คู่มือเพื่อการ

การใส่คำอธิบายประกอบวิดีโอและการติดป้ายกำกับ

สำหรับ Machine Learning

รูปภาพบอกว่าหนึ่งพันคำเป็นเรื่องธรรมดาที่เราเคยได้ยินมา ทีนี้ ถ้าภาพหนึ่งภาพสามารถแทนคำพูดได้นับพัน ลองนึกภาพว่าวิดีโอสามารถพูดอะไรได้? บางทีอาจเป็นล้านสิ่ง หนึ่งในสาขาย่อยที่ปฏิวัติวงการของปัญญาประดิษฐ์คือการเรียนรู้ด้วยคอมพิวเตอร์ ไม่มีแอปพลิเคชันที่แปลกใหม่ที่เราเคยสัญญาไว้ เช่น รถยนต์ไร้คนขับ หรือการเช็คเอาต์อัจฉริยะจากร้านค้าปลีก หากไม่มีคำอธิบายประกอบวิดีโอ

ปัญญาประดิษฐ์ถูกใช้ในหลายอุตสาหกรรมเพื่อทำให้โครงการที่ซับซ้อนเป็นอัตโนมัติ พัฒนาผลิตภัณฑ์ที่เป็นนวัตกรรมและขั้นสูง และมอบข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าที่เปลี่ยนธรรมชาติของธุรกิจ คอมพิวเตอร์วิทัศน์เป็นหนึ่งในสาขาย่อยของ AI ที่สามารถเปลี่ยนแปลงวิธีการทำงานของอุตสาหกรรมต่าง ๆ ได้อย่างสมบูรณ์ซึ่งขึ้นอยู่กับการทำงานของรูปภาพและวิดีโอจำนวนมหาศาล

คอมพิวเตอร์วิทัศน์ หรือที่เรียกว่า CV ช่วยให้คอมพิวเตอร์และระบบที่เกี่ยวข้องดึงข้อมูลที่มีความหมายจากภาพจริง เช่น รูปภาพและวิดีโอ และดำเนินการที่จำเป็นตามข้อมูลนั้น โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงได้รับการฝึกฝนให้รู้จักรูปแบบและบันทึกข้อมูลนี้ในที่จัดเก็บข้อมูลประดิษฐ์เพื่อตีความข้อมูลภาพแบบเรียลไทม์อย่างมีประสิทธิภาพ

คำอธิบายประกอบวิดีโอ

คู่มือผู้ซื้อคำอธิบายประกอบวิดีโอ
อ่านคำอธิบายประกอบและการติดป้ายกำกับวิดีโอหรือ ดาวน์โหลดเวอร์ชัน PDF

คู่มือนี้เหมาะสำหรับใคร?

คู่มือที่ครอบคลุมนี้มีไว้สำหรับ:

  • ผู้ประกอบการและนักธุรกิจอิสระทุกท่านที่กำลังรวบรวมข้อมูลจำนวนมหาศาลเป็นประจำ
  • AI และแมชชีนเลิร์นนิงหรือมืออาชีพที่เริ่มต้นกับเทคนิคการเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการ
  • ผู้จัดการโครงการที่ตั้งใจจะใช้เวลาในการออกสู่ตลาดเร็วขึ้นสำหรับโมเดล AI หรือผลิตภัณฑ์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI
  • และผู้ที่ชื่นชอบเทคโนโลยีที่ต้องการทราบรายละเอียดของเลเยอร์ที่เกี่ยวข้องกับกระบวนการ AI
คู่มือคำอธิบายประกอบวิดีโอ

คำอธิบายประกอบวิดีโอคืออะไร

คำอธิบายประกอบวิดีโอเป็นเทคนิคในการจดจำ ทำเครื่องหมาย และติดป้ายกำกับแต่ละวัตถุในวิดีโอ ช่วยให้เครื่องและคอมพิวเตอร์รู้จักวัตถุที่เคลื่อนที่แบบเฟรมต่อเฟรมในวิดีโอ

คำอธิบายประกอบวิดีโอคืออะไร? กล่าวง่ายๆ ก็คือ นักบันทึกย่อที่เป็นมนุษย์จะกลั่นกรองวิดีโอ ติดป้ายกำกับรูปภาพทีละเฟรม และรวบรวมเป็นชุดข้อมูลหมวดหมู่ที่กำหนดไว้ล่วงหน้า ซึ่งใช้เพื่อฝึกอัลกอริธึมแมชชีนเลิร์นนิง ข้อมูลภาพได้รับการเสริมด้วยการเพิ่มแท็กข้อมูลที่สำคัญเกี่ยวกับแต่ละเฟรมวิดีโอ

วิศวกรได้รวบรวมภาพที่ใส่คำอธิบายประกอบไว้ในชุดข้อมูลภายใต้ที่กำหนดไว้แล้ว
หมวดหมู่เพื่อฝึกโมเดล ML ที่ต้องการ ลองนึกภาพว่าคุณกำลังฝึกแบบจำลองเพื่อปรับปรุงความสามารถในการทำความเข้าใจสัญญาณไฟจราจร สิ่งที่เกิดขึ้นโดยพื้นฐานแล้วคืออัลกอริธึมได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับข้อมูลความจริงภาคพื้นดินที่มีวิดีโอจำนวนมากที่แสดงสัญญาณไฟจราจร ซึ่งช่วยให้โมเดล ML สามารถทำนายกฎจราจรได้อย่างแม่นยำ

