מקסום דיוק למידת מכונה עם הערות ותיוג וידאו:  

מדריך מקיף

תמונה אומרת אלף מילים היא אמירה נפוצה למדי שכולנו שמענו. עכשיו, אם תמונה הייתה יכולה להגיד אלף מילים, רק תארו לעצמכם מה סרטון יכול לומר? מיליון דברים, אולי. אחד מתתי התחומים המהפכניים של בינה מלאכותית הוא למידת מחשב. אף אחד מהיישומים פורצי הדרך שהובטחו לנו, כגון מכוניות ללא נהג או צ'ק-אאוט קמעונאי אינטליגנטי, אינו אפשרי ללא הערת וידאו.

בינה מלאכותית משמשת במספר תעשיות כדי להפוך פרויקטים מורכבים לאוטומטיים, לפתח מוצרים חדשניים ומתקדמים ולספק תובנות חשובות שמשנות את אופי העסק. ראייה ממוחשבת היא תת-תחום כזה של בינה מלאכותית שיכולה לשנות לחלוטין את האופן שבו פועלות מספר תעשיות התלויות בכמויות אדירות של תמונות וסרטונים שצולמו.

ראייה ממוחשבת, הנקראת גם קורות חיים, מאפשרת למחשבים ולמערכות קשורות לשאוב נתונים משמעותיים מתמונות וסרטונים, ולנקוט בפעולות הנדרשות על סמך מידע זה. מודלים של למידת מכונה מאומנים לזהות דפוסים וללכוד מידע זה באחסון המלאכותי שלהם כדי לפרש נתונים חזותיים בזמן אמת ביעילות.

ביאור וידאו

למי מיועד המדריך הזה?

מדריך נרחב זה מיועד ל:

  • כל אתם היזמים והסולופירנים שצורכים כמות עצומה של נתונים באופן קבוע
  • AI ולימוד מכונה או אנשי מקצוע שמתחילים בטכניקות לייעול תהליכים
  • מנהלי פרויקטים שמתכוונים ליישם זמן יציאה מהיר יותר לשוק עבור דגמי הבינה המלאכותית שלהם או מוצרים מונעי בינה מלאכותית
  • וחובבי טכנולוגיה שאוהבים להיכנס לפרטי השכבות המעורבים בתהליכי AI.
מדריך הערות וידאו

מהו ביאור וידאו?

הערת וידאו היא הטכניקה של זיהוי, סימון ותווית של כל אובייקט בסרטון. זה עוזר למכונות ולמחשבים לזהות אובייקטים נעים ממסגרת למסגרת בסרטון.

מה זה הערת וידאו? במילים פשוטות, עורך אנושי בודק סרטון וידאו, מסמן את התמונה מסגרת-אחר-פריים, ומרכיב אותה למערך נתונים של קטגוריות שנקבעו מראש, המשמשות לאימון אלגוריתמי למידת מכונה. הנתונים החזותיים מועשרים על ידי הוספת תגיות של מידע קריטי על כל פריים וידאו.

מהנדסים אספו את התמונות המוערות למערכי נתונים תחת הגדרה קבועה מראש
קטגוריות כדי להכשיר את דגמי ה-ML הנדרשים שלהם. תאר לעצמך שאתה מאמן מודל כדי לשפר את יכולתו להבין אותות תנועה. מה שקורה בעצם הוא שהאלגוריתם מאומן על נתוני אמת קרקע הכוללים כמויות אדירות של סרטונים המציגים אותות תעבורה, מה שעוזר למודל ה-ML לחזות את חוקי התנועה במדויק.

מטרת הערות ותיוג וידאו ב-ML

הערת וידאו משמשת בעיקר ליצירת מערך נתונים לפיתוח מודל AI מבוסס תפיסה חזותית. סרטונים עם הערות נמצאים בשימוש נרחב לבניית כלי רכב אוטונומיים שיכולים לזהות שלטי דרכים, נוכחות הולכי רגל, לזהות גבולות נתיבים ולמנוע תאונות עקב התנהגות אנושית בלתי צפויה. סרטונים עם הערות משרתים מטרות ספציפיות של תעשיית הקמעונאות במונחים של צ'ק-אאוט בחנויות קמעונאיות בחינם ומתן המלצות למוצרים מותאמים אישית.

