Cómo usar la interpolación para la anotación de vídeo: una guía completa
La anotación de vídeo es un pilar en la preparación de los datos necesarios para entrenar modelos de inteligencia artificial. En campos como la visión artificial, este proceso puede volverse tedioso rápidamente, especialmente cuando se trata de procesar secuencias de vídeo largas con numerosos fotogramas (caja delimitadora, puntos clave, polígonos, etc.) que se anotarán manualmente. En este artículo te explicamos cómointerpolación de vídeo - una técnica integrada en la mayoría de herramientas de anotación modernas - facilita el trabajo de preparación y anotación de datos.
La interpolación es un método de automatización parcial para hacer que las tareas de anotación sean más eficientes. Al utilizar la interpolación, solo unos pocos fotogramas clave requieren la anotación manual como Verdad Fundamental (Ground Truth). El algoritmo de la herramienta de anotación es entonces responsable de propagar las etiquetas