วัตถุประสงค์ของคำอธิบายประกอบวิดีโอ

คำอธิบายประกอบวิดีโอส่วนใหญ่จะใช้สำหรับการสร้างชุดข้อมูลสำหรับการพัฒนาแบบจำลอง AI ที่ใช้การรับรู้ด้วยภาพเป็นหลัก วิดีโอที่มีคำอธิบายประกอบมีการใช้อย่างกว้างขวางเพื่อสร้างยานพาหนะอัตโนมัติที่สามารถตรวจจับป้ายถนน การปรากฏตัวของคนเดินถนน รับรู้ขอบเขตของเลน และป้องกันอุบัติเหตุอันเนื่องมาจากพฤติกรรมของมนุษย์ที่คาดเดาไม่ได้. วิดีโอที่มีคำอธิบายประกอบใช้เพื่อวัตถุประสงค์เฉพาะของอุตสาหกรรมค้าปลีกในแง่ของการเช็คเอาท์ร้านค้าปลีกฟรีและให้คำแนะนำผลิตภัณฑ์ที่กำหนดเอง

มันยังถูกใช้ใน สาขาการแพทย์และสุขภาพโดยเฉพาะอย่างยิ่งใน AI ทางการแพทย์ เพื่อการระบุโรคที่แม่นยำและความช่วยเหลือในระหว่างการผ่าตัด นักวิทยาศาสตร์ยังใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยีนี้เพื่อศึกษาผลกระทบของเทคโนโลยีพลังงานแสงอาทิตย์ที่มีต่อนก

คำอธิบายประกอบวิดีโอมีแอปพลิเคชันในโลกแห่งความเป็นจริงหลายอย่าง มีการใช้งานในหลายอุตสาหกรรม แต่อุตสาหกรรมยานยนต์ส่วนใหญ่ใช้ประโยชน์จากศักยภาพในการพัฒนาระบบยานยนต์อัตโนมัติ มาดูจุดประสงค์หลักกันดีกว่า
วัตถุประสงค์ของคำอธิบายประกอบวิดีโอ

ตรวจจับวัตถุ

คำอธิบายประกอบวิดีโอช่วยให้เครื่องรู้จักวัตถุที่ถ่ายในวิดีโอ เนื่องจากเครื่องจักรไม่สามารถเห็นหรือตีความโลกรอบตัวได้ จึงต้องการความช่วยเหลือจาก มนุษย์เพื่อระบุวัตถุเป้าหมายและจดจำได้อย่างแม่นยำในหลายเฟรม.

เพื่อให้ระบบการเรียนรู้ของเครื่องทำงานได้อย่างไม่มีที่ติ จะต้องได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับข้อมูลจำนวนมหาศาลเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ต้องการ

โลคัลไลซ์วัตถุ

มีวัตถุมากมายในวิดีโอ และการใส่คำอธิบายประกอบสำหรับแต่ละวัตถุนั้นท้าทายและบางครั้งก็ไม่จำเป็น การแปลวัตถุหมายถึงการโลคัลไลซ์และใส่คำอธิบายประกอบวัตถุที่มองเห็นได้มากที่สุดและส่วนโฟกัสของภาพ

ติดตามวัตถุ

คำอธิบายประกอบวิดีโอส่วนใหญ่จะใช้ในการสร้างยานพาหนะที่เป็นอิสระ และเป็นสิ่งสำคัญที่จะต้องมีระบบติดตามวัตถุที่ช่วยให้เครื่องจักรเข้าใจพฤติกรรมของมนุษย์และการเปลี่ยนแปลงของถนนได้อย่างถูกต้อง ช่วยติดตามการไหลของการจราจร การเคลื่อนตัวของคนเดินเท้า ช่องจราจร สัญญาณ ป้ายถนน และอื่นๆ

ติดตามกิจกรรม

อีกเหตุผลหนึ่งที่คำอธิบายประกอบวิดีโอมีความสำคัญคือใช้เพื่อ ฝึกคอมพิวเตอร์วิทัศน์โปรเจ็กต์ ML -based เพื่อประเมินกิจกรรมของมนุษย์และโพสท่าอย่างแม่นยำ คำอธิบายประกอบวิดีโอช่วยให้เข้าใจสภาพแวดล้อมได้ดีขึ้นโดยการติดตามกิจกรรมของมนุษย์และวิเคราะห์พฤติกรรมที่คาดเดาไม่ได้ นอกจากนี้ยังช่วยป้องกันอุบัติเหตุโดยการตรวจสอบกิจกรรมของวัตถุที่ไม่คงที่ เช่น คนเดินถนน แมว สุนัข และอื่นๆ และประเมินการเคลื่อนไหวเพื่อพัฒนายานพาหนะไร้คนขับ

คำอธิบายประกอบวิดีโอกับคำอธิบายประกอบภาพ

คำอธิบายประกอบวิดีโอและรูปภาพค่อนข้างคล้ายกันในหลาย ๆ ด้าน และเทคนิคที่ใช้ในการใส่คำอธิบายประกอบเฟรมก็นำไปใช้กับคำอธิบายประกอบวิดีโอด้วย อย่างไรก็ตาม มีความแตกต่างพื้นฐานเล็กน้อยระหว่างสองสิ่งนี้ ซึ่งจะช่วยให้ธุรกิจตัดสินใจเลือกประเภท .ที่ถูกต้อง หมายเหตุข้อมูล พวกเขาต้องการเพื่อจุดประสงค์เฉพาะของพวกเขา

