Video Ek Açıklama ve Etiketleme ile Makine Öğrenimi Doğruluğunu En Üst Düzeye Çıkarma :  

Kapsamlı Bir Kılavuz

Resim bin kelime söylüyor, hepimizin duyduğu oldukça yaygın bir söz. Şimdi, bir resim bin kelime söyleyebiliyorsa, bir videonun ne söylediğini hayal edin? Milyonlarca şey, belki. Yapay zekanın devrim niteliğindeki alt alanlarından biri bilgisayar öğrenimidir. Sürücüsüz arabalar veya akıllı perakende satış kontrolleri gibi bize vaat edilen çığır açan uygulamaların hiçbiri, video açıklama olmadan mümkün değildir.

Yapay zeka, karmaşık projeleri otomatikleştirmek, yenilikçi ve gelişmiş ürünler geliştirmek ve işin doğasını değiştiren değerli bilgiler sağlamak için çeşitli sektörlerde kullanılmaktadır. Bilgisayarla görme, çok büyük miktarda çekilen görüntü ve videolara bağlı olan birçok endüstrinin çalışma şeklini tamamen değiştirebilen AI'nın böyle bir alt alanıdır.

CV olarak da adlandırılan bilgisayarla görme, bilgisayarların ve ilgili sistemlerin görsellerden, resimlerden ve videolardan anlamlı veriler çekmesine ve bu bilgilere dayanarak gerekli önlemleri almasına olanak tanır. Makine öğrenimi modelleri, kalıpları tanımak ve gerçek zamanlı görsel verileri etkili bir şekilde yorumlamak için bu bilgileri yapay depolamalarında yakalamak üzere eğitilir.

Video Açıklaması

Bu Kılavuz kimler içindir?

Bu kapsamlı kılavuz şunlar içindir:

  • Düzenli olarak büyük miktarda veri toplayan tüm girişimciler ve tek girişimciler
  • Yapay zeka ve makine öğrenimi veya süreç optimizasyon tekniklerini kullanmaya başlayan profesyoneller
  • Yapay zeka modelleri veya yapay zeka güdümlü ürünleri için daha hızlı pazara sunma süresi uygulamak isteyen proje yöneticileri
  • Ve AI süreçlerinde yer alan katmanların ayrıntılarına girmeyi seven teknoloji meraklıları.
Video Açıklama Kılavuzu

Video Açıklaması nedir?

Video açıklaması, bir videodaki her bir nesneyi tanıma, işaretleme ve etiketleme tekniğidir. Makinelerin ve bilgisayarların bir videodaki kareden kareye hareket eden nesneleri tanımasına yardımcı olur.

Video Açıklaması Nedir? Basit bir deyişle, bir insan yorumcu bir videoyu inceler, görüntüyü kare kare etiketler ve makine öğrenimi algoritmalarını eğitmek için kullanılan önceden belirlenmiş kategori veri kümelerinde derler. Görsel veriler, her video karesi hakkında kritik bilgi etiketleri eklenerek zenginleştirilir.

Mühendisler, açıklamalı görüntüleri önceden belirlenmiş koşullar altında veri kümelerinde derlediler.
gerekli ML modellerini eğitmek için kategoriler. Trafik sinyallerini anlama yeteneğini geliştirmek için bir model eğittiğinizi hayal edin. Esasen olan şey, algoritmanın, trafik sinyallerini gösteren çok miktarda videoya sahip olan ve ML modelinin trafik kurallarını doğru bir şekilde tahmin etmesine yardımcı olan gerçek veriler üzerinde eğitilmesidir.

Makine Öğreniminde Video Ek Açıklama ve Etiketlemenin Amacı

Video ek açıklaması, esas olarak görsel algıya dayalı bir AI modeli geliştirmek için bir veri seti oluşturmak için kullanılır. Açıklamalı videolar, yol işaretlerini, yayaların varlığını algılayabilen, şerit sınırlarını tanıyabilen ve öngörülemeyen insan davranışları nedeniyle kazaları önleyebilen otonom araçlar oluşturmak için yaygın olarak kullanılmaktadır.. Açıklamalı videolar, ücretsiz perakende satış mağazaları ve özelleştirilmiş ürün önerileri sağlama açısından perakende sektörünün belirli amaçlarına hizmet eder.

