زيادة دقة تعلم الآلة إلى الحد الأقصى من خلال التعليقات التوضيحية ووضع العلامات على الفيديو:
دليل شامل
تقول الصورة إن ألف كلمة هو قول شائع سمعناه جميعًا. الآن ، إذا كانت الصورة يمكن أن تقول ألف كلمة ، تخيل فقط ما يمكن أن يقوله الفيديو؟ ربما مليون شيء. يعد تعلم الكمبيوتر أحد الحقول الفرعية الثورية للذكاء الاصطناعي. لا يمكن تنفيذ أي من التطبيقات الرائدة التي وعدنا بها ، مثل السيارات ذاتية القيادة أو عمليات البيع بالتجزئة الذكية ، بدون التعليقات التوضيحية بالفيديو.
يتم استخدام الذكاء الاصطناعي في العديد من الصناعات لأتمتة المشاريع المعقدة وتطوير منتجات مبتكرة ومتقدمة وتقديم رؤى قيمة تغير طبيعة الأعمال. الرؤية الحاسوبية هي أحد الحقول الفرعية للذكاء الاصطناعي التي يمكنها تغيير الطريقة التي تعمل بها العديد من الصناعات التي تعتمد على كميات هائلة من الصور ومقاطع الفيديو الملتقطة.
تسمح رؤية الكمبيوتر ، والتي تسمى أيضًا السيرة الذاتية ، لأجهزة الكمبيوتر والأنظمة ذات الصلة باستخلاص بيانات ذات مغزى من العناصر المرئية - الصور ومقاطع الفيديو ، واتخاذ الإجراءات اللازمة بناءً على تلك المعلومات. يتم تدريب نماذج التعلم الآلي على التعرف على الأنماط والتقاط هذه المعلومات في تخزينها الاصطناعي لتفسير البيانات المرئية في الوقت الفعلي بشكل فعال.
من هو هذا الدليل؟
هذا الدليل الشامل مخصص لـ:
- كلكم رواد الأعمال ورجال الأعمال المنفردين الذين يتعاملون مع كمية هائلة من البيانات بانتظام
- الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي أو المتخصصون الذين بدأوا في تقنيات تحسين العمليات
- مديرو المشاريع الذين يعتزمون تنفيذ وقت أسرع للتسويق لنماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم أو المنتجات التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي
- وهواة التكنولوجيا الذين يرغبون في الدخول في تفاصيل الطبقات المشاركة في عمليات الذكاء الاصطناعي.
ما هي التعليقات التوضيحية على الفيديو؟
التعليقات التوضيحية بالفيديو هي تقنية للتعرف على كل كائن في الفيديو وتمييزه ووضع علامات عليه. يساعد الآلات وأجهزة الكمبيوتر على التعرف على الأجسام المتحركة من إطار إلى إطار في مقطع فيديو.
بكلمات بسيطة ، يقوم أحد المعلقين بفحص مقطع فيديو ، ويقوم بتسمية الصورة إطارًا بإطار ، ويجمعها في مجموعات بيانات فئة محددة مسبقًا ، والتي تُستخدم لتدريب خوارزميات التعلم الآلي. يتم إثراء البيانات المرئية عن طريق إضافة علامات للمعلومات الهامة حول كل إطار فيديو.
قام المهندسون بتجميع الصور المشروحة في مجموعات بيانات وفقًا لما تم تحديده مسبقًا
فئات لتدريب نماذج ML المطلوبة الخاصة بهم. تخيل أنك تقوم بتدريب نموذج لتحسين قدرته على فهم إشارات المرور. ما يحدث بشكل أساسي هو أن الخوارزمية يتم تدريبها على بيانات الحقيقة الأرضية التي تحتوي على كميات هائلة من مقاطع الفيديو التي تعرض إشارات المرور التي تساعد نموذج ML على التنبؤ بقواعد المرور بدقة.