คำอธิบายประกอบวิดีโอเทียบกับ คำอธิบายประกอบรูปภาพ

ข้อมูล

เมื่อคุณเปรียบเทียบวิดีโอกับภาพนิ่ง ภาพเคลื่อนไหว เช่น วิดีโอจะเป็นโครงสร้างข้อมูลที่ซับซ้อนกว่ามาก วิดีโอให้ข้อมูลต่อเฟรมมากกว่าและเข้าใจสภาพแวดล้อมมากขึ้น 

ต่างจากภาพนิ่งที่แสดงการรับรู้ที่จำกัด ข้อมูลวิดีโอ ให้ข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าเกี่ยวกับตำแหน่งของวัตถุ นอกจากนี้ยังช่วยให้คุณทราบได้ว่าวัตถุที่เป็นปัญหากำลังเคลื่อนที่หรืออยู่กับที่ และยังบอกคุณเกี่ยวกับทิศทางการเคลื่อนที่ของวัตถุด้วย 

ตัวอย่างเช่น เมื่อคุณดูภาพ คุณอาจมองไม่เห็นว่ารถเพิ่งหยุดหรือสตาร์ท วิดีโอให้ความคมชัดดีกว่าภาพมาก 

เนื่องจากวิดีโอเป็นชุดของภาพที่จัดส่งตามลำดับ วิดีโอจึงให้ข้อมูลเกี่ยวกับวัตถุที่ถูกบดบังบางส่วนหรือทั้งหมดด้วยการเปรียบเทียบก่อนและหลังเฟรม ในทางกลับกัน รูปภาพพูดถึงปัจจุบันและไม่ได้ให้มาตรฐานสำหรับการเปรียบเทียบ 

สุดท้าย วิดีโอมีข้อมูลต่อหน่วยหรือเฟรมมากกว่ารูปภาพ และเมื่อบริษัทต้องการพัฒนาที่ดื่มด่ำหรือซับซ้อน AI and machine learning วิธีแก้ปัญหา คำอธิบายประกอบวิดีโอจะมีประโยชน์

กระบวนการคำอธิบายประกอบ

เนื่องจากวิดีโอมีความซับซ้อนและต่อเนื่อง จึงเพิ่มความท้าทายให้กับผู้ใส่คำอธิบายประกอบ ผู้ใส่คำอธิบายประกอบจะต้องกลั่นกรองแต่ละเฟรมของวิดีโอและติดตามวัตถุในทุกขั้นตอนและเฟรมอย่างแม่นยำ เพื่อให้บรรลุสิ่งนี้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น บริษัทการใส่คำอธิบายประกอบวิดีโอเคยรวมทีมหลายทีมเพื่อสร้างคำอธิบายประกอบวิดีโอ อย่างไรก็ตาม การใส่คำอธิบายประกอบด้วยตนเองกลายเป็นงานที่ลำบากและใช้เวลานาน 

ความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีทำให้มั่นใจได้ว่าคอมพิวเตอร์ในปัจจุบันสามารถติดตามวัตถุที่น่าสนใจตลอดความยาวของวิดีโอได้อย่างง่ายดายและใส่คำอธิบายประกอบทั้งส่วนโดยแทบไม่มีการแทรกแซงจากมนุษย์เลย นั่นเป็นสาเหตุที่คำอธิบายประกอบวิดีโอเร็วขึ้นและแม่นยำขึ้นมาก 

ความถูกต้อง

บริษัทต่างๆ กำลังใช้เครื่องมือคำอธิบายประกอบเพื่อให้เกิดความชัดเจน ความถูกต้อง และประสิทธิภาพมากขึ้นในกระบวนการใส่คำอธิบายประกอบ โดยการใช้เครื่องมือคำอธิบายประกอบ จำนวนข้อผิดพลาดจะลดลงอย่างมาก เพื่อให้คำอธิบายประกอบวิดีโอมีประสิทธิภาพ จำเป็นต้องมีการจัดหมวดหมู่หรือป้ายกำกับเดียวกันสำหรับวัตถุเดียวกันตลอดทั้งวิดีโอ 

เครื่องมือคำอธิบายประกอบวิดีโอสามารถติดตามวัตถุโดยอัตโนมัติและสม่ำเสมอในเฟรมต่างๆ และอย่าลืมใช้บริบทเดียวกันสำหรับการจัดหมวดหมู่. นอกจากนี้ยังช่วยให้มั่นใจถึงความสม่ำเสมอ ความแม่นยำ และโมเดล AI ที่ดีขึ้นอีกด้วย

เทคนิคการใส่คำอธิบายประกอบวิดีโอ

คำอธิบายประกอบรูปภาพและวิดีโอใช้เครื่องมือและเทคนิคที่เกือบจะเหมือนกัน แม้ว่าจะซับซ้อนกว่าและใช้แรงงานมากก็ตาม ต่างจากภาพเดียว วิดีโอนั้นใส่คำอธิบายประกอบได้ยาก เนื่องจากวิดีโอสามารถบรรจุได้เกือบ 60 เฟรมต่อวินาที วิดีโอใช้เวลาในการใส่คำอธิบายประกอบนานขึ้นและต้องใช้เครื่องมือคำอธิบายประกอบขั้นสูงเช่นกัน

วิธีภาพเดียว

วิธีภาพเดียว วิธีการใส่คำอธิบายประกอบวิดีโอแบบภาพเดียวเป็นเทคนิคดั้งเดิมที่แยกแต่ละเฟรมออกจากวิดีโอและใส่คำอธิบายประกอบลงในเฟรมทีละภาพ วิดีโอแบ่งออกเป็นหลายเฟรม และแต่ละภาพมีคำอธิบายประกอบโดยใช้แบบดั้งเดิม คำอธิบายประกอบภาพ วิธี ตัวอย่างเช่น วิดีโอ 40fps แบ่งออกเป็นเฟรม 2,400 ต่อนาที.