Şurada da kullanılıyor tıp ve sağlık alanları, özellikle Tıbbi AI'da, doğru hastalık tanımlaması ve ameliyatlar sırasında yardım için. Bilim adamları ayrıca güneş teknolojisinin kuşlar üzerindeki etkilerini incelemek için bu teknolojiden yararlanıyorlar.

Video ek açıklamasının birkaç gerçek dünya uygulaması vardır. Birçok endüstride kullanılmaktadır, ancak otomotiv endüstrisi, esas olarak otonom araç sistemleri geliştirme potansiyelinden yararlanmaktadır. Ana amaca daha yakından bakalım.
Video Açıklamasının Amacı

Nesneleri Algıla

Video açıklaması, makinelerin videolarda yakalanan nesneleri tanımasına yardımcı olur. Makineler etraflarındaki dünyayı göremedikleri veya yorumlayamadıkları için, makinelerin yardımına ihtiyaç duyarlar. insanların hedef nesneleri tanımlaması ve bunları birden fazla çerçevede doğru bir şekilde tanıması.

Bir makine öğrenimi sisteminin kusursuz çalışması için, istenen sonucu elde etmek için çok büyük miktarda veri üzerinde eğitilmesi gerekir.

Nesneleri Yerelleştirin

Bir videoda birçok nesne vardır ve her nesne için açıklama eklemek zor ve bazen gereksizdir. Nesne yerelleştirme, görüntünün en görünür nesnesini ve odak kısmını yerelleştirme ve açıklama anlamına gelir.

Nesneleri İzleme

Video açıklamaları ağırlıklı olarak otonom araçların yapımında kullanılır ve makinelerin insan davranışını ve yol dinamiklerini doğru bir şekilde anlamasına yardımcı olan bir nesne izleme sistemine sahip olmak çok önemlidir. Trafik akışını, yaya hareketlerini, trafik şeritlerini, sinyalleri, yol işaretlerini ve daha fazlasını izlemeye yardımcı olur.

Faaliyetleri İzleme

Video açıklamasının gerekli olmasının bir başka nedeni de, bilgisayarlı görme treniİnsan faaliyetlerini ve pozlarını doğru bir şekilde tahmin etmek için temelli ML projeleri. Video açıklamaları, insan faaliyetlerini izleyerek ve öngörülemeyen davranışları analiz ederek çevreyi daha iyi anlamaya yardımcı olur. Ayrıca bu, yayalar, kediler, köpekler ve daha fazlası gibi statik olmayan nesnelerin aktivitelerini izleyerek ve hareketlerini tahmin ederek sürücüsüz araçlar geliştirmek için kazaların önlenmesine yardımcı olur.

Video Açıklaması ve Görüntü Açıklaması

Video ve görüntü açıklamaları birçok yönden oldukça benzerdir ve çerçevelere açıklama eklemek için kullanılan teknikler video açıklamaları için de geçerlidir. Ancak, bu ikisi arasında işletmelerin doğru türe karar vermelerine yardımcı olacak birkaç temel farklılık vardır. veri açıklaması özel amaçları için ihtiyaç duyarlar.

Video Açıklaması Vs. Görüntü Açıklaması

Veri

Bir videoyu ve durağan bir görüntüyü karşılaştırdığınızda, video gibi hareketli bir resim çok daha karmaşık bir veri yapısıdır. Bir video, kare başına çok daha fazla bilgi ve çevreye çok daha fazla içgörü sunar. 

Sınırlı algı gösteren hareketsiz bir görüntünün aksine, Video verileri nesnenin konumuna ilişkin değerli bilgiler sağlar. Ayrıca, söz konusu nesnenin hareketli mi yoksa sabit mi olduğunu bilmenizi sağlar ve aynı zamanda hareketinin yönü hakkında da bilgi verir. 

Örneğin, bir resme baktığınızda, bir arabanın az önce durup durmadığını veya çalışıp çalışmadığını ayırt edemeyebilirsiniz. Bir video size bir görüntüden çok daha iyi netlik sağlar. 

Bir video, sırayla iletilen bir dizi görüntü olduğundan, karelerden önce ve sonra karşılaştırarak kısmen veya tamamen engellenmiş nesneler hakkında da bilgi sunar. Öte yandan, bir görüntü şimdiki zamandan bahseder ve size karşılaştırma için bir kıstas vermez. 

