo, En el desarrollo de vehículos autónomos, la anotación de video se utiliza para etiquetar elementos de la vía, como peatones, semáforos, otros vehículos y marcas de carril, en las grabaciones de la cámara del salpicadero. Esto ayuda al sistema de IA a aprender a navegar con seguridad en entornos reales, reconociendo y respondiendo a diversos objetos y escenarios en movimiento.
Anotación de video versus anotación de imagen
| Factor | Anotación de imagen | Anotación de video |
|---|---|---|
| Estructura de datos | Muestras independientes | Fotogramas ordenados en el tiempo (secuencia) |
| Lo que aprenden los modelos | Apariencia en un momento | Apariencia y comportamiento a lo largo del tiempo |
| La parte difícil | Geometría ajustada | Consistencia temporal (identidad, oclusión, deriva) |
| Estrategia eficiente | Etiqueta cada imagen | Fotogramas clave + propagación/interpolación + control de calidad |
| Salidas típicas | Cajas/máscaras/puntos clave | Pistas (identidad a lo largo del tiempo), eventos, etiquetas a nivel de fotograma |
Propósito de la anotación y etiquetado de video en ML
La sección original sobre el "propósito" es buena y debería mantenerse. Aquí se amplía con contexto para que resulte más útil tanto para ingenieros como para compradores:
1. Detectar objetos (¿Qué hay presente?)
Meta: modelos de entrenamiento para responder “¿Qué objetos existen en este marco?”
Salida típica: cuadros delimitadores, polígonos, máscaras de segmentación.
Cuando esto importa:
- Conteo de personas/vehículos/objetos
- Análisis de inventario/estanterías
- Control básico del cumplimiento (casco/sin casco)
2. Localiza los objetos (¿Dónde están?)
La localización se centra en posición precisaEsto puede ser:
- Grueso (cuadros delimitadores 2D)
- Fino (polígonos/segmentación)
- Sensibilidad a la profundidad (cuboides 3D)
Por qué es importante:
- La navegación y la robótica necesitan geometría fiable.
- Las imágenes/vídeos médicos requieren precisión en los límites.
- La fabricación requiere una localización precisa de los defectos.
3. Rastrea los objetos (¿Cómo se mueven con el tiempo?)
El seguimiento enseña modelos identidad a lo largo del tiempo—el mismo objeto debe mantener la misma trayectoria mientras se mueve, desaparece detrás de obstáculos o reaparece.
Esto es crucial para el seguimiento de puntos de referencia y formatos donde las anotaciones codifican explícitamente la identidad del objeto a lo largo de los fotogramas (por ejemplo, el formato de secuencia MOT especifica identidades a lo largo del tiempo).
4. Seguimiento de actividades/eventos (¿Qué sucedió?)
El seguimiento de la actividad se trata de etiquetar. acciones y eventos como:
- “Una persona se cae” (inicio/fin)
- “La carretilla elevadora entra en zona restringida”
- “El cliente elige el artículo → devuelve el artículo”
- “El vehículo cambia de carril”
Esto se puede representar con:
- Etiquetas a nivel de marco (“acción presente en el marco”)
- Segmentos temporales (hora de inicio → hora de finalización)
- Eventos vinculados a objetos (“esta persona está corriendo”)
Técnicas de anotación de video
1. Anotación de fotogramas clave
Los anotadores etiquetan únicamente los fotogramas más importantes, aquellos en los que los objetos cambian de posición, tamaño o visibilidad. El resto del vídeo se completa mediante propagación, para luego revisarlo y corregirlo rápidamente.
2. Interpolación / Propagación
Tras etiquetar dos fotogramas clave, la herramienta transfiere automáticamente la anotación a los fotogramas intermedios. Esto ahorra tiempo en tareas repetitivas, pero aún así requiere revisión cuando el movimiento es rápido o los objetos quedan ocluidos.
3. Seguimiento automático (identificadores de seguimiento entre fotogramas)
La herramienta sigue un objeto a través de los fotogramas para mantener una identidad (seguimiento) consistente a lo largo del tiempo. Funciona bien con objetos persistentes, pero puede fallar en escenas con muchos objetos, por lo que las comprobaciones de cambio de identidad son importantes.
4. Preetiquetado asistido por IA + Control de calidad humano
Los modelos sugieren primero las cajas, máscaras y pistas, y los humanos las aprueban o corrigen. Esto agiliza el etiquetado en entornos uniformes, pero solo garantiza la calidad si se combina con un control de calidad riguroso y directrices claras.