ใช้วิธีภาพเดียวก่อนที่จะมีการใช้งานเครื่องมือใส่คำอธิบายประกอบ อย่างไรก็ตาม นี่ไม่ใช่วิธีการใส่คำอธิบายประกอบวิดีโอที่มีประสิทธิภาพ วิธีนี้ใช้เวลานานและไม่ส่งผลดีกับวิดีโอ

ข้อเสียเปรียบที่สำคัญอีกประการหนึ่งของวิธีนี้คือ เนื่องจากวิดีโอทั้งหมดถือเป็นชุดของเฟรมที่แยกจากกัน จึงทำให้เกิดข้อผิดพลาดในการระบุวัตถุ ออบเจ็กต์เดียวกันสามารถจำแนกได้ภายใต้ป้ายกำกับที่แตกต่างกันในเฟรมต่างๆ ทำให้กระบวนการทั้งหมดสูญเสียความแม่นยำและบริบท

เวลาในการใส่คำอธิบายประกอบวิดีโอโดยใช้วิธีการแสดงภาพเดี่ยวนั้นสูงมาก ซึ่งทำให้ต้นทุนของโครงการเพิ่มขึ้น แม้แต่โปรเจ็กต์ขนาดเล็กที่น้อยกว่า 20fps ก็ยังใช้เวลานานในการใส่คำอธิบายประกอบ อาจมีข้อผิดพลาดในการจัดประเภทที่ไม่ถูกต้อง เกินกำหนดส่ง และข้อผิดพลาดของคำอธิบายประกอบ

วิธีการเฟรมต่อเนื่อง

วิธีการเฟรมต่อเนื่อง เฟรมต่อเนื่องหรือวิธีการสตรีมเฟรมแบบต่อเนื่องเป็นวิธีที่ได้รับความนิยมมากกว่า วิธีนี้ใช้เครื่องมือคำอธิบายประกอบที่ติดตามวัตถุตลอดทั้งวิดีโอด้วยตำแหน่งแบบเฟรมต่อเฟรม โดยใช้วิธีนี้ ความต่อเนื่องและบริบทจะได้รับการดูแลอย่างดี

วิธีเฟรมต่อเนื่องใช้เทคนิคต่างๆ เช่น การไหลของแสงเพื่อจับภาพพิกเซลในเฟรมเดียวและเฟรมถัดไปได้อย่างแม่นยำ และวิเคราะห์การเคลื่อนไหวของ พิกเซล ในภาพปัจจุบัน นอกจากนี้ยังช่วยให้แน่ใจว่าออบเจ็กต์ได้รับการจัดประเภทและติดป้ายกำกับไว้อย่างสม่ำเสมอในวิดีโอ เอนทิตีเป็นที่รู้จักอย่างสม่ำเสมอแม้ว่าจะย้ายเข้าและออกจากเฟรม

เมื่อใช้วิธีนี้ในการใส่คำอธิบายประกอบวิดีโอ โปรเจ็กต์การเรียนรู้ของเครื่องจะสามารถระบุวัตถุที่อยู่ตอนต้นของวิดีโอได้อย่างแม่นยำ หายไปจากการมองเห็นในสองสามเฟรม และปรากฏขึ้นอีกครั้ง

หากใช้วิธีภาพเดียวสำหรับคำอธิบายประกอบ คอมพิวเตอร์อาจถือว่าภาพที่ปรากฏขึ้นอีกครั้งเป็นวัตถุใหม่ทำให้เกิดการจัดประเภทที่ไม่ถูกต้อง อย่างไรก็ตาม ในรูปแบบเฟรมต่อเนื่อง คอมพิวเตอร์จะพิจารณาการเคลื่อนไหวของภาพ เพื่อให้มั่นใจว่าความต่อเนื่องและความสมบูรณ์ของวิดีโอจะได้รับการดูแลอย่างดี

วิธีการเฟรมแบบต่อเนื่องเป็นวิธีที่เร็วกว่าในการใส่คำอธิบายประกอบ และให้ความสามารถที่มากขึ้นสำหรับโปรเจ็กต์ ML คำอธิบายประกอบมีความแม่นยำ ขจัดความลำเอียงของมนุษย์ และการจัดหมวดหมู่มีความแม่นยำมากขึ้น อย่างไรก็ตาม มันไม่ได้ไม่มีความเสี่ยง ปัจจัยบางอย่างที่อาจเปลี่ยนแปลงประสิทธิภาพ เช่น คุณภาพของภาพและความละเอียดของวิดีโอ

ประเภทของคำอธิบายประกอบวิดีโอ

วิธีการใส่คำอธิบายประกอบวิดีโอหลายวิธี เช่น จุดสังเกต ความหมาย ลูกบาศก์ 3 มิติ รูปหลายเหลี่ยม และคำอธิบายประกอบแบบโพลิไลน์ ใช้สำหรับใส่คำอธิบายประกอบวิดีโอ มาดูตัวฮิตกันที่นี่กัน

คำอธิบายประกอบสถานที่สำคัญ

หมายเหตุเกี่ยวกับจุดสังเกตหรือที่เรียกว่าจุดสำคัญ โดยทั่วไปจะใช้เพื่อระบุวัตถุ รูปร่าง ท่าทาง และการเคลื่อนไหวที่มีขนาดเล็กกว่า