הוא נמצא בשימוש גם ב תחומי רפואה ובריאות, במיוחד בבינה מלאכותית רפואית, לזיהוי וסיוע מדויק של מחלות במהלך ניתוחים. מדענים גם ממנפים את הטכנולוגיה הזו כדי לחקור את ההשפעות של טכנולוגיה סולארית על ציפורים.

להערות וידאו יש כמה יישומים בעולם האמיתי. הוא נמצא בשימוש בתעשיות רבות, אך תעשיית הרכב ממנפת בעיקר את הפוטנציאל שלה לפיתוח מערכות רכב אוטונומיות. בואו נסתכל לעומק על המטרה העיקרית.
מטרת הערת וידאו

זיהוי האובייקטים

הערת וידאו עוזרת למכונות לזהות אובייקטים שנלכדו בסרטונים. מכיוון שמכונות אינן יכולות לראות או לפרש את העולם סביבן, הן זקוקות לעזרה של בני אדם לזהות את אובייקטי המטרה ולזהות אותם במדויק במספר פריימים.

כדי שמערכת למידת מכונה תעבוד ללא רבב, היא חייבת להיות מאומנת על כמויות אדירות של נתונים כדי להשיג את התוצאה הרצויה

התאם את האובייקטים

יש הרבה אובייקטים בסרטון, והערה לכל אובייקט היא מאתגרת ולפעמים מיותרת. לוקליזציה של אובייקט פירושה לוקליזציה והערה של האובייקט והחלק המוקד ביותר של התמונה.

מעקב אחר האובייקטים

הערות וידאו משמשות בעיקר בבניית רכבים אוטונומיים, וחשוב שתהיה מערכת מעקב אחר אובייקטים המסייעת למכונות להבין במדויק את ההתנהגות האנושית ואת הדינמיקה של הכביש. זה עוזר לעקוב אחר זרימת התנועה, תנועות הולכי רגל, צירי תנועה, אותות, תמרורים ועוד.

מעקב אחר הפעילויות

סיבה נוספת לכך שהערת וידאו חיונית היא שהיא רגילה לאמן ראייה ממוחשבתפרויקטים מבוססי ML להערכת פעילות אנושית ותנוחות מדויקות. הערת וידאו עוזרת להבין טוב יותר את הסביבה על ידי מעקב אחר פעילות אנושית וניתוח התנהגות בלתי צפויה. יתרה מכך, זה גם מסייע במניעת תאונות על ידי ניטור פעילויות של עצמים לא סטטיים כגון הולכי רגל, חתולים, כלבים ועוד והערכת תנועותיהם לפיתוח כלי רכב ללא נהג.

הערת וידאו לעומת הערת תמונה

הערות וידאו ותמונה די דומות במובנים רבים, והטכניקות המשמשות להערת מסגרות חלות גם על הערות וידאו. עם זאת, ישנם כמה הבדלים בסיסיים בין שני אלה, שיעזרו לעסקים להחליט על הסוג הנכון של ביאור נתונים שהם צריכים למטרה הספציפית שלהם.

הערת וידאו לעומת הערת תמונה

נתונים

כאשר אתה משווה סרטון ותמונת סטילס, תמונה נעה כמו סרטון היא מבנה נתונים הרבה יותר מורכב. סרטון מציע הרבה יותר מידע לכל פריים ותובנה הרבה יותר גדולה לגבי הסביבה. 

בניגוד לתמונת סטילס שמראה תפיסה מוגבלת, נתוני וידאו מספק תובנות חשובות לגבי מיקומו של האובייקט. זה גם נותן לך לדעת אם האובייקט המדובר נע או נייח וגם אומר לך על כיוון התנועה שלו. 

לדוגמה, כאשר אתה מסתכל על תמונה, ייתכן שלא תוכל להבחין אם מכונית זה עתה עצרה או התניעה. סרטון נותן לך בהירות הרבה יותר טובה מאשר תמונה. 

מכיוון שסרטון וידאו הוא סדרה של תמונות המועברות ברצף, הוא מציע מידע על אובייקטים חסומים חלקית או מלאה גם על ידי השוואה של פריימים לפני ואחרי. מצד שני, תמונה מדברת על ההווה ולא נותנת לך קנה מידה להשוואה. 