Tipos de anotaciones de vídeo y cuándo usar cada una
Mantenga esta sección como contenido existente y esta tabla a continuación.
| Tipo de anotación | Ideal para | Ventajas | Precauciones |
|---|---|---|---|
| Cuadro delimitador 2D | Detección y seguimiento en múltiples ámbitos | Rápido, escalable | Las cajas sueltas reducen la calidad; se necesita continuidad en la identificación. |
| Polígono | Formas irregulares (personas/animales/objetos) | Límites más precisos | Más lento que las cajas |
| Segmentación semántica/de instancias | Comprensión con precisión de píxel | Ideal para límites y escenas densas. | Caro; requiere un control de calidad riguroso. |
| Puntos clave / Monumento | Postura, expresiones faciales, gestos | Permite la comprensión de la postura/acción. | Requiere directrices claras por punto clave. |
| Polilínea | Carriles, fronteras, senderos | Ideal para la detección de carreteras/carriles. | Se necesitan directrices para fusiones/divisiones. |
| Cuboide 3D | Escenas con detección de profundidad (automoción/robótica) | Captura la posición/volumen 3D | Se requiere más habilidad y tiempo. |
| Etiquetas de eventos temporales | Acciones/eventos con inicio/fin | Potente para el reconocimiento de actividades | Se necesitan definiciones precisas para “inicio/fin”. |
Casos de uso de la industria de anotaciones de video
La anotación de vídeo se utiliza en muchos sectores, pero su adopción es mayor donde los modelos deben comprender el movimiento, el comportamiento y los eventos a lo largo del tiempo. A continuación, se muestran los casos de uso más comunes en la industria.
Conducción autónoma y ADAS
Objetivos comunes: Detectar y rastrear a los usuarios de la vía, comprender la estructura de los carriles y reconocer situaciones críticas para la seguridad (accidentes evitados por poco, frenadas bruscas, incorporaciones repentinas al tráfico).
Qué etiquetar: Vehículos, peatones, ciclistas (con identificadores consistentes en todos los fotogramas), semáforos/señales de tráfico, carriles/bordes de la carretera y eventos como "cambio de carril" o "cruce de peatones".
Mejores tipos de anotación: Cuadros delimitadores 2D + identificaciones de seguimiento (núcleo), polilíneas para carriles/bordes de carretera, cuboides 3D opcionales para comprender la profundidad/tamaño.
Enfoque de control de calidad: Prevenir Interruptores de identificación En escenas con muchos objetos, defina reglas de oclusión claras (cuando los objetos estén parcialmente ocultos) y mantenga la coherencia de las líneas de carril entre los cambios de fotograma.
Atención médica (Vídeo médico: Endoscopia/Ecografía/Cirugía)
Objetivos comunes: Identificar regiones y puntos de referencia clínicamente relevantes a lo largo del tiempo para facilitar la detección, la clasificación y la comprensión de los procedimientos.
Qué etiquetar: Regiones de interés (límites de lesiones/tejidos), puntos de referencia anatómicos, ubicaciones de los instrumentos y segmentos temporales (por ejemplo, inicio y fin del "pólipo visible").
Mejores tipos de anotación: Segmentación (para límites precisos), puntos clave/marcadores (para anatomía), recuadros (para instrumentos), etiquetas de eventos temporales (para pasos del procedimiento).
Enfoque de control de calidad: La precisión en los límites y la coherencia en el etiquetado son fundamentales: utilice definiciones estrictas, revisión por expertos y un manejo claro de los casos "inciertos/ambiguos" para evitar información errónea.
Análisis de ventas minoristas y en tienda
Objetivos comunes: Realiza un seguimiento del movimiento de los clientes, mide el comportamiento de permanencia/cola y detecta las interacciones con los productos para mejorar las operaciones y las decisiones de diseño.
Qué etiquetar: Seguimiento de personas (identificadores), zonas de la tienda (área de estanterías, zona de cajas) y eventos como "artículo recogido", "artículo devuelto", "entrada en la cola", "salida de la cola".
Mejores tipos de anotación: Cuadros + identificadores de seguimiento para personas, polígonos para zonas, etiquetas de eventos temporales para interacciones y eventos de cola.
Enfoque de control de calidad: Definiciones claras de los eventos (qué se considera "recoger" frente a "tocar"), límites de zona consistentes y reglas de etiquetado que protejan la privacidad (por ejemplo, evitar detalles faciales si no son necesarios).