จุดจะถูกวางไว้บนวัตถุและเชื่อมโยงกัน ซึ่งจะสร้างโครงกระดูกของรายการข้ามเฟรมวิดีโอแต่ละเฟรม คำอธิบายประกอบประเภทนี้ส่วนใหญ่ใช้เพื่อตรวจจับลักษณะใบหน้า ท่าทาง อารมณ์ และส่วนต่างๆ ของร่างกายมนุษย์เพื่อพัฒนาแอปพลิเคชัน AR/VR แอปพลิเคชันการจดจำใบหน้า และการวิเคราะห์กีฬา

คำอธิบายประกอบสถานที่สำคัญ

การแบ่งส่วนความหมาย

การแบ่งส่วนความหมายเป็นคำอธิบายประกอบวิดีโออีกประเภทหนึ่งที่ช่วยฝึกโมเดลปัญญาประดิษฐ์ให้ดีขึ้น แต่ละพิกเซลที่มีอยู่ในรูปภาพถูกกำหนดให้กับคลาสเฉพาะในวิธีนี้

โดยการกำหนดป้ายกำกับให้กับแต่ละพิกเซลของภาพ การแบ่งส่วนเชิงความหมายจะถือว่าวัตถุหลายชิ้นในคลาสเดียวกันเป็นเอนทิตีเดียว อย่างไรก็ตาม เมื่อคุณใช้การแบ่งส่วนความหมายของอินสแตนซ์ ออบเจ็กต์หลายรายการในคลาสเดียวกันจะถือว่าเป็นอินสแตนซ์แต่ละรายการที่แตกต่างกัน

การแบ่งส่วนความหมาย

คำอธิบายประกอบทรงลูกบาศก์ 3 มิติ

เทคนิคการใส่คำอธิบายประกอบประเภทนี้ใช้สำหรับการแสดงวัตถุ 3 มิติที่แม่นยำ วิธีการ 3D bounding box ช่วยระบุความยาว ความกว้าง และความลึกของวัตถุเมื่อเคลื่อนที่ และวิเคราะห์ว่าวัตถุมีปฏิสัมพันธ์อย่างไรกับสิ่งแวดล้อม ช่วยตรวจจับตำแหน่งและปริมาตรของวัตถุที่สัมพันธ์กับสภาพแวดล้อมสามมิติ

ผู้ใส่คำอธิบายประกอบเริ่มต้นด้วยการวาดกรอบล้อมรอบวัตถุที่สนใจและเก็บจุดยึดไว้ที่ขอบกล่อง ระหว่างการเคลื่อนไหว หากจุดยึดของวัตถุจุดใดจุดหนึ่งถูกบังหรือมองไม่เห็นเนื่องจากวัตถุอื่น เป็นไปได้ที่จะบอกได้ว่าขอบนั้นอยู่ที่ใดโดยพิจารณาจากความยาว ความสูง และมุมที่วัดได้ในเฟรมโดยประมาณ

คำอธิบายประกอบทรงลูกบาศก์ 3 มิติ

คำอธิบายประกอบรูปหลายเหลี่ยม

โดยทั่วไปแล้วเทคนิคการใส่คำอธิบายประกอบรูปหลายเหลี่ยมจะใช้เมื่อพบว่าเทคนิคกล่องล้อมรอบ 2D หรือ 3D ไม่เพียงพอที่จะวัดรูปร่างของวัตถุได้อย่างแม่นยำหรือเมื่อเคลื่อนที่ ตัวอย่างเช่น คำอธิบายประกอบรูปหลายเหลี่ยมมีแนวโน้มที่จะวัดวัตถุที่ไม่ปกติ เช่น คนหรือสัตว์

เพื่อให้เทคนิคการใส่คำอธิบายประกอบรูปหลายเหลี่ยมมีความแม่นยำ ผู้ใส่คำอธิบายประกอบต้องวาดเส้นโดยวางจุดไว้รอบๆ ขอบของวัตถุที่สนใจอย่างแม่นยำ

คำอธิบายประกอบรูปหลายเหลี่ยม

คำอธิบายประกอบ Polyline

คำอธิบายประกอบแบบ Polyline ช่วยฝึกเครื่องมือ AI ที่ใช้คอมพิวเตอร์เพื่อตรวจจับช่องจราจรสำหรับการพัฒนาระบบยานยนต์อัตโนมัติที่มีความแม่นยำสูง คอมพิวเตอร์ช่วยให้เครื่องมองเห็นทิศทาง การจราจร และการเบี่ยงเบนโดยการตรวจจับเลน พรมแดน และเขตแดน

ผู้ใส่คำอธิบายประกอบจะลากเส้นอย่างแม่นยำไปตามขอบเลนเพื่อให้ระบบ AI สามารถตรวจจับช่องจราจรบนท้องถนนได้

คำอธิบายประกอบ Polyline

กล่องขอบ 2 มิติ 

วิธีการกล่องขอบเขต 2 มิติอาจเป็นวิธีที่ใช้มากที่สุดในการใส่คำอธิบายประกอบวิดีโอ ในวิธีนี้ ผู้ทำหมายเหตุประกอบจะวางกล่องสี่เหลี่ยมรอบๆ วัตถุที่สนใจเพื่อระบุ การจัดหมวดหมู่ และติดป้ายกำกับ กล่องสี่เหลี่ยมถูกวาดด้วยตนเองรอบๆ วัตถุข้ามเฟรมเมื่อพวกมันเคลื่อนไหว