Son olarak, bir videonun birim veya kare başına bir görüntüden daha fazla bilgisi vardır. Ve şirketler sürükleyici veya karmaşık teknolojiler geliştirmek istediğinde Yapay zeka ve makine öğrenimi çözümler, video açıklama kullanışlı olacaktır.

Ek Açıklama Süreci

Videolar karmaşık ve sürekli olduğundan, yorumculara ek bir zorluk sunarlar. Anlatıcıların videonun her karesini dikkatle incelemesi ve nesneleri her aşamada ve karede doğru bir şekilde izlemesi gerekir. Bunu daha etkili bir şekilde başarmak için, video açıklama şirketleri, videolara açıklama eklemek için birkaç ekibi bir araya getirirdi. Ancak, manuel açıklamanın zahmetli ve zaman alıcı bir iş olduğu ortaya çıktı. 

Teknolojideki gelişmeler, bugünlerde bilgisayarların, videonun tüm uzunluğu boyunca ilgi çekici nesneleri zahmetsizce izleyebilmesini ve çok az insan müdahalesi ile veya hiç insan müdahalesi olmadan tüm bölümlere açıklama ekleyebilmesini sağlamıştır. Bu nedenle video açıklamaları çok daha hızlı ve daha doğru hale geliyor. 

doğruluk

Şirketler, açıklama sürecinde daha fazla netlik, doğruluk ve verimlilik sağlamak için açıklama araçları kullanıyor. Açıklama araçları kullanılarak, hata sayısı önemli ölçüde azaltılır. Video açıklamalarının etkili olması için, video boyunca aynı nesne için aynı kategoriye veya etiketlere sahip olmak çok önemlidir. 

Video açıklama araçları nesneleri çerçeveler arasında otomatik ve tutarlı bir şekilde izleyebilir ve kategorizasyon için aynı bağlamı kullanmayı hatırlayabilir. Ayrıca daha fazla tutarlılık, doğruluk ve daha iyi AI modelleri sağlar.

[Devamını oku: Bilgisayar Görüsü için Görüntü Açıklama ve Etiketleme Nedir?]

Video Açıklama Teknikleri

Görüntü ve video açıklamaları, daha karmaşık ve emek yoğun olmasına rağmen, neredeyse benzer araçlar ve teknikler kullanır. Tek bir görüntünün aksine, bir videoya, saniyede yaklaşık 60 kare içerebildiğinden açıklama eklemek zordur. Videolara açıklama eklemek daha uzun sürer ve ayrıca gelişmiş açıklama araçları gerektirir.

Tek Görüntü Yöntemi

Tek Görüntü Yöntemi Tek görüntülü video etiketleme yöntemi, videodan her kareyi çıkaran ve karelere birer birer açıklama ekleyen geleneksel bir tekniktir. Video birkaç kareye bölünmüştür ve her görüntüye geleneksel görüntü açıklaması yöntemi. Örneğin, 40 fps'lik bir video, dakikada 2,400 kareye bölünür..

Tek görüntü yöntemi, açıklama araçları kullanıma girmeden önce kullanıldı; ancak bu, videoya açıklama eklemenin etkili bir yolu değildir. Bu yöntem zaman alıcıdır ve bir videonun sunduğu faydaları sağlamaz.

Bu yöntemin bir diğer önemli dezavantajı, tüm videonun ayrı karelerden oluşan bir koleksiyon olarak düşünülmesi nedeniyle nesne tanımlamasında hatalar oluşturmasıdır. Aynı nesne, farklı çerçevelerde farklı etiketler altında sınıflandırılabilir, bu da tüm sürecin doğruluğunu ve bağlamını kaybetmesine neden olabilir.

Tek görüntü yöntemini kullanarak videolara açıklama eklemek için geçen süre son derece yüksektir ve bu da projenin maliyetini artırır. 20 fps'den daha küçük bir projenin bile açıklama eklemesi uzun zaman alacaktır. Çok sayıda yanlış sınıflandırma hatası, kaçırılan teslim tarihleri ​​ve açıklama hataları olabilir.

Sürekli Çerçeve Yöntemi

Sürekli Çerçeve Yöntemi Sürekli çerçeve veya akış çerçevesi yöntemi daha popüler olanıdır. Bu yöntem, video boyunca nesneleri kare kare konumlarıyla izleyen açıklama araçlarını kullanır. Bu yöntemi kullanarak, süreklilik ve bağlam iyi korunur.