לבסוף, בסרטון יש יותר מידע ליחידה או פריים מאשר תמונה. וגם, כאשר חברות רוצות לפתח סוחף או מורכב AI ולמידה מכונה פתרונות, הערת וידאו תהיה שימושית.

תהליך הערות

מכיוון שסרטונים מורכבים ומתמשכים, הם מציעים אתגר נוסף למגיבים. המחברים נדרשים לבחון כל פריים בסרטון ולעקוב במדויק אחר האובייקטים בכל שלב ופריים. כדי להשיג זאת בצורה יעילה יותר, חברות הערות וידאו נהגו להפגיש מספר צוותים כדי להוסיף הערות לסרטונים. עם זאת, הערות ידני התבררה כמשימה קשה וגוזלת זמן. 

התקדמות הטכנולוגיה הבטיחה שמחשבים, בימינו, יכולים לעקוב ללא מאמץ אחר אובייקטים מעניינים לכל אורך הסרטון ולציין קטעים שלמים ללא התערבות אנושית מועטה. לכן הערת וידאו הופכת למהירה ומדויקת הרבה יותר. 

דיוק

חברות משתמשות בכלי הערות כדי להבטיח בהירות, דיוק ויעילות רבה יותר בתהליך ההערה. על ידי שימוש בכלי הערות, מספר השגיאות מצטמצם באופן משמעותי. כדי שהערות וידאו יהיו אפקטיביות, חשוב שתהיה אותה סיווג או תוויות עבור אותו אובייקט לאורך הסרטון. 

כלים להערות וידאו יכול לעקוב אחר אובייקטים באופן אוטומטי ועקבי על פני מסגרות ולזכור להשתמש באותו הקשר לקטגוריות. זה גם מבטיח עקביות, דיוק ומודלים טובים יותר של AI.

[קרא עוד: מה זה הערת תמונה ותיוג עבור ראייה ממוחשבת]

טכניקות הערות וידאו

הערות תמונה ווידאו משתמשות בכלים ובטכניקות כמעט דומות, אם כי היא מורכבת יותר ודורשת עבודה. בניגוד לתמונה בודדת, סרטון וידאו קשה להערות מכיוון שהוא יכול להכיל כמעט 60 פריימים בשנייה. הוספת הערות לסרטונים נמשכת זמן רב יותר ודורשים גם כלי הערות מתקדמים.

שיטת תמונה בודדת

שיטת תמונה בודדת שיטת תיוג הווידאו בתמונה אחת היא הטכניקה המסורתית המחלצת כל פריים מהסרטון ומביאה הערות לפריימים אחד אחד. הסרטון מחולק למספר פריימים, ולכל תמונה יש הערות באמצעות המסורתיות ביאור תמונה שִׁיטָה. לדוגמה, סרטון וידאו של 40 פריימים לשנייה מתפרק לפריימים של 2,400 לדקה.

נעשה שימוש בשיטת התמונה הבודדת לפני שנכנסו לשימוש כלי העריכה; עם זאת, זו אינה דרך יעילה להוספת הערות לסרטון. שיטה זו גוזלת זמן ואינה מספקת את היתרונות שסרטון מציע.

חיסרון גדול נוסף של שיטה זו הוא שמכיוון שהסרטון כולו נחשב כאוסף של פריימים נפרדים, הוא יוצר שגיאות בזיהוי האובייקט. ניתן לסווג את אותו אובייקט תחת תוויות שונות במסגרות שונות, מה שגורם לתהליך כולו לאבד דיוק והקשר.

הזמן שהושקע בביאור סרטונים בשיטת תמונה בודדת הוא גבוה במיוחד, מה שמייקר את עלות הפרויקט. אפילו פרויקט קטן יותר של פחות מ-20fps ייקח הרבה זמן להערות. יכולות להיות הרבה שגיאות סיווג שגוי, מועדים שהוחמצו ושגיאות הערות.