الغرض من التعليقات التوضيحية للفيديو ووضع العلامات في ML
يستخدم التعليق التوضيحي للفيديو بشكل أساسي لإنشاء مجموعة بيانات لتطوير نموذج AI قائم على الإدراك البصري. تُستخدم مقاطع الفيديو المشروحة على نطاق واسع لبناء مركبات مستقلة يمكنها اكتشاف إشارات الطرق ووجود المشاة والتعرف على حدود الممرات ومنع الحوادث بسبب السلوك البشري غير المتوقع. تخدم مقاطع الفيديو المشروحة أغراضًا محددة لصناعة البيع بالتجزئة من حيث تسجيل الخروج من متاجر البيع بالتجزئة المجانية وتقديم توصيات منتجات مخصصة.
يتم استخدامه أيضًا في المجالات الطبية والرعاية الصحية، خاصة في مجال الذكاء الاصطناعي الطبي ، لتحديد المرض بدقة والمساعدة أثناء العمليات الجراحية. يستفيد العلماء أيضًا من هذه التكنولوجيا لدراسة تأثيرات تكنولوجيا الطاقة الشمسية على الطيور.
يحتوي التعليق التوضيحي على الفيديو على العديد من التطبيقات الواقعية. يتم استخدامه في العديد من الصناعات ، لكن صناعة السيارات تستفيد بشكل أساسي من قدرتها على تطوير أنظمة المركبات المستقلة. دعونا نلقي نظرة أعمق على الغرض الرئيسي.
كشف الأشياء
تساعد التعليقات التوضيحية بالفيديو الآلات في التعرف على الأشياء التي تم التقاطها في مقاطع الفيديو. نظرًا لأن الآلات لا تستطيع رؤية أو تفسير العالم من حولها ، فهي بحاجة إلى مساعدة البشر لتحديد الأشياء المستهدفة والتعرف عليها بدقة في إطارات متعددة.
لكي يعمل نظام التعلم الآلي بشكل لا تشوبه شائبة ، يجب تدريبه على كميات هائلة من البيانات لتحقيق النتيجة المرجوة
توطين الكائنات
يوجد العديد من العناصر في الفيديو ، والتعليق على كل كائن يمثل تحديًا وأحيانًا غير ضروري. يعني تعريب الكائن تعريب الكائن الأكثر وضوحًا والجزء البؤري من الصورة والتعليق عليهما.
تتبع الكائنات
تستخدم التعليقات التوضيحية بالفيديو في الغالب في بناء المركبات الذاتية ، ومن الأهمية بمكان أن يكون لديك نظام لتتبع الكائنات يساعد الآلات على فهم السلوك البشري وديناميكيات الطريق بدقة. يساعد في تتبع تدفق حركة المرور وحركات المشاة والممرات المرورية والإشارات وإشارات الطرق والمزيد.
تتبع الأنشطة
السبب الآخر الذي يجعل التعليقات التوضيحية للفيديو ضرورية هو أنه معتاد على ذلك تدريب رؤية الكمبيوترمشاريع غسل الأموال القائمة على تقدير الأنشطة البشرية وطرحها بدقة. تساعد التعليقات التوضيحية بالفيديو على فهم البيئة بشكل أفضل من خلال تتبع النشاط البشري وتحليل السلوك غير المتوقع. علاوة على ذلك ، يساعد هذا أيضًا في منع الحوادث من خلال مراقبة أنشطة الأجسام غير الثابتة مثل المشاة والقطط والكلاب والمزيد وتقدير تحركاتهم لتطوير مركبات بدون سائق.
التعليق التوضيحي للفيديو مقابل التعليق التوضيحي للصورة
تتشابه التعليقات التوضيحية للفيديو والصورة إلى حد كبير من نواح كثيرة ، كما أن الأساليب المستخدمة في التعليق التوضيحي للإطارات تنطبق أيضًا على التعليقات التوضيحية للفيديو. ومع ذلك ، هناك بعض الاختلافات الأساسية بين هذين ، والتي ستساعد الشركات على تحديد النوع الصحيح من شرح البيانات يحتاجون إليها لغرضهم المحدد.
البيانات
عندما تقارن مقطع فيديو مع صورة ثابتة ، فإن الصورة المتحركة مثل الفيديو هي بنية بيانات أكثر تعقيدًا. يقدم الفيديو معلومات أكثر بكثير لكل إطار ورؤية أعمق بكثير عن البيئة.