เพื่อให้แน่ใจว่าวิธีการกล่องล้อมรอบ 2D ทำงานอย่างมีประสิทธิภาพ ผู้ทำหมายเหตุประกอบต้องแน่ใจว่ากล่องถูกวาดใกล้กับขอบของวัตถุมากที่สุดและติดป้ายกำกับอย่างเหมาะสมในทุกเฟรม

กล่องขอบ 2 มิติ

อุตสาหกรรมที่ใช้คำอธิบายประกอบวิดีโอ

ความเป็นไปได้ของคำอธิบายประกอบวิดีโอดูเหมือนไม่มีที่สิ้นสุด อย่างไรก็ตาม บางอุตสาหกรรมใช้เทคโนโลยีนี้มากกว่าอุตสาหกรรมอื่นๆ แต่แน่นอนว่าเราเพิ่งจะแตะส่วนปลายของภูเขาน้ำแข็งที่เป็นนวัตกรรมใหม่นี้อย่างไม่ต้องสงสัย และยังมีอีกมากที่รออยู่ข้างหน้า อย่างไรก็ตาม เราได้ระบุอุตสาหกรรมต่างๆ ที่อาศัยคำอธิบายประกอบวิดีโอมากขึ้น

ระบบยานยนต์อัตโนมัติ

ระบบ AI ที่เปิดใช้งานการมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์ช่วยพัฒนารถยนต์ที่ขับเคลื่อนด้วยตนเองและไร้คนขับ คำอธิบายประกอบวิดีโอมีการใช้กันอย่างแพร่หลายในการพัฒนาระบบยานยนต์อัตโนมัติระดับไฮเอนด์สำหรับการตรวจจับวัตถุ เช่น สัญญาณ ยานพาหนะอื่นๆ คนเดินถนน ไฟถนน และอื่นๆ

ปัญญาประดิษฐ์ทางการแพทย์

อุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพยังเห็นการเพิ่มขึ้นอย่างมากในการใช้บริการคำอธิบายประกอบวิดีโอ ประโยชน์มากมายของการมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์คือการวินิจฉัยและการถ่ายภาพทางการแพทย์

แม้ว่าจะเป็นความจริงที่ AI ทางการแพทย์เพิ่งเริ่มใช้ประโยชน์จากการมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์เมื่อเร็วๆ นี้ แต่เรามั่นใจว่า AI ด้านการแพทย์จะมีประโยชน์มากมายมหาศาลต่ออุตสาหกรรมการแพทย์ คำอธิบายประกอบวิดีโอได้รับการพิสูจน์แล้วว่ามีประโยชน์ในการวิเคราะห์แมมโมแกรม, เอ็กซ์เรย์, CT scan และอื่นๆ เพื่อช่วยตรวจสอบสภาพของผู้ป่วย นอกจากนี้ยังช่วยบุคลากรทางการแพทย์ในการระบุอาการตั้งแต่เนิ่นๆ และช่วยในการผ่าตัด

อุตสาหกรรมค้าปลีก

อุตสาหกรรมค้าปลีกยังใช้คำอธิบายประกอบวิดีโอเพื่อทำความเข้าใจพฤติกรรมผู้บริโภคเพื่อปรับปรุงบริการ การทำหมายเหตุประกอบวิดีโอของผู้บริโภคในร้านค้า ทำให้สามารถทราบวิธีที่ลูกค้าเลือกผลิตภัณฑ์ คืนสินค้าไปยังชั้นวาง และป้องกันการโจรกรรม

อุตสาหกรรมเชิงพื้นที่

มีการใช้คำอธิบายประกอบวิดีโอในอุตสาหกรรมการเฝ้าระวังและภาพเช่นกัน งานการใส่คำอธิบายประกอบรวมถึงการหาข้อมูลอันทรงคุณค่าจากโดรน ดาวเทียม และฟุตเทจทางอากาศ เพื่อฝึกอบรมทีม ML เพื่อปรับปรุงการเฝ้าระวังและความปลอดภัย ทีมงาน ML ได้รับการฝึกอบรมให้ติดตามผู้ต้องสงสัยและยานพาหนะเพื่อติดตามพฤติกรรมด้วยสายตา เทคโนโลยีภูมิสารสนเทศยังขับเคลื่อนการเกษตร การทำแผนที่ การขนส่ง และความปลอดภัย

การเกษตร

มีการใช้คอมพิวเตอร์วิทัศน์และปัญญาประดิษฐ์เพื่อปรับปรุงการเกษตรและปศุสัตว์ คำอธิบายประกอบวิดีโอยังช่วยให้เข้าใจและติดตามการเคลื่อนไหวของปศุสัตว์ที่เจริญเติบโตของพืช และปรับปรุงประสิทธิภาพของเครื่องจักรเก็บเกี่ยว

คอมพิวเตอร์วิทัศน์ยังสามารถวิเคราะห์คุณภาพของเมล็ดพืช การเติบโตของวัชพืช การใช้สารกำจัดวัชพืช และอื่นๆ

ภาพบรรยากาศ

คำอธิบายประกอบวิดีโอยังถูกใช้ในอุตสาหกรรมสื่อและเนื้อหาอีกด้วย มีการใช้เพื่อช่วยวิเคราะห์ ติดตาม และปรับปรุงประสิทธิภาพของทีมกีฬา ระบุเนื้อหาเกี่ยวกับเรื่องเพศหรือความรุนแรงในโพสต์บนโซเชียลมีเดีย และปรับปรุงวิดีโอโฆษณา และอื่นๆ