שיטת מסגרת רציפה

שיטת מסגרת רציפה שיטת המסגרת הרציפה או הסטרימינג היא הפופולרית יותר. שיטה זו משתמשת בכלי הערות העוקבים אחר האובייקטים לאורך הסרטון עם מיקומם פריים אחר פריים. על ידי שימוש בשיטה זו, ההמשכיות וההקשר נשמרים היטב.

שיטת המסגרת הרציפה משתמשת בטכניקות כמו זרימה אופטית כדי ללכוד את הפיקסלים בפריים אחד ובשנייה בצורה מדויקת ולנתח את תנועת הפיקסלים בתמונה הנוכחית. זה גם מבטיח שאובייקטים מסווגים ומתויגים באופן עקבי ברחבי הסרטון. הישות מזוהה באופן עקבי גם כאשר היא נעה פנימה והחוצה מהמסגרת.

כאשר משתמשים בשיטה זו להוספת הערות לסרטונים, פרויקט למידת המכונה יכול לזהות במדויק אובייקטים הנמצאים בתחילת הסרטון, להיעלם מהעין לכמה פריימים ולהופיע שוב.

אם נעשה שימוש בשיטת תמונה בודדת להערה, המחשב עשוי לשקול את התמונה המופיעה מחדש כאובייקט חדש וכתוצאה מכך לסיווג שגוי. עם זאת, בשיטת מסגרת רציפה, המחשב מתחשב בתנועת התמונות, ומבטיח שהרציפות ושלמות הסרטון נשמרות היטב.

שיטת המסגרת הרציפה היא דרך מהירה יותר להערות, והיא מספקת יכולות גדולות יותר לפרויקטי ML. הביאור מדויק, מבטל הטיות אנושיות, והסיווג מדויק יותר. עם זאת, זה לא נטול סיכונים. כמה גורמים שעשויים לשנות את יעילותו, כגון איכות תמונה ורזולוציית וידאו.

סוגי תיוג וידאו / הערות

מספר שיטות להערת וידאו, כגון הערת ציון דרך, סמנטית, תלת-ממדית, מצולע וסימן פוליקו, משמשות להערת סרטונים. בואו נסתכל על הפופולריים ביותר כאן.

ביאור ציוני דרך

הערת ציון דרך, הנקראת גם נקודת מפתח, משמשת בדרך כלל לזיהוי עצמים קטנים יותר, צורות, תנוחות ותנועות.

נקודות ממוקמות על פני האובייקט ומקושרות, מה שיוצר שלד של הפריט על פני כל פריים וידאו. הערות מסוג זה משמשות בעיקר לזיהוי תווי פנים, תנוחות, רגשות וחלקי גוף אנושיים לפיתוח יישומי AR/VR, יישומי זיהוי פנים וניתוחי ספורט.

ביאור ציוני דרך

פילוח סמנטי

פילוח סמנטי הוא סוג נוסף של הערות וידאו המסייעות לאמן מודלים טובים יותר של בינה מלאכותית. כל פיקסל הקיים בתמונה מוקצה למחלקה מסוימת בשיטה זו.

על ידי הקצאת תווית לכל פיקסל תמונה, פילוח סמנטי מתייחס לכמה אובייקטים מאותה מחלקה כאל ישות אחת. עם זאת, כאשר אתה משתמש בפילוח סמנטי של מופעים, מספר אובייקטים מאותה מחלקה מטופלים כמופעים בודדים שונים.

פילוח סמנטי

ביאור תלת מימדי

סוג זה של טכניקת הערות משמש לייצוג תלת מימדי מדויק של אובייקטים. שיטת התיבה התוחמת התלת-ממדית עוזרת לתייג את האורך, הרוחב והעומק של האובייקט בזמן תנועה ומנתחת כיצד הוא מקיים אינטראקציה עם הסביבה. זה עוזר לזהות את מיקומו ונפחו של האובייקט ביחס לסביבתו התלת מימדית.

כותבים מתחילים בציור תיבות תוחמות סביב אובייקט העניין ושמירה על נקודות עיגון בקצה התיבה. במהלך תנועה, אם אחת מנקודות העיגון של האובייקט חסומה או מחוץ לטווח הראייה בגלל עצם אחר, ניתן לדעת היכן יכול להיות הקצה על סמך האורך, הגובה והזווית הנמדדים בפריים בקירוב.