على عكس الصورة الثابتة التي تظهر إدراكًا محدودًا ، بيانات الفيديو يوفر رؤى قيمة في موضع الكائن. يتيح لك أيضًا معرفة ما إذا كان الكائن المعني متحركًا أم ثابتًا ويخبرك أيضًا عن اتجاه حركته.
على سبيل المثال ، عندما تنظر إلى صورة ، قد لا تتمكن من تمييز ما إذا كانت السيارة قد توقفت للتو أو بدأت. يمنحك الفيديو وضوحًا أفضل بكثير من الصورة.
نظرًا لأن الفيديو عبارة عن سلسلة من الصور يتم تسليمها في تسلسل ، فإنه يوفر معلومات حول الكائنات المعوقة جزئيًا أو كليًا أيضًا من خلال مقارنة الإطارات قبل وبعد. من ناحية أخرى ، تتحدث الصورة عن الحاضر ولا تمنحك مقياسًا للمقارنة.
أخيرًا ، يحتوي الفيديو على معلومات لكل وحدة أو إطار أكثر من الصورة. وعندما ترغب الشركات في تطوير محتوى غامر أو معقد منظمة العفو الدولية والتعلم الآلي الحلول ، سيكون التعليق التوضيحي للفيديو في متناول يدي.
عملية الشرح
نظرًا لأن مقاطع الفيديو معقدة ومستمرة ، فإنها تقدم تحديًا إضافيًا للمعلقين. يُطلب من المعلقين التدقيق في كل إطار في الفيديو وتتبع العناصر بدقة في كل مرحلة وإطار. لتحقيق ذلك بشكل أكثر فاعلية ، اعتادت شركات التعليقات التوضيحية بالفيديو على الجمع بين عدة فرق لتعليق مقاطع الفيديو. ومع ذلك ، تبين أن التعليقات التوضيحية اليدوية كانت مهمة شاقة وتستغرق وقتًا طويلاً.
لقد ضمنت التطورات في التكنولوجيا أن أجهزة الكمبيوتر ، في هذه الأيام ، يمكنها بسهولة تتبع الأشياء المثيرة للاهتمام عبر طول الفيديو بالكامل وإضافة تعليقات توضيحية إلى أجزاء كاملة مع القليل من التدخل البشري أو بدونه. لهذا السبب أصبحت التعليقات التوضيحية للفيديو أسرع وأكثر دقة.
دقة
تستخدم الشركات أدوات التعليقات التوضيحية لضمان قدر أكبر من الوضوح والدقة والكفاءة في عملية التعليقات التوضيحية. باستخدام أدوات التعليقات التوضيحية ، يتم تقليل عدد الأخطاء بشكل ملحوظ. لكي تكون التعليقات التوضيحية للفيديو فعالة ، من الضروري أن يكون لديك نفس التصنيف أو التسميات لنفس الكائن في جميع أنحاء الفيديو.
أدوات شرح الفيديو يمكنه تتبع الكائنات تلقائيًا وثابتًا عبر الإطارات وتذكر استخدام نفس السياق للتصنيف. كما أنه يضمن قدرًا أكبر من الاتساق والدقة ونماذج أفضل للذكاء الاصطناعي.
[اقرأ أكثر: ما هو التعليق التوضيحي للصور ووضع العلامات على رؤية الكمبيوتر]
تقنيات التعليقات التوضيحية على الفيديو
تستخدم التعليقات التوضيحية للصور والفيديو أدوات وتقنيات متشابهة تقريبًا ، على الرغم من أنها أكثر تعقيدًا وتتطلب جهدًا كثيفًا. على عكس صورة واحدة ، يصعب إضافة تعليق توضيحي لمقطع فيديو لأنه يمكن أن يحتوي على ما يقرب من 60 إطارًا في الثانية. تستغرق مقاطع الفيديو وقتًا أطول للتعليق عليها وتتطلب أدوات تعليقات توضيحية متقدمة أيضًا.