ด้านอุตสาหกรรม

อุตสาหกรรมการผลิตยังใช้คำอธิบายประกอบวิดีโอมากขึ้นเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพและประสิทธิผล หุ่นยนต์กำลังได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับวิดีโอที่มีคำอธิบายประกอบเพื่อนำทางไปยังจุดหยุดนิ่ง ตรวจสอบสายการประกอบ ติดตามบรรจุภัณฑ์ในการขนส่ง หุ่นยนต์ที่ได้รับการฝึกฝนเกี่ยวกับวิดีโอที่มีคำอธิบายประกอบกำลังช่วยระบุสินค้าที่มีข้อบกพร่องในสายการผลิต

ความท้าทายคำอธิบายประกอบวิดีโอของ

คำอธิบายประกอบวิดีโออาจสร้างความท้าทายเล็กน้อยให้กับผู้ใส่คำอธิบายประกอบ มาดูจุดที่ต้องพิจารณาก่อนเริ่มกัน คำอธิบายประกอบวิดีโอสำหรับคอมพิวเตอร์วิทัศน์ โครงการ

ความท้าทายของคำอธิบายประกอบวิดีโอ

ขั้นตอนที่น่าเบื่อ

หนึ่งในความท้าทายที่ใหญ่ที่สุดของคำอธิบายประกอบวิดีโอคือการจัดการกับจำนวนมาก ชุดข้อมูลวิดีโอ ที่ต้องไตร่ตรองและใส่คำอธิบายประกอบ ในการฝึกโมเดลการมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์อย่างแม่นยำ การเข้าถึงวิดีโอที่มีคำอธิบายประกอบจำนวนมากเป็นสิ่งสำคัญ เนื่องจากวัตถุยังไม่นิ่ง เนื่องจากวัตถุเหล่านั้นจะอยู่ในกระบวนการใส่คำอธิบายประกอบรูปภาพ จึงจำเป็นต้องมีผู้ใส่คำอธิบายประกอบที่มีทักษะสูงซึ่งสามารถจับภาพวัตถุที่เคลื่อนไหวได้

วิดีโอจะต้องแบ่งออกเป็นคลิปเล็กๆ หลายเฟรม จากนั้นจึงระบุวัตถุแต่ละรายการเพื่อคำอธิบายประกอบที่ถูกต้องได้ เว้นแต่จะใช้เครื่องมือทำหมายเหตุประกอบ มีความเสี่ยงที่กระบวนการคำอธิบายประกอบทั้งหมดจะน่าเบื่อและใช้เวลานาน

ความถูกต้อง

การรักษาระดับความถูกต้องแม่นยำสูงในระหว่างกระบวนการใส่คำอธิบายประกอบวิดีโอเป็นงานที่ท้าทาย ควรตรวจสอบคุณภาพของคำอธิบายประกอบอย่างสม่ำเสมอในทุกขั้นตอนเพื่อให้แน่ใจว่ามีการติดตาม จัดประเภท และติดป้ายกำกับวัตถุอย่างถูกต้อง

เว้นแต่จะไม่มีการตรวจสอบคุณภาพของคำอธิบายประกอบในระดับต่างๆ เป็นไปไม่ได้ที่จะออกแบบหรือฝึกอัลกอริธึมที่มีคุณภาพและไม่ซ้ำใคร นอกจากนี้ การจัดหมวดหมู่หรือคำอธิบายประกอบที่ไม่ถูกต้องอาจส่งผลกระทบอย่างร้ายแรงต่อคุณภาพของแบบจำลองการคาดการณ์

scalability

นอกเหนือจากการรับรองความถูกต้องและแม่นยำแล้ว คำอธิบายประกอบวิดีโอควรปรับขนาดได้ด้วย บริษัทต่างๆ ชอบบริการคำอธิบายประกอบที่ช่วยให้พวกเขาพัฒนา ปรับใช้ และปรับขนาดโปรเจ็กต์ ML ได้อย่างรวดเร็วโดยไม่ส่งผลกระทบอย่างมากต่อผลกำไร

การเลือกผู้ให้บริการการติดฉลากวิดีโอที่เหมาะสม

การเลือกผู้ขายที่เหมาะสม ความท้าทายขั้นสุดท้ายและน่าจะเป็นความท้าทายที่สำคัญที่สุดในคำอธิบายประกอบวิดีโอคือการใช้บริการของผู้ให้บริการคำอธิบายประกอบข้อมูลวิดีโอที่เชื่อถือได้และมีประสบการณ์ มีผู้เชี่ยวชาญ ผู้ให้บริการวิดีโอคำอธิบายประกอบ จะช่วยให้มั่นใจได้ว่าโปรเจ็กต์ ML ของคุณได้รับการพัฒนาและใช้งานอย่างมีประสิทธิภาพตรงเวลา

นอกจากนี้ ยังจำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องว่าจ้างผู้ให้บริการที่รับรองว่ามีการปฏิบัติตามมาตรฐานและข้อบังคับด้านความปลอดภัยอย่างถี่ถ้วน การเลือกผู้ให้บริการที่ได้รับความนิยมสูงสุดหรือราคาถูกที่สุดอาจไม่ใช่วิธีที่ถูกต้องเสมอไป คุณควรหาผู้ให้บริการที่เหมาะสมตามความต้องการของโครงการ มาตรฐานคุณภาพ ประสบการณ์ และความเชี่ยวชาญของทีม