Sürekli çerçeve yöntemi, bir karedeki ve sonraki karedeki pikselleri doğru bir şekilde yakalamak ve geçerli görüntüdeki piksellerin hareketini analiz etmek için optik akış gibi teknikleri kullanır. Ayrıca nesnelerin video boyunca tutarlı bir şekilde sınıflandırılmasını ve etiketlenmesini sağlar. Varlık, çerçevenin içine ve dışına hareket ettiğinde bile tutarlı bir şekilde tanınır.

Videolara açıklama eklemek için bu yöntem kullanıldığında, makine öğrenimi projesi videonun başında bulunan nesneleri doğru bir şekilde tanımlayabilir, birkaç kare için gözden kaybolabilir ve yeniden görünebilir.

Açıklama için tek bir görüntü yöntemi kullanılırsa, bilgisayar yeniden ortaya çıkan görüntüyü yanlış sınıflandırmayla sonuçlanan yeni bir nesne olarak değerlendirebilir. Ancak sürekli çerçeve yönteminde bilgisayar görüntülerin hareketini dikkate alarak videonun devamlılığının ve bütünlüğünün iyi korunmasını sağlar.

Sürekli çerçeve yöntemi, açıklama eklemenin daha hızlı bir yoludur ve makine öğrenimi projelerine daha fazla yetenek sağlar. Ek açıklama kesindir, insan önyargısını ortadan kaldırır ve kategorizasyon daha doğrudur. Ancak, risksiz değildir. Görüntü kalitesi ve video çözünürlüğü gibi etkinliğini değiştirebilecek bazı faktörler.

Video Etiketleme / Açıklama Türleri

Videolara açıklama eklemek için bir yer işareti, anlamsal, 3B küboid, çokgen ve çoklu çizgi açıklama gibi çeşitli video açıklama yöntemleri kullanılır. Burada en popüler olanlara bakalım.

Yer İşareti Açıklaması

Kilit nokta olarak da adlandırılan dönüm noktası notu, genellikle daha küçük nesneleri, şekilleri, duruşları ve hareketleri tanımlamak için kullanılır.

Noktalar nesnenin üzerine yerleştirilir ve birbirine bağlanır, bu da her video karesinde öğenin bir iskeletini oluşturur. Bu tür açıklama esas olarak AR/VR uygulamaları, yüz tanıma uygulamaları ve spor analitiği geliştirmek için yüz özelliklerini, pozları, duyguları ve insan vücudu parçalarını tespit etmek için kullanılır.

Yer İşareti Açıklaması

Anlamsal Bölümleme

Semantik segmentasyon, daha iyi yapay zeka modellerinin eğitilmesine yardımcı olan başka bir video açıklama türüdür. Bu yöntemde bir görüntüde bulunan her piksel belirli bir sınıfa atanır.

Semantik bölütleme, her görüntü pikseline bir etiket atayarak, aynı sınıftaki birkaç nesneyi tek bir varlık olarak ele alır. Ancak, örnek anlamsal bölümlemeyi kullandığınızda, aynı sınıfa ait birkaç nesne, farklı bireysel örnekler olarak kabul edilir.

Anlamsal Bölümleme

3D Küboid Açıklama

Bu tür açıklama tekniği, nesnelerin doğru bir 3B gösterimi için kullanılır. 3B sınırlayıcı kutu yöntemi, hareket halindeyken nesnenin uzunluğunu, genişliğini ve derinliğini etiketlemeye yardımcı olur ve çevreyle nasıl etkileşime girdiğini analiz eder. Üç boyutlu çevresiyle ilişkili olarak nesnenin konumunu ve hacmini algılamaya yardımcı olur.

Anlatıcılar, ilgilenilen nesnenin etrafına sınırlayıcı kutular çizerek ve bağlantı noktalarını kutunun kenarında tutarak başlar. Hareket sırasında, nesnenin bağlantı noktalarından biri başka bir nesne nedeniyle bloke olursa veya görüş dışındaysa, çerçevedeki ölçülen uzunluk, yükseklik ve açıya bağlı olarak kenarın nerede olabileceğini yaklaşık olarak söylemek mümkündür.

3D Küboid Açıklama

Çokgen Açıklama

Çokgen açıklama tekniği genellikle 2B veya 3B sınırlayıcı kutu tekniğinin bir nesnenin şeklini doğru bir şekilde ölçmek için veya hareket halindeyken yetersiz olduğu tespit edildiğinde kullanılır. Örneğin, çokgen açıklamanın insan veya hayvan gibi düzensiz bir nesneyi ölçmesi olasıdır.