طريقة الصورة الواحدة
طريقة وضع العلامات على الفيديو أحادي الصورة هي التقنية التقليدية التي تستخرج كل إطار من الفيديو وتعلق على الإطارات واحدة تلو الأخرى. يتم تقسيم الفيديو إلى عدة إطارات ، ويتم وضع تعليقات توضيحية على كل صورة باستخدام التقليدي شرح الصورة الأسلوب. على سبيل المثال ، يتم تقسيم الفيديو بمعدل 40 إطارًا في الثانية إلى إطارات تبلغ 2,400 في الدقيقة.
تم استخدام طريقة الصورة المفردة قبل استخدام أدوات التعليقات التوضيحية ؛ ومع ذلك ، فهذه ليست طريقة فعالة لتعليق الفيديو. تستغرق هذه الطريقة وقتًا طويلاً ولا تقدم الفوائد التي يقدمها الفيديو.
عيب رئيسي آخر لهذه الطريقة هو أنه نظرًا لأن الفيديو بأكمله يعتبر مجموعة من الإطارات المنفصلة ، فإنه يخلق أخطاء في تعريف الكائن. يمكن تصنيف نفس الكائن تحت تسميات مختلفة في إطارات مختلفة ، مما يجعل العملية بأكملها تفقد الدقة والسياق.
الوقت المستغرق في التعليقات التوضيحية على مقاطع الفيديو باستخدام طريقة الصورة الواحدة مرتفع بشكل استثنائي ، مما يزيد من تكلفة المشروع. حتى مشروع أصغر حجمًا أقل من 20 إطارًا في الثانية سيستغرق وقتًا طويلاً للتعليق عليه. قد يكون هناك الكثير من أخطاء التصنيف الخاطئ والمواعيد النهائية الضائعة وأخطاء التعليقات التوضيحية.
طريقة الإطار المستمر
يعد الإطار المستمر أو طريقة إطار التدفق هي الأكثر شيوعًا. تستخدم هذه الطريقة أدوات التعليقات التوضيحية التي تتعقب الكائنات عبر الفيديو مع موقعها إطارًا بإطار. باستخدام هذه الطريقة ، يتم الحفاظ على الاستمرارية والسياق جيدًا.
تستخدم طريقة الإطار المستمر تقنيات مثل التدفق البصري لالتقاط وحدات البكسل في إطار واحد والتالي بدقة وتحليل حركة وحدات البكسل في الصورة الحالية. كما يضمن أيضًا تصنيف الكائنات وتسميتها باستمرار عبر الفيديو. يتم التعرف على الكيان باستمرار حتى عندما ينتقل داخل وخارج الإطار.
عند استخدام هذه الطريقة للتعليق على مقاطع الفيديو ، يمكن لمشروع التعلم الآلي أن يحدد بدقة الكائنات الموجودة في بداية الفيديو ، ويختفي بعيدًا عن الأنظار لبضعة إطارات ، ويعود للظهور مرة أخرى.
إذا تم استخدام طريقة صورة واحدة للتعليق ، فقد يعتبر الكمبيوتر الصورة التي أعيد ظهورها ككائن جديد يؤدي إلى سوء التصنيف. ومع ذلك ، في طريقة الإطار المستمر ، يأخذ الكمبيوتر في الاعتبار حركة الصور ، مما يضمن الحفاظ على استمرارية وسلامة الفيديو بشكل جيد.
طريقة الإطار المستمر هي طريقة أسرع للتعليق ، وتوفر إمكانات أكبر لمشاريع ML. التعليق التوضيحي دقيق ، ويزيل التحيز البشري ، ويكون التصنيف أكثر دقة. ومع ذلك ، فإنه لا يخلو من المخاطر. بعض العوامل التي قد تغير فعاليتها مثل جودة الصورة ودقة الفيديو.
أنواع ملصقات الفيديو / التعليقات التوضيحية
يتم استخدام العديد من أساليب التعليقات التوضيحية للفيديو ، مثل المعالم والدلالات والمكعبات ثلاثية الأبعاد والمضلع والتعليق التوضيحي متعدد الخطوط ، للتعليق على مقاطع الفيديو. دعونا نلقي نظرة على أكثرها شعبية هنا.