สรุป

คำอธิบายประกอบวิดีโอเป็นเรื่องเกี่ยวกับเทคโนโลยีมากพอๆ กับที่ทีมทำงานในโครงการ มีประโยชน์มากมายในอุตสาหกรรมต่างๆ ถึงกระนั้น หากไม่มีบริการของผู้ใส่คำอธิบายประกอบที่มีประสบการณ์และมีความสามารถ คุณอาจไม่สามารถส่งมอบแบบจำลองระดับโลกได้

เมื่อคุณกำลังมองหาที่จะเปิดตัวโมเดล AI ที่อิงตามวิสัยทัศน์ของคอมพิวเตอร์ขั้นสูง ไชยป์ ควรเป็นทางเลือกของคุณสำหรับผู้ให้บริการ เมื่อเป็นเรื่องของคุณภาพและความถูกต้อง ประสบการณ์และความน่าเชื่อถือมีความสำคัญ มันสามารถสร้างความแตกต่างอย่างมากให้กับความสำเร็จของโครงการของคุณ

ที่ Shaip เรามีประสบการณ์ในการจัดการโครงการคำอธิบายประกอบวิดีโอที่มีระดับความซับซ้อนและความต้องการต่างกัน เรามีทีมนักบันทึกย่อที่มีประสบการณ์ซึ่งได้รับการฝึกฝนมาเพื่อเสนอการสนับสนุนที่ปรับแต่งได้สำหรับโครงการของคุณและผู้เชี่ยวชาญด้านการกำกับดูแลของมนุษย์ เพื่อตอบสนองความต้องการระยะสั้นและระยะยาวของโครงการของคุณ

เรานำเสนอเฉพาะคำอธิบายประกอบคุณภาพสูงสุดที่เป็นไปตามมาตรฐานการรักษาความปลอดภัยข้อมูลที่เข้มงวดโดยไม่กระทบต่อกำหนดเวลา ความถูกต้อง และความสม่ำเสมอ

มาคุยกันเถอะ

  • ในการลงทะเบียน ฉันเห็นด้วยกับ Shaip นโยบายความเป็นส่วนตัว และ ใช้บริการมา และให้ความยินยอมของฉันในการรับการสื่อสารการตลาดแบบ B2B จาก Shaip

คำถามที่พบบ่อย (FAQ)

คำอธิบายประกอบวิดีโอกำลังติดป้ายกำกับวิดีโอคลิปที่ใช้ฝึกโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง เพื่อช่วยระบบระบุวัตถุ คำอธิบายประกอบวิดีโอเป็นกระบวนการที่ซับซ้อน ซึ่งแตกต่างจากคำอธิบายประกอบภาพ เนื่องจากเกี่ยวข้องกับการแตกวิดีโอทั้งหมดออกเป็นหลายเฟรมและลำดับของภาพ รูปภาพแบบเฟรมต่อเฟรมมีคำอธิบายประกอบเพื่อให้ระบบสามารถจดจำและระบุวัตถุได้อย่างถูกต้อง

ผู้ทำคำอธิบายประกอบวิดีโอใช้เครื่องมือหลายอย่างเพื่อช่วยให้พวกเขาใส่คำอธิบายประกอบวิดีโอได้อย่างมีประสิทธิภาพ อย่างไรก็ตาม คำอธิบายประกอบวิดีโอเป็นกระบวนการที่ซับซ้อนและใช้เวลานาน เนื่องจากการใส่คำอธิบายประกอบวิดีโอใช้เวลานานกว่าการใส่คำอธิบายประกอบภาพ เครื่องมือจึงช่วยให้กระบวนการเร็วขึ้น ลดข้อผิดพลาด และเพิ่มความแม่นยำในการจัดหมวดหมู่

ใช่ เป็นไปได้ที่จะใส่คำอธิบายประกอบวิดีโอ YouTube โดยใช้เครื่องมือคำอธิบายประกอบ คุณสามารถเพิ่มข้อความ ไฮไลต์ส่วนต่างๆ ของวิดีโอและเพิ่มลิงก์ได้ คุณสามารถแก้ไขและเพิ่มคำอธิบายประกอบใหม่ โดยเลือกจากประเภทคำอธิบายประกอบต่างๆ เช่น กรอบคำพูด ข้อความ สปอตไลท์ บันทึกย่อ และป้ายกำกับ

ค่าใช้จ่ายรวมของคำอธิบายประกอบวิดีโอขึ้นอยู่กับปัจจัยหลายประการ อย่างแรกคือความยาวของวิดีโอ ประเภทของเครื่องมือที่ใช้สำหรับกระบวนการคำอธิบายประกอบ และประเภทของคำอธิบายประกอบที่ต้องการ คุณควรพิจารณาเวลาที่ใช้โดยนักบันทึกย่อที่เป็นมนุษย์และผู้เชี่ยวชาญด้านการกำกับดูแลเพื่อให้แน่ใจว่ามีการส่งมอบงานคุณภาพสูง งานคำอธิบายประกอบวิดีโอระดับมืออาชีพเป็นสิ่งจำเป็นในการพัฒนาโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องที่มีคุณภาพ

คุณภาพของคำอธิบายประกอบขึ้นอยู่กับความแม่นยำและความสามารถในการฝึกโมเดล ML ของคุณเพื่อวัตถุประสงค์เฉพาะอย่างแม่นยำ งานคุณภาพสูงจะปราศจากอคติ ข้อผิดพลาดในการจัดประเภท และเฟรมที่ขาดหายไป การตรวจสอบหลายครั้งในระดับต่างๆ ของกระบวนการใส่คำอธิบายประกอบจะช่วยให้มั่นใจได้ถึงคุณภาพของงานที่สูงขึ้น