Información geoespacial (vídeo aéreo/con drones/satélite)
Objetivos comunes: Detectar y supervisar infraestructuras, cartografiar límites y rastrear objetos en movimiento (vehículos/barcos) en grandes áreas y con resolución variable.
Qué etiquetar: Carreteras/caminos, edificios/áreas de interés, límites de cuerpos de agua, objetos en movimiento (con vías) y eventos de cambio (avance de la construcción, propagación de inundaciones).
Mejores tipos de anotación: Polilíneas (carreteras/bordes), polígonos (áreas/edificios), cajas + seguimiento (objetos en movimiento), segmentación opcional para clases de tierra/agua/vegetación.
Enfoque de control de calidad: Coherencia entre ubicaciones y niveles de zoom, reglas para objetos de baja resolución y directrices estrictas para objetivos "parcialmente visibles" o borrosos.
Agricultura (explotaciones agrícolas, cultivos, ganadería)
Objetivos comunes: Supervisar el estado de los cultivos, detectar malezas y enfermedades, y controlar el comportamiento del ganado para mejorar la productividad y la seguridad.
Qué etiquetar: Hileras de cultivos/límites de campos, zonas de malezas frente a zonas de cultivos, manchas de enfermedades, animales (huellas) y sucesos como "un animal entra en una zona restringida".
Mejores tipos de anotación: Polilíneas/polígonos (filas/campos), segmentación (cultivo frente a maleza/enfermedad), cajas + seguimiento (ganado), etiquetas de eventos (incidentes de comportamiento).
Enfoque de control de calidad: Gestionar la estacionalidad y los cambios de iluminación, mantener una taxonomía coherente (tipos de cultivos/tipos de malezas) y establecer reglas claras para la vegetación superpuesta y la visibilidad parcial.
Medios de comunicación, deportes y entretenimiento
Objetivos comunes: Realiza un seguimiento de los jugadores/objetos, detecta los momentos destacados y comprende las acciones para el análisis, las superposiciones de transmisión o la indexación de contenido.
Qué etiquetar: Seguimiento de jugadores y de la pelota/objeto, momentos clave (gol, tiro, falta) y, opcionalmente, puntos de referencia para una comprensión detallada del movimiento.
Mejores tipos de anotación: Cajas + seguimiento (jugadores/balón), etiquetas de eventos temporales (momentos destacados), puntos clave opcionales para análisis basados en la postura.
Enfoque de control de calidad: Sincronización precisa de los eventos (inicio/fin), continuidad de la identificación durante movimientos rápidos/oclusiones y definiciones consistentes para eventos subjetivos (por ejemplo, criterios de "falta").
Seguridad en la fabricación e industria
Objetivos comunes: Detectar problemas de cumplimiento de las normas de seguridad, supervisar las zonas restringidas y realizar un seguimiento del movimiento de equipos y personas para reducir los incidentes.
Qué etiquetar: Seguimiento de personas, atributos de EPI (casco/chaleco), carretillas elevadoras/robots, zonas restringidas y sucesos como "entrada en zona", "incidente evitado por poco" y "distancia insegura".
Mejores tipos de anotación: Cajas + seguimiento (personas/equipos), atributos (EPP), polígonos (zonas), etiquetas de eventos temporales (incidentes de seguridad).
Enfoque de control de calidad: Definiciones de cumplimiento muy claras (qué se considera "llevar puesto el casco"), límites de zona estrictos y controles de sesgo para reducir las falsas alarmas que perjudican la confianza.
Flujo de trabajo paso a paso: Cómo anotar vídeos para aprendizaje automático
Paso 1: Definir la tarea (y cómo se ve un buen trabajo).
Anote:
- Caso de uso objetivo (por ejemplo, seguimiento de múltiples objetos frente a reconocimiento de acciones)
- Salidas requeridas (cajas vs máscaras vs pistas vs eventos)
- Métricas de aceptación (ejemplo: consistencia, exhaustividad, tasa de aprobación de la revisión)
Las guías de la competencia que obtienen una buena clasificación comienzan aquí porque evitan tener que rehacerlas más adelante.
Paso 2: Construye tu ontología + directrices (el factor de clasificación oculto)
Una ontología sólida reduce la “deriva de etiquetas” con el tiempo. Reglas prácticas:
- Defina cada clase con incluir excluir ejemplos
- Definir la política de oclusión (cuándo continuar con el etiquetado y cuándo detenerlo).