تعليق توضيحي لاندمارك
يستخدم التعليق التوضيحي للمعلم ، والذي يُطلق عليه أيضًا اسم النقطة الرئيسية ، بشكل عام لتحديد الكائنات والأشكال والمواقف والحركات الأصغر.
يتم وضع النقاط عبر الكائن وربطها ، مما يؤدي إلى إنشاء هيكل عظمي للعنصر عبر كل إطار فيديو. يستخدم هذا النوع من التعليقات التوضيحية بشكل أساسي لاكتشاف ملامح الوجه ، والحالات ، والعواطف ، وأجزاء جسم الإنسان لتطوير تطبيقات AR / VR ، وتطبيقات التعرف على الوجه ، والتحليلات الرياضية.
التجزئة الدلالي
التقسيم الدلالي هو نوع آخر من التعليقات التوضيحية للفيديو التي تساعد في تدريب نماذج ذكاء اصطناعي أفضل. يتم تخصيص كل بكسل موجود في الصورة لفئة معينة في هذه الطريقة.
من خلال تعيين تسمية لكل بكسل صورة ، فإن التقسيم الدلالي يعامل عدة كائنات من نفس الفئة ككيان واحد. ومع ذلك ، عند استخدام التجزئة الدلالية للمثيل ، يتم التعامل مع العديد من الكائنات من نفس الفئة كمثيلات فردية مختلفة.
3D الشرح متوازي المستطيلات
يُستخدم هذا النوع من تقنيات التعليقات التوضيحية للحصول على تمثيل دقيق ثلاثي الأبعاد للكائنات. تساعد طريقة الصندوق المحيط ثلاثي الأبعاد في تسمية طول الكائن وعرضه وعمقه أثناء الحركة ويحلل كيفية تفاعله مع البيئة. يساعد في اكتشاف موضع الكائن وحجمه فيما يتعلق بمحيطه ثلاثي الأبعاد.
تبدأ التعليقات التوضيحية برسم مربعات إحاطة حول الكائن محل الاهتمام والحفاظ على نقاط الربط عند حافة المربع. أثناء الحركة ، إذا كانت إحدى نقاط ربط الكائن محجوبة أو بعيدة عن الرؤية بسبب كائن آخر ، فمن الممكن معرفة أين يمكن أن تستند الحافة على الطول المقاس والارتفاع والزاوية في الإطار تقريبًا.
الشرح المضلع
تُستخدم تقنية التعليق التوضيحي المضلع بشكل عام عندما يتبين أن تقنية المربع المحيط ثنائي الأبعاد أو ثلاثي الأبعاد غير كافية لقياس شكل الكائن بدقة أو أثناء الحركة. على سبيل المثال ، من المرجح أن يقيس التعليق التوضيحي المضلع كائنًا غير منتظم ، مثل كائن بشري أو حيوان.
لكي تكون تقنية التعليق التوضيحي المضلع دقيقة ، يجب أن يرسم مضيف التعليقات خطوطًا عن طريق وضع النقاط بدقة حول حافة الكائن محل الاهتمام.
تعليق توضيحي متعدد الخطوط
يساعد التعليق التوضيحي متعدد الخطوط في تدريب أدوات الذكاء الاصطناعي المستندة إلى الكمبيوتر للكشف عن ممرات الشوارع لتطوير أنظمة مركبات ذاتية القيادة عالية الدقة. يسمح الكمبيوتر للآلة برؤية الاتجاه وحركة المرور والتحويل عن طريق اكتشاف الممرات والحدود والحدود.
يرسم مضيف التعليقات خطوطًا دقيقة على طول حدود الممر بحيث يمكن لنظام الذكاء الاصطناعي اكتشاف الممرات على الطريق.
الصندوق المحيط ثنائي الأبعاد
ربما تكون طريقة المربع المحيط ثنائي الأبعاد هي الأكثر استخدامًا لتعليق مقاطع الفيديو. في هذه الطريقة ، يضع المعلقون مربعات مستطيلة حول الأشياء ذات الأهمية لتحديدها وتصنيفها ووضع العلامات عليها. يتم رسم الصناديق المستطيلة يدويًا حول الكائنات عبر الإطارات عندما تكون في حالة حركة.