ביאור תלת מימדי

ביאור מצולע

בדרך כלל נעשה שימוש בטכניקת ביאור מצולע כאשר נמצא כי טכניקת תיבת תוחמת דו-ממדית או תלת-ממדית אינה מספקת למדידת צורת אובייקט במדויק או בעת תנועה. לדוגמה, הערת מצולע עשויה למדוד אובייקט לא סדיר, כגון בן אדם או חיה.

כדי שטכניקת ביאור המצולע תהיה מדויקת, על המציין לצייר קווים על ידי הצבת נקודות בדיוק סביב קצה האובייקט המעניין.

ביאור מצולע

הערת פוליליין

הערת Polyline עוזרת להכשיר כלי AI מבוססי מחשב כדי לזהות נתיבים ברחוב לפיתוח מערכות רכב אוטונומיות ברמת דיוק גבוהה. המחשב מאפשר למכונה לראות את הכיוון, התנועה והסטה על ידי זיהוי נתיבים, גבולות וגבולות.

המציין משרטט קווים מדויקים לאורך גבולות הנתיב כך שמערכת הבינה המלאכותית יכולה לזהות נתיבים בכביש.

הערת פוליליין

תיבה תוחמת דו מימדית 

שיטת התיבה התוחמת הדו-ממדית היא אולי השיטה הנפוצה ביותר להוספת הערות לסרטונים. בשיטה זו, כותבי הערות מציבים תיבות מלבניות סביב האובייקטים המעניינים לצורך זיהוי, סיווג ותיוג. הקופסאות המלבניות מצוירות באופן ידני סביב האובייקטים על פני מסגרות כאשר הם בתנועה.

כדי להבטיח ששיטת התיבה התוחמת הדו-ממדית פועלת ביעילות, על המציין לוודא שהתיבה נמשכת כמה שיותר קרוב לקצה האובייקט ומסומנת כראוי על פני כל המסגרות.

תיבה תוחמת דו מימדית

מקרי שימוש בתעשיית הערות וידאו

האפשרויות של הערות וידאו נראות אינסופיות; עם זאת, תעשיות מסוימות משתמשות בטכנולוגיה זו הרבה יותר מאחרות. אבל זה ללא ספק נכון שרק כמעט נגענו בקצה הקרחון החדשני הזה, ועוד לפנינו. בכל מקרה, פירטנו את התעשיות שמסתמכות יותר ויותר על הערות וידאו.

מערכות רכב אוטונומיות

מערכות בינה מלאכותית התומכות בחזון ממוחשב מסייעות בפיתוח מכוניות לנהיגה עצמית וללא נהג. הערות וידאו נמצאות בשימוש נרחב בפיתוח מערכות רכב אוטונומי מתקדם לזיהוי אובייקטים, כגון אותות, כלי רכב אחרים, הולכי רגל, פנסי רחוב ועוד.

בינה מלאכותית רפואית

תעשיית הבריאות גם רואה עלייה משמעותית יותר בשימוש בשירותי הערות וידאו. בין היתרונות הרבים שראייה ממוחשבת מציעה הם אבחון והדמיה רפואית.

אמנם זה נכון שבינה מלאכותית רפואית מתחילה למנף את היתרונות של ראייה ממוחשבת רק לאחרונה, אבל אנחנו בטוחים שיש לה שפע של יתרונות להציע לתעשיית הרפואה. הערת וידאו מוכיחה שהיא מועילה בניתוח ממוגרפיה, צילומי רנטגן, סריקות CT ועוד כדי לסייע במעקב אחר מצבי החולים. זה גם מסייע לאנשי מקצוע בתחום הבריאות בזיהוי מצבים מוקדם ולעזור בניתוח.

תעשיה קמעונאית

תעשיית הקמעונאות משתמשת גם בהערות וידאו כדי להבין את התנהגות הצרכנים כדי לשפר את השירותים שלה. באמצעות הערת סרטונים של צרכנים בחנויות, ניתן לדעת כיצד הלקוחות בוחרים את המוצרים, מחזירים מוצרים למדפים ומונעים גניבה.