- Definir reglas de ID (cuando se inicia un nuevo ID)
Los equipos que "iteran basándose en la realidad" realizan un pequeño proyecto piloto, comparan anotadores y luego perfeccionan las directrices.
Paso 3: Preparar los datos de vídeo (clips, muestreo, fotogramas clave)
En lugar de etiquetar cada fotograma:
- Segmenta los videos largos en partes significativas. clips (por escena, ángulo de cámara, escenario)
- Elija un frecuencia de muestreo de fotogramas (Una tarifa más baja reduce la redundancia; una tarifa más alta aumenta la cobertura y el costo).
- Usar keyframes para momentos de cambio (movimiento/oclusión/interacción), luego propáguese entre ellos.
Paso 4: Anote teniendo en cuenta la coherencia temporal.
Los flujos de trabajo modernos suelen tener este aspecto:
- Etiquete los fotogramas clave con cuidado
- Utilice interpolación/propagación o etiquetado asistido por IA para rellenar los huecos.
- Corrija manualmente la deriva, las oclusiones y los objetos faltantes.
La automatización es valiosa, pero solo si se mantiene un control de calidad estricto. Muchas guías prácticas ahora consideran la automatización como una práctica estándar.
Paso 5: Control de calidad que realmente detecte fallos (no solo “verificaciones aleatorias”).
Un conjunto de herramientas prácticas para el control de calidad:
- Ronda de calibración: Varios anotadores etiquetan el mismo clip → comparan las discrepancias → actualizan las reglas
- Comprobaciones de continuidad: Los identificadores no deben "saltar" entre objetos; la integridad del seguimiento es fundamental para el seguimiento de los conjuntos de datos.
- Cola de revisión de casos excepcionales: desenfoque de movimiento, oclusión, escenas concurridas
- Política de “incertidumbre de bandera”: No adivine; indique la ambigüedad para los revisores (esto evita la corrupción silenciosa del conjunto de datos).
Paso 6: Exporta las anotaciones en los formatos que espera tu pila de aprendizaje automático.
Si está entrenando modelos de seguimiento, su exportación debe conservar Asociación de marco + identidad (track_id)Formatos como MOT están diseñados explícitamente en torno a frame_id y track_id.
Consejo: Decida el formato de exportación con anticipación para no descubrir demasiado tarde que necesita pistas, atributos o eventos que su esquema actual no puede representar.
Opciones de diseño de conjuntos de datos que determinan el costo y el rendimiento del modelo.
Estrategia de muestreo/velocidad de fotogramas
- Un muestreo elevado implica más fotogramas etiquetados, mayor coste y mayor redundancia.
- Un menor muestreo implica un etiquetado más rápido, pero conlleva el riesgo de perderse transiciones poco frecuentes. Las guías al estilo Roboflow recomiendan explícitamente experimentar para encontrar el equilibrio entre la riqueza de datos y la carga de trabajo.
Fotogramas clave frente a etiquetado denso
- El etiquetado denso puede ser necesario para tareas de movimiento rápido o tareas críticas para la seguridad.
- Los fotogramas clave + propagación suelen funcionar para obtener secuencias más fluidas; luego, invierta los ahorros en control de calidad.
Estrategia de videoclips (la diversidad supera al volumen)
A menudo, se obtienen mejores generalizaciones a partir de:
- más entornos, iluminación, ángulos de cámara y casos excepcionales que los que se obtendrían simplemente añadiendo más horas de metraje similar.
Desafíos comunes de la anotación de video
La anotación de vídeo sigue siendo una de las partes más exigentes en la creación de sistemas de visión artificial fiables. Si bien las herramientas modernas han mejorado la velocidad, el reto ya no consiste simplemente en etiquetar más fotogramas. Los equipos ahora necesitan datos de vídeo anotados que sean precisos, consistentes, trazables y representativos de las condiciones del mundo real. Las directrices del sector apuntan cada vez más a una combinación de automatización, revisión humana y gobernanza como la vía más eficaz.
1. Flujos de trabajo de alto volumen y que requieren mucho tiempo.
El vídeo genera enormes cantidades de datos. Un solo proyecto puede contener miles de clips, múltiples objetos por fotograma y largas secuencias temporales que deben rastrearse de forma consistente. Incluso con el seguimiento automático y la interpolación, los equipos siguen necesitando la revisión humana para validar escenas complejas, corregir desviaciones y confirmar casos excepcionales.