للتأكد من أن طريقة الصندوق المحيط ثنائي الأبعاد تعمل بكفاءة ، يجب على المعلق أن يتأكد من رسم المربع بالقرب من حافة الكائن قدر الإمكان وتم تسميته بشكل مناسب عبر جميع الإطارات.
حالات استخدام صناعة التعليقات التوضيحية للفيديو
تبدو إمكانيات التعليق التوضيحي بالفيديو لا حصر لها ؛ ومع ذلك ، فإن بعض الصناعات تستخدم هذه التكنولوجيا أكثر من غيرها. ولكن مما لا شك فيه أننا قد لمسنا قمة جبل الجليد المبتكر هذا ، ولا يزال هناك المزيد في المستقبل. على أي حال ، قمنا بإدراج الصناعات التي تعتمد بشكل متزايد على التعليقات التوضيحية بالفيديو.
أنظمة المركبات المستقلة
تساعد أنظمة الذكاء الاصطناعي التي تدعم رؤية الكمبيوتر في تطوير السيارات ذاتية القيادة والسيارات ذاتية القيادة. تم استخدام التعليقات التوضيحية بالفيديو على نطاق واسع في تطوير أنظمة المركبات ذاتية القيادة المتطورة لاكتشاف الأشياء ، مثل الإشارات والمركبات الأخرى والمشاة وأضواء الشوارع والمزيد.
الذكاء الاصطناعي الطبي
تشهد صناعة الرعاية الصحية أيضًا زيادة ملحوظة في استخدام خدمات التعليقات التوضيحية بالفيديو. من بين الفوائد العديدة التي تقدمها رؤية الكمبيوتر التشخيص الطبي والتصوير.
في حين أنه من الصحيح أن الذكاء الاصطناعي الطبي بدأ في الاستفادة من مزايا رؤية الكمبيوتر مؤخرًا فقط ، فإننا على يقين من أن لديه عددًا كبيرًا من الفوائد التي يقدمها للصناعة الطبية. ثبت أن التعليقات التوضيحية بالفيديو مفيدة في تحليل صور الثدي الشعاعية والأشعة السينية والتصوير المقطعي المحوسب والمزيد للمساعدة في مراقبة حالات المرضى. كما أنه يساعد المتخصصين في الرعاية الصحية في تحديد الحالات مبكرًا والمساعدة في الجراحة.
قطاع التجزئة
تستخدم صناعة البيع بالتجزئة أيضًا التعليقات التوضيحية بالفيديو لفهم سلوك المستهلك لتحسين خدماتها. من خلال التعليقات التوضيحية لمقاطع الفيديو الخاصة بالمستهلكين في المتاجر ، من الممكن معرفة كيفية اختيار العملاء للمنتجات ، وإرجاع المنتجات إلى الأرفف ، ومنع السرقة.
الصناعة الجغرافية المكانية
يتم استخدام التعليقات التوضيحية بالفيديو في صناعة المراقبة والصور أيضًا. تتضمن مهمة التعليق التوضيحي استخلاص معلومات استخبارية قيّمة من لقطات الطائرات بدون طيار والأقمار الصناعية والجوية لتدريب فرق ML لتحسين المراقبة والأمن. يتم تدريب فرق ML على متابعة المشتبه بهم والمركبات لتتبع السلوك بصريًا. تعمل التكنولوجيا الجغرافية المكانية أيضًا على تعزيز الزراعة ورسم الخرائط والخدمات اللوجستية والأمن.
زراعة
يتم استخدام الرؤية الحاسوبية وقدرات الذكاء الاصطناعي لتحسين الزراعة والثروة الحيوانية. تساعد التعليقات التوضيحية بالفيديو أيضًا في فهم حركة الثروة الحيوانية لنمو النبات وتتبعها وتحسين أداء آلات الحصاد.
يمكن للرؤية الحاسوبية أيضًا تحليل جودة الحبوب ونمو الحشائش واستخدام مبيدات الأعشاب وغير ذلك.
الوسائط
يتم استخدام التعليقات التوضيحية بالفيديو أيضًا في صناعة الوسائط والمحتوى. يتم استخدامه للمساعدة في تحليل أداء الفريق الرياضي وتتبعه وتحسينه ، وتحديد المحتوى الجنسي أو العنيف على منشورات وسائل التواصل الاجتماعي وتحسين مقاطع الفيديو الإعلانية والمزيد.
صناعي
يستخدم قطاع التصنيع أيضًا بشكل متزايد التعليقات التوضيحية بالفيديو لتحسين الإنتاجية والكفاءة. يتم تدريب الروبوتات على مقاطع الفيديو المشروحة للتنقل عبر الثابتة ، وفحص خطوط التجميع ، وتتبع الحزم في الخدمات اللوجستية. تساعد الروبوتات المدربة على مقاطع الفيديو المشروحة في تحديد العناصر المعيبة في خطوط الإنتاج.
التحديات الشائعة لتعليقات الفيديو
يمكن أن تشكل التعليقات التوضيحية / وضع العلامات على الفيديو بعض التحديات للمعلقين. لنلقِ نظرة على بعض النقاط التي يجب مراعاتها قبل البدء شرح الفيديو لرؤية الكمبيوتر المشاريع.
إجراء مملة
أحد أكبر تحديات التعليقات التوضيحية للفيديو هو التعامل مع المحتوى الضخم مجموعات بيانات الفيديو التي تحتاج إلى التدقيق والتعليق. لتدريب نماذج رؤية الكمبيوتر بدقة ، من الضروري الوصول إلى كميات كبيرة من مقاطع الفيديو المشروحة. نظرًا لأن الكائنات ليست ثابتة ، كما هو الحال في عملية التعليق التوضيحي للصور ، فمن الضروري أن يكون لديك معلّقون على درجة عالية من المهارة يمكنهم التقاط الكائنات أثناء الحركة.
يجب تقسيم مقاطع الفيديو إلى مقاطع أصغر من عدة إطارات ، ويمكن بعد ذلك تحديد الكائنات الفردية للحصول على تعليق توضيحي دقيق. ما لم يتم استخدام أدوات التعليقات التوضيحية ، فهناك خطر أن تكون عملية التعليقات التوضيحية بأكملها مملة وتستغرق وقتًا طويلاً.
دقة
يعد الحفاظ على مستوى عالٍ من الدقة أثناء عملية التعليقات التوضيحية للفيديو مهمة صعبة. يجب فحص جودة التعليقات التوضيحية باستمرار في كل مرحلة لضمان تتبع الكائن وتصنيفه وتسميته بشكل صحيح.
ما لم يتم التحقق من جودة التعليقات التوضيحية على مستويات مختلفة ، فمن المستحيل تصميم أو تدريب خوارزمية فريدة وعالية الجودة. علاوة على ذلك ، يمكن أن يؤثر التصنيف غير الدقيق أو التعليق التوضيحي بشكل خطير على جودة نموذج التنبؤ.
التدرجية
بالإضافة إلى ضمان الدقة والدقة ، يجب أيضًا أن تكون التعليقات التوضيحية للفيديو قابلة للتطوير. تفضل الشركات خدمات التعليقات التوضيحية التي تساعدهم في تطوير مشروعات تعلم الآلة ونشرها وتوسيع نطاقها بسرعة دون التأثير بشكل كبير على المحصلة النهائية.
اختيار البائع المناسب لتصنيف الفيديو
يتمثل التحدي الأخير وربما الأكثر أهمية في التعليقات التوضيحية بالفيديو في إشراك خدمات مزود خدمة التعليقات التوضيحية لبيانات الفيديو الموثوقة وذات الخبرة. وجود خبير مزود خدمة التعليقات التوضيحية بالفيديو سوف تقطع شوطًا طويلاً في ضمان تطوير مشروعات ML الخاصة بك ونشرها بقوة في الوقت المحدد.
من الضروري أيضًا إشراك مقدم الخدمة الذي يضمن اتباع المعايير واللوائح الأمنية بدقة. قد لا يكون اختيار المزود الأكثر شعبية أو الأرخص هو الخطوة الصحيحة دائمًا. يجب أن تبحث عن المزود المناسب بناءً على احتياجات مشروعك ومعايير الجودة والخبرة وخبرة الفريق.
وفي الختام
يتعلق التعليق التوضيحي بالفيديو بالتكنولوجيا بقدر ما يتعلق بالفريق العامل في المشروع. لديها عدد كبير من الفوائد لمجموعة من الصناعات. ومع ذلك ، بدون خدمات المعلقين ذوي الخبرة والقدرة ، قد لا تتمكن من تقديم نماذج عالمية المستوى.
عندما تتطلع إلى إطلاق نموذج AI متقدم قائم على رؤية الكمبيوتر ، يجب أن يكون Shaip هو خيارك لمزود الخدمة. عندما يتعلق الأمر بالجودة والدقة ، فإن الخبرة والموثوقية مهمة. يمكن أن تحدث فرقًا كبيرًا في نجاح مشروعك.
في Shaip ، لدينا الخبرة للتعامل مع مشاريع التعليقات التوضيحية بالفيديو بمستويات مختلفة من التعقيد والمتطلبات. لدينا فريق من المعلقين ذوي الخبرة المدربين لتقديم دعم مخصص لمشروعك ومتخصصين في الإشراف البشري لتلبية احتياجات مشروعك على المدى القصير والطويل.
نحن نقدم فقط التعليقات التوضيحية عالية الجودة التي تلتزم بمعايير أمان البيانات الصارمة دون المساس بالمواعيد النهائية والدقة والاتساق.
دعنا نتحدث
الأسئلة الأكثر شيوعًا (FAQ)
التعليقات التوضيحية بالفيديو هي عبارة عن تسمية لمقاطع الفيديو المستخدمة لتدريب نماذج التعلم الآلي لمساعدة النظام في التعرف على الكائنات. يعد التعليق التوضيحي للفيديو عملية معقدة ، على عكس التعليقات التوضيحية للصورة ، حيث تتضمن تقسيم الفيديو بأكمله إلى عدة إطارات وتسلسلات من الصور. يتم شرح الصور إطارًا بإطار بحيث يمكن للنظام التعرف على الكائنات وتحديدها بدقة.
يستخدم المعلقون التوضيحيون بالفيديو عدة أدوات لمساعدتهم على وضع تعليقات توضيحية على الفيديو بشكل فعال. ومع ذلك ، يعد التعليق التوضيحي للفيديو عملية معقدة وطويلة. نظرًا لأن التعليقات التوضيحية على مقاطع الفيديو تستغرق وقتًا أطول بكثير من التعليقات التوضيحية على الصور ، فإن الأدوات تساعد في تسريع العملية وتقليل الأخطاء وزيادة دقة التصنيف.
نعم ، من الممكن إضافة تعليق توضيحي لمقاطع فيديو YouTube. باستخدام أداة التعليقات التوضيحية ، يمكنك إضافة نص وتمييز أجزاء من الفيديو وإضافة روابط. يمكنك تحرير التعليقات التوضيحية الجديدة وإضافتها ، والاختيار من بين أنواع التعليقات التوضيحية المختلفة ، مثل فقاعة الكلام ، والنص ، والإضاءة ، والملاحظة ، والتسمية.
تعتمد التكلفة الإجمالية لتعليقات الفيديو على عدة عوامل. الأول هو طول الفيديو ونوع الأداة المستخدمة في عملية التعليق التوضيحي ونوع التعليق التوضيحي المطلوب. يجب أن تفكر في الوقت الذي يقضيه المعلقون البشريون والمتخصصون في الإشراف لضمان تقديم عمل عالي الجودة. تعد وظيفة التعليقات التوضيحية بالفيديو الاحترافية ضرورية لتطوير نماذج تعلم آلي عالية الجودة.
تعتمد جودة التعليقات التوضيحية على الدقة والقدرة على تدريب نموذج ML الخاص بك لغرض محدد بدقة. ستكون الوظيفة عالية الجودة خالية من التحيز وأخطاء التصنيف والإطارات المفقودة. ستضمن عمليات التحقق المتعددة على مستويات مختلفة من عملية التعليق التوضيحي جودة أعلى للعمل.