תעשייה גיאו-מרחבית

הערות וידאו נמצאות בשימוש גם בתעשיית המעקב והתמונות. משימת הביאור כוללת הפקת מודיעין רב ערך מצילומי מזל"ט, לווין וצילומי אוויר כדי להכשיר צוותי ML לשיפור המעקב והאבטחה. צוותי ה-ML מאומנים לעקוב אחר חשודים וכלי רכב כדי לעקוב אחר התנהגות ויזואלית. הטכנולוגיה הגיאו-מרחבית גם מניעה את החקלאות, המיפוי, הלוגיסטיקה והביטחון.

חקלאות

ראייה ממוחשבת ויכולות בינה מלאכותית משמשות לשיפור החקלאות ובעלי החיים. הערת וידאו עוזרת גם להבין ולעקוב אחר תנועת בעלי חיים בצמיחת צמחים ולשפר את ביצועי מכונות הקציר.

ראייה ממוחשבת יכולה גם לנתח את איכות הדגן, צמיחת עשבים, שימוש בקוטלי עשבים ועוד.

מדיה

הערות וידאו נמצאות בשימוש גם בתעשיית המדיה והתוכן. הוא משמש כדי לעזור לנתח, לעקוב ולשפר את ביצועי קבוצות הספורט, לזהות תוכן מיני או אלים בפוסטים ברשתות חברתיות ולשפר סרטוני פרסום ועוד.

תעשייה

גם תעשיית הייצור משתמשת יותר ויותר בהערות וידאו כדי לשפר את הפרודוקטיביות והיעילות. רובוטים עוברים הכשרה על סרטונים מוערים כדי לנווט דרך נייחים, לבדוק פסי ייצור, לעקוב אחר חבילות בלוגיסטיקה. רובוטים שאומנו על סרטונים עם הערות עוזרים לזהות פריטים פגומים בקווי ייצור.

אתגרים נפוצים של הערת וידאו

הערות/תיוג של סרטון יכול להוות כמה אתגרים למגיבים. בואו נסתכל על כמה נקודות שעליכם לקחת בחשבון לפני שמתחילים הערת וידאו עבור ראייה ממוחשבת פרויקטים.

אתגרי הערות וידאו

הליך מייגע

אחד האתגרים הגדולים ביותר של הערות וידאו הוא התמודדות עם מסיבי מערכי נתונים של וידאו שצריך לבדוק ולהעיר. כדי לאמן במדויק את דגמי הראייה הממוחשבת, חיוני לגשת לכמויות גדולות של סרטונים עם הערות. מכיוון שהאובייקטים אינם דוממים, כפי שהם יהיו בתהליך של הערת תמונה, חיוני שיהיו בעלי תיאורים מיומנים ביותר שיכולים ללכוד אובייקטים בתנועה.

יש לחלק את הסרטונים לקטעים קטנים יותר של מספר פריימים, ולאחר מכן ניתן לזהות אובייקטים בודדים לצורך הערה מדויקת. אלא אם כן נעשה שימוש בכלי הערות, קיים סיכון שכל תהליך ההערה יהיה מייגע וגוזל זמן.

דיוק

שמירה על רמת דיוק גבוהה במהלך תהליך הערת הווידאו היא משימה מאתגרת. יש לבדוק את איכות ההערות באופן עקבי בכל שלב כדי לוודא שהאובייקט נמצא במעקב, מסווג ומתויג כהלכה.

אלא אם לא נבדקת איכות ההערה ברמות שונות, אי אפשר לעצב או להכשיר אלגוריתם ייחודי ואיכותי. יתרה מכך, סיווג או הערה לא מדויקים יכולים גם להשפיע באופן רציני על איכות מודל החיזוי.

מדרגיות

בנוסף להבטחת דיוק ודיוק, הערת וידאו צריכה להיות ניתנת להרחבה. חברות מעדיפות שירותי הערות שעוזרים להן לפתח, לפרוס ולהגדיל במהירות פרויקטים של ML מבלי להשפיע באופן מסיבי על השורה התחתונה.

בחירת הספק הנכון של תיוג וידאו

בחירת הספק הנכון האתגר האחרון וכנראה המכריע ביותר בהערות וידאו הוא הפעלת שירותיו של ספק שירותי הערות וידאו אמין ומנוסה. בעל מומחה ספק שירותי הערות וידאו יעשה הרבה כדי להבטיח שפרויקטי ה-ML שלך מפותחים בצורה איתנה וייפרסו בזמן.