2. Mantener la precisión de las anotaciones en todos los fotogramas.
La precisión en vídeo es más difícil que en imágenes, ya que las etiquetas deben mantenerse correctas a lo largo del tiempo, no solo en un fotograma. Los cuadros delimitadores, polígonos, puntos clave y etiquetas de eventos pueden volverse inconsistentes fácilmente cuando los objetos se mueven rápidamente, cambian de forma o desaparecen y reaparecen. Por eso, los equipos de alto rendimiento utilizan directrices claras, auditorías periódicas y verificaciones consensuadas en lugar de depender de un flujo de trabajo de etiquetado de una sola pasada.
3. Oclusión, desenfoque de movimiento y complejidad de la escena
Las grabaciones del mundo real suelen ser caóticas. Los objetos a menudo están parcialmente ocultos, mal iluminados, amontonados o en movimiento rápido. Estas condiciones dificultan el etiquetado y pueden reducir la calidad del modelo si no se gestionan de forma coherente en el conjunto de datos. Las investigaciones recientes y las tendencias en herramientas muestran una creciente atención a la anotación que tiene en cuenta la oclusión y al manejo de casos límite, ya que estos son a menudo los escenarios en los que fallan los modelos de producción.
4. Escalabilidad sin sacrificar la calidad.
Es relativamente fácil ampliar un proyecto de etiquetado añadiendo más anotadores. Sin embargo, resulta mucho más difícil mantener la coherencia. A medida que los proyectos crecen, los equipos suelen enfrentarse a desviaciones en las etiquetas, discrepancias entre los revisores y una calidad desigual entre los lotes. Los flujos de trabajo más eficaces combinan la automatización para agilizar el proceso con la validación humana, conjuntos de revisión de referencia y un grado de concordancia medible entre los anotadores.
5. Sesgo del conjunto de datos y cobertura incompleta de casos extremos
Un modelo entrenado con secuencias limpias y repetitivas puede funcionar bien en las pruebas, pero fallar en la producción. Los conjuntos de datos de vídeo deben incluir suficiente variación en iluminación, clima, ángulos de cámara, geografía, datos demográficos y eventos poco frecuentes para reflejar las condiciones reales de implementación. La guía de riesgos de IA del NIST también refuerza la necesidad de mapear el contexto, medir el riesgo y gestionar el impacto posterior, lo que hace que el diseño del conjunto de datos sea tan importante como la ejecución del etiquetado.
6. Seguridad, privacidad y cumplimiento de los datos
Los vídeos suelen contener contenido sensible: rostros, matrículas, imágenes médicas, grabaciones del entorno laboral o entornos de clientes. Esto implica que la anotación también supone un problema de gobernanza de datos. Dependiendo del proyecto, las organizaciones pueden necesitar proveedores y procesos que cumplan con el RGPD, la HIPAA o estándares de gestión de seguridad más amplios, como la norma ISO/IEC 27001.
7. Documentación deficiente y escasa auditabilidad.
Un conjunto de datos etiquetados solo es útil en la medida en que lo sean sus instrucciones y su historial de decisiones. Si las reglas de anotación no son claras, los equipos tienen dificultades para reproducir la calidad a gran escala. Los programas de anotación modernos necesitan directrices con versiones, reglas de manejo de excepciones, registros de control de calidad y criterios de aceptación documentados para que los modelos puedan mejorarse iterativamente en lugar de volver a entrenarse con datos de referencia inconsistentes.
Cómo elegir el proveedor adecuado de etiquetado de vídeo
Elegir un proveedor de etiquetado de vídeo ya no se limita a una cuestión de precio. El socio adecuado debe ayudarle a mejorar la calidad de los conjuntos de datos, acortar los ciclos de iteración y reducir el riesgo del modelo. En la práctica, el mejor proveedor es aquel que combina experiencia en el sector, operaciones seguras, entrega escalable y controles de calidad medibles adaptados a su caso de uso específico.
Busque experiencia en el dominio, no solo capacidad de anotación.
Un proveedor puede ser excelente en la definición de cuadros delimitadores genéricos, pero deficiente en imágenes médicas, conducción autónoma, análisis del comportamiento en el comercio minorista o inspección industrial. Elija un socio que comprenda su ontología, los objetivos de su modelo y los casos límite relevantes en su entorno de implementación. El conocimiento del dominio suele traducirse en mejores directrices, menos ciclos de reelaboración y una mayor coherencia en las etiquetas.
Evaluar su sistema de garantía de calidad
Pregunte cómo el proveedor mide la calidad de las anotaciones. Los proveedores de confianza suelen utilizar un control de calidad en varias etapas, la escalada de incidencias por parte de los revisores, estándares de referencia y la verificación del acuerdo entre los anotadores cuando corresponde. Si la calidad se describe solo en términos generales y no está vinculada a flujos de trabajo medibles, es una señal de alerta.
Confirma que admiten flujos de trabajo con intervención humana.
El etiquetado de vídeo moderno no debería ser ni totalmente manual ni totalmente automatizado. Los mejores proveedores combinan el preetiquetado asistido por modelos, el seguimiento de objetos, la interpolación y la revisión humana experta. Este enfoque híbrido suele mejorar la velocidad a la vez que mantiene la precisión en fotogramas difíciles y eventos ambiguos.
Verificar la preparación en materia de seguridad y cumplimiento normativo.
Si sus datos incluyen información personal, médica, financiera o regulada, la seguridad no puede ser un aspecto secundario. Pregunte sobre el control de acceso, los registros de auditoría, la segregación de datos, las políticas de retención y si el proveedor puede cumplir con los requisitos relevantes para su negocio, como el RGPD, la HIPAA o las prácticas alineadas con la norma ISO/IEC 27001.
Evaluar la escalabilidad y el realismo de la recuperación.
Un proveedor debe ser capaz de pasar de la fase piloto a la producción sin que la calidad se vea afectada. Pregunte cómo gestionan los aumentos repentinos de volumen, los programas multilingües o multigeográficos, la formación de revisores y la gestión de casos excepcionales. Un presupuesto económico no sirve de nada si genera retrasos, costes de reetiquetado y de reentrenamiento del modelo.
Pregunte sobre herramientas, integración y auditabilidad.
Los buenos proveedores deberían integrarse sin problemas con las plataformas de anotación modernas y ofrecer compatibilidad con exportaciones limpias, control de versiones de taxonomías e informes de control de calidad. Debería ser posible rastrear qué se etiquetó, quién lo hizo, bajo qué versión de las directrices y cómo se resolvieron las disputas. Esta visibilidad es fundamental para la depuración del modelo y la mejora continua de MLOps.
Cómo Shaip apoya los proyectos de anotación de vídeo
Shaip admite proyectos de anotación de vídeo con recopilación de datos, etiquetado de fotogramas y eventos, seguimiento de objetos, segmentación, etiquetado temporal y revisión de calidad. También admite flujos de trabajo de vídeo sensibles con anonimización, incluyendo el enmascaramiento o el desenfoque de identidades cuando sea necesario. En diversos casos de uso, Shaip puede ayudar en proyectos de visión artificial, IA aplicada a la salud, IA multimodal e IA espacial, además de ofrecer servicios relacionados como conjuntos de datos con licencia, alineación de transcripciones y enriquecimiento de metadatos.
Hablemos
Preguntas frecuentes
Defina la tarea, cree pautas de etiquetado, elija el muestreo/fotogramas clave, anote con coherencia temporal, ejecute el control de calidad y, finalmente, exporte en el formato que espera su canalización de entrenamiento.
Los conjuntos de datos de vídeo suelen utilizar etiquetas de fotogramas y eventos, etiquetas de seguimiento, máscaras de segmentación y etiquetas temporales que indican cuándo comienza y termina una acción.
La calidad suele mejorarse mediante el control de calidad temporal, la revisión de casos de mociones difíciles, el control de calidad de múltiples pasadas y la resolución de casos excepcionales por parte de expertos.
Sí, las imágenes sensibles en los vídeos pueden protegerse mediante métodos de anonimización, como difuminar o enmascarar identidades y otro contenido privado.
Deberían buscar apoyo en lo que respecta a la recopilación de vídeo, el etiquetado de fotogramas y eventos, el seguimiento, la segmentación, el etiquetado temporal, el control de calidad y los servicios de curación relacionados, como la alineación de transcripciones y el enriquecimiento de metadatos.
El coste depende del volumen de fotogramas, el tipo de anotación (cuadros, segmentación o 3D), la complejidad de la escena y los requisitos de control de calidad. Un programa piloto ayuda a estimar el tiempo por clip antes de aumentar la escala.
Entre los casos de uso más comunes se incluyen el seguimiento de objetos, el reconocimiento de acciones, la detección de eventos, el análisis de vigilancia, la segmentación de carreteras y carriles, y la evaluación de daños en vehículos.