Çokgen açıklama tekniğinin doğru olması için, açıklayıcı, noktaları tam olarak ilgilenilen nesnenin kenarına yerleştirerek çizgiler çizmelidir.

Çokgen Açıklama

Çoklu Çizgi Açıklaması

Çoklu çizgi notu, yüksek doğrulukta otonom araç sistemleri geliştirmek için sokak şeritlerini tespit etmek için bilgisayar tabanlı yapay zeka araçlarının eğitilmesine yardımcı olur. Bilgisayar, şeritleri, sınırları ve sınırları tespit ederek makinenin yönü, trafiği ve sapmayı görmesini sağlar.

Annotatör, AI sisteminin yoldaki şeritleri algılayabilmesi için şerit sınırları boyunca kesin çizgiler çizer.

Çoklu Çizgi Açıklaması

2B Sınırlama Kutusu 

2B sınırlayıcı kutu yöntemi, videolara açıklama eklemek için belki de en çok kullanılan yöntemdir. Bu yöntemde, açıklayıcılar, tanımlama, sınıflandırma ve etiketleme için ilgili nesnelerin etrafına dikdörtgen kutular yerleştirir. Dikdörtgen kutular, nesneler hareket halindeyken çerçeveler boyunca elle çizilir.

2B sınırlayıcı kutu yönteminin verimli bir şekilde çalışmasını sağlamak için, açıklayıcı, kutunun nesnenin kenarına mümkün olduğunca yakın çizildiğinden ve tüm çerçeveler boyunca uygun şekilde etiketlendiğinden emin olmalıdır.

2B Sınırlama Kutusu

Video Açıklama Sektörü Kullanım Örnekleri

Video açıklama olanakları sonsuz görünüyor; ancak, bazı endüstriler bu teknolojiyi diğerlerinden çok daha fazla kullanıyor. Ancak, bu yenilikçi buzdağının ucuna neredeyse dokunduğumuz ve daha fazlasının gelmediği şüphesiz doğrudur. Her neyse, giderek artan bir şekilde video ek açıklamalarına dayanan sektörleri listeledik.

Otonom Araç Sistemleri

Bilgisayarla görme özellikli yapay zeka sistemleri, sürücüsüz ve sürücüsüz arabaların geliştirilmesine yardımcı oluyor. Video açıklamaları, sinyaller, diğer araçlar, yayalar, sokak lambaları ve daha fazlası gibi nesne tespiti için ileri teknoloji otonom araç sistemlerinin geliştirilmesinde yaygın olarak kullanılmaktadır.

Tıbbi Yapay Zeka

Sağlık sektörü de video açıklama hizmetleri kullanımında daha önemli bir artış görüyor. Bilgisayarla görmenin sunduğu birçok fayda arasında tıbbi teşhis ve görüntüleme yer alır.

Tıbbi yapay zekanın bilgisayarla görmenin faydalarından ancak son zamanlarda yararlanmaya başladığı doğru olsa da, tıp endüstrisine sunacağı çok sayıda faydaya sahip olduğundan eminiz. Video açıklamaları, mamogramların, röntgenlerin, BT taramalarının ve daha fazlasının analiz edilmesinde ve hastaların durumlarının izlenmesine yardımcı olmak için yararlı olduğunu kanıtlıyor. Aynı zamanda sağlık uzmanlarına koşulları erkenden belirlemede ve ameliyata yardımcı olmada yardımcı olur.

Perakende sektörü

Perakende sektörü, hizmetlerini geliştirmek için tüketici davranışlarını anlamak için video açıklamalarını da kullanır. Mağazalardaki tüketicilerin videolarına açıklama ekleyerek müşterilerin ürünleri nasıl seçtiğini, ürünleri raflara nasıl iade ettiğini ve hırsızlığı nasıl engellediğini bilmek mümkündür.

Jeo-uzaysal Endüstri

Video açıklamaları, gözetim ve görüntü endüstrisinde de kullanılmaktadır. Açıklama görevi, gözetim ve güvenliği iyileştirmek için makine öğrenimi ekiplerini eğitmek için drone, uydu ve hava görüntülerinden değerli istihbarat elde etmeyi içerir. Makine öğrenimi ekipleri, şüphelileri ve davranışları görsel olarak izlemek için araçları takip etmek üzere eğitilmiştir. Jeo-uzaysal teknoloji aynı zamanda tarım, haritalama, lojistik ve güvenliği de güçlendiriyor.

Tarım

Tarım ve hayvancılığı geliştirmek için bilgisayarla görme ve yapay zeka yetenekleri kullanılıyor. Video açıklamaları ayrıca bitki büyümesinin çiftlik hayvanlarının hareketini anlayıp takip etmeye ve hasat makinesi performansını iyileştirmeye yardımcı oluyor.

Bilgisayarla görme ayrıca tahıl kalitesini, yabani ot büyümesini, herbisit kullanımını ve daha fazlasını analiz edebilir.

medya

Video ek açıklaması medya ve içerik endüstrisinde de kullanılmaktadır. Spor takımı performansını analiz etmeye, izlemeye ve iyileştirmeye, sosyal medya gönderilerindeki cinsel veya şiddet içeren içeriği tespit etmeye ve reklam videolarını iyileştirmeye ve daha fazlasına yardımcı olmak için kullanılıyor.

Sanayi

İmalat endüstrisi de üretkenliği ve verimliliği artırmak için video açıklamalarını giderek daha fazla kullanıyor. Robotlar, sabit yerlerde gezinmek, montaj hatlarını incelemek, lojistikte paketleri izlemek için açıklamalı videolarda eğitiliyor. Açıklamalı videolarla eğitilen robotlar, üretim hatlarındaki kusurlu öğelerin tespit edilmesine yardımcı oluyor.

Video Ek Açıklamanın Sık Karşılaşılan Zorlukları

Video ek açıklaması/etiketlemesi, ek açıklama yapanlar için birkaç zorluk teşkil edebilir. Başlamadan önce göz önünde bulundurmanız gereken bazı noktalara bakalım. bilgisayarla görü için video açıklama projeleri.

Video Açıklaması Zorlukları

sıkıcı prosedür

Video açıklamalarının en büyük zorluklarından biri, büyük video veri kümeleri incelenmeli ve not edilmelidir. Bilgisayarlı görü modellerini doğru bir şekilde eğitmek için çok sayıda açıklamalı videoya erişmek çok önemlidir. Nesneler, bir görüntü açıklama sürecinde olacağı gibi hareketsiz olmadıklarından, hareket halindeki nesneleri yakalayabilen çok yetenekli yorumculara sahip olmak esastır.

Videolar birkaç kareden oluşan daha küçük kliplere bölünmelidir ve daha sonra doğru açıklama için tek tek nesneler tanımlanabilir. Açıklama araçları kullanılmadığı sürece, tüm açıklama sürecinin sıkıcı ve zaman alıcı olma riski vardır.

doğruluk

Video açıklama işlemi sırasında yüksek düzeyde doğruluk sağlamak zorlu bir iştir. Nesnenin izlenmesi, sınıflandırılması ve doğru şekilde etiketlenmesi için açıklama kalitesi her aşamada tutarlı bir şekilde kontrol edilmelidir.

Annotasyonun kalitesi farklı seviyelerde kontrol edilmedikçe, benzersiz ve kaliteli bir algoritma tasarlamak veya eğitmek mümkün değildir. Ayrıca, hatalı sınıflandırma veya açıklama, tahmin modelinin kalitesini de ciddi şekilde etkileyebilir.

ölçeklenebilirlik

Doğruluğu ve kesinliği sağlamanın yanı sıra, video açıklamaları da ölçeklenebilir olmalıdır. Şirketler, alt satırı büyük ölçüde etkilemeden makine öğrenimi projelerini hızla geliştirmelerine, dağıtmalarına ve ölçeklendirmelerine yardımcı olan açıklama hizmetlerini tercih ediyor.

Doğru video etiketleme satıcısını seçme

Doğru Satıcıyı Seçmek Video ek açıklamalarındaki son ve muhtemelen en önemli zorluk, güvenilir ve deneyimli bir video verisi açıklama hizmet sağlayıcısının hizmetlerinden yararlanmaktır. Bir uzmana sahip olmak video açıklama hizmeti sağlayıcısı makine öğrenimi projelerinizin sağlam bir şekilde geliştirilmesini ve zamanında devreye alınmasını sağlamada uzun bir yol kat edecektir.

Güvenlik standartlarının ve düzenlemelerinin eksiksiz bir şekilde takip edilmesini sağlayan bir sağlayıcıyla çalışmak da önemlidir. En popüler sağlayıcıyı veya en ucuzu seçmek her zaman doğru hareket olmayabilir. Proje ihtiyaçlarınıza, kalite standartlarına, deneyiminize ve ekip uzmanlığına göre doğru sağlayıcıyı aramalısınız.

Sonuç

Video ek açıklaması, proje üzerinde çalışan ekip kadar teknoloji ile ilgilidir. Bir dizi sektöre sayısız faydası vardır. Yine de, deneyimli ve yetenekli yorumcuların hizmetleri olmadan birinci sınıf modeller sunamayabilirsiniz.

Gelişmiş bir bilgisayar görüşü tabanlı yapay zeka modeli başlatmak istediğinizde, bir hizmet sağlayıcı olarak tercihiniz Shaip olmalıdır. Kalite ve doğruluk söz konusu olduğunda, deneyim ve güvenilirlik önemlidir. Projenizin başarısında büyük fark yaratabilir.

Shaip'te, farklı karmaşıklık ve gereksinim düzeylerine sahip video açıklama projelerini yönetme deneyimine sahibiz. Projenize özel destek sunmak üzere eğitilmiş deneyimli bir ek açıklama ekibimiz ve projenizin kısa ve uzun vadeli ihtiyaçlarını karşılamak için insan denetimi uzmanlarımız var.

Son teslim tarihlerinden, doğruluktan ve tutarlılıktan ödün vermeden yalnızca katı veri güvenliği standartlarına uyan en yüksek kalitede ek açıklamalar sunuyoruz.

Hadi Konuşalım

  • Kaydolarak Shaip'e katılıyorum Gizlilik Politikası ve Kullanım Koşulları ve Shaip'ten B2B pazarlama iletişimi almak için onayımı verin.

Sıkça Sorulan Sorular (SSS)

Video açıklama, sistemin nesneleri tanımlamasına yardımcı olmak için makine öğrenimi modellerini eğitmek için kullanılan video klipleri etiketlemektir. Video açıklaması, tüm videoyu birkaç kareye ve görüntü dizisine bölmeyi içerdiğinden, görüntü açıklamasından farklı olarak karmaşık bir işlemdir. Sistemin nesneleri doğru bir şekilde tanıyabilmesi ve tanımlayabilmesi için kare kare görüntülere açıklamalar eklenir.

Video ek açıklamaları, videoya etkili bir şekilde açıklama eklemelerine yardımcı olmak için çeşitli araçlar kullanır. Ancak, video açıklaması karmaşık ve uzun bir süreçtir. Videolara açıklama eklemek, görüntülere açıklama eklemekten çok daha uzun sürdüğünden, araçlar süreci hızlandırmaya, hataları azaltmaya ve sınıflandırma doğruluğunu artırmaya yardımcı olur.

Evet, YouTube videolarına açıklama eklemek mümkündür. Açıklama aracını kullanarak metin ekleyebilir, videonuzun bölümlerini vurgulayabilir ve bağlantılar ekleyebilirsiniz. Konuşma balonu, metin, spot ışığı, not ve etiket gibi farklı açıklama türleri arasından seçim yaparak yeni açıklamaları düzenleyebilir ve ekleyebilirsiniz.

Video ek açıklamasının toplam maliyeti birkaç faktöre bağlıdır. Birincisi, videonun uzunluğu, açıklama işlemi için kullanılan aracın türü ve gerekli açıklamanın türüdür. Yüksek kaliteli iş teslim edildiğinden emin olmak için insan yorumcular ve denetim uzmanları tarafından harcanan zamanı göz önünde bulundurmalısınız. Kaliteli makine öğrenimi modelleri geliştirmek için profesyonel bir video açıklama işi gereklidir.

Ek açıklamanın kalitesi, ML modelinizi belirli bir amaç için doğru bir şekilde eğitme doğruluğuna ve yeteneğine bağlıdır. Yüksek kaliteli bir iş, önyargı, sınıflandırma hataları ve eksik çerçevelerden yoksun olacaktır. Ek açıklama sürecinin çeşitli seviyelerinde çoklu kontroller, daha yüksek kalitede bir çalışma sağlayacaktır.