כמו כן, חיוני להעסיק ספק אשר מבטיח שתקני אבטחה ותקנות יבוצעו באופן יסודי. בחירה בספק הפופולרי ביותר או הזול ביותר עשויה לא תמיד להיות הצעד הנכון. עליך לחפש את הספק המתאים בהתבסס על צרכי הפרויקט, תקני האיכות, הניסיון והמומחיות של הצוות שלך.

סיכום

הערת וידאו עוסקת בטכנולוגיה באותה מידה כמו הצוות שעובד על הפרויקט. יש לו שפע של יתרונות למגוון תעשיות. ובכל זאת, ללא השירותים של כותבים מנוסים ובעלי יכולת, ייתכן שלא תוכל לספק דגמים ברמה עולמית.

כאשר אתה מחפש להשיק מודל מתקדם מבוסס ראייה ממוחשבת בינה מלאכותית, Shaip צריכה להיות הבחירה שלך עבור ספק שירות. כאשר מדובר על איכות ודיוק, הניסיון והאמינות חשובים. זה יכול לעשות הרבה הבדל להצלחת הפרויקט שלך.

ב-Shaip, יש לנו את הניסיון לטפל בפרויקטים של הערות וידאו ברמות שונות של מורכבות ודרישות. יש לנו צוות מנוסה של כותבים שהוכשרו להציע תמיכה מותאמת אישית עבור הפרויקט שלך ומומחי פיקוח אנושי כדי לספק את צרכי הפרויקט שלך לטווח הקצר והארוך.

אנו מספקים רק את ההערות האיכותיות ביותר העומדות בתקני אבטחת מידע מחמירים מבלי להתפשר על מועדים, דיוק ועקביות.

צור קשר

  • בהרשמה אני מסכים עם שייפ מדיניות הפרטיות ו תנאי שימוש באתר ולספק את הסכמתי לקבל תקשורת שיווקית B2B משאיפ.

שאלות נפוצות (FAQ)

הערת וידאו היא תיוג קטעי וידאו המשמשים לאימון מודלים של למידת מכונה כדי לעזור למערכת לזהות אובייקטים. הערת וידאו היא תהליך מורכב, בניגוד להערות תמונה, שכן היא כוללת פירוק של הסרטון כולו למספר פריימים ורצפים של תמונות. התמונות מסגרת-אחר-פריים מסומנות על מנת שהמערכת תוכל לזהות ולזהות אובייקטים במדויק.

כותבי וידאו משתמשים במספר כלים כדי לעזור להם להוסיף הערות לסרטון בצורה יעילה. עם זאת, הערת וידאו היא תהליך מורכב וארוך. מכיוון שהערת סרטונים נמשכת הרבה יותר זמן מהערת תמונות, כלים עוזרים להפוך את התהליך למהיר יותר, להפחית שגיאות ולהגביר את דיוק הסיווג.

כן, אפשר להוסיף הערות לסרטונים ביוטיוב. באמצעות כלי ההערות, אתה יכול להוסיף טקסט, להדגיש חלקים מהסרטון שלך ולהוסיף קישורים. אתה יכול לערוך ולהוסיף הערות חדשות, לבחור מבין סוגי הערות שונים, כגון בועות דיבור, טקסט, זרקור, הערה ותווית.

העלות הכוללת של הערת וידאו תלויה במספר גורמים. הראשון הוא אורך הסרטון, סוג הכלי המשמש לתהליך ההערה וסוג ההערה הנדרש. עליך לשקול את הזמן המושקע על ידי כותבים אנושיים ומומחי פיקוח כדי להבטיח עבודה באיכות גבוהה. יש צורך בעבודת הערות וידאו מקצועית כדי לפתח מודלים איכותיים של למידת מכונה.

איכות ההערה תלויה בדיוק וביכולת לאמן את מודל ה-ML שלך למטרה הספציפית במדויק. עבודה איכותית תהיה נטולת הטיה, טעויות סיווג ומסגרות חסרות. בדיקות מרובות ברמות שונות של תהליך ההערה יבטיחו איכות עבודה גבוהה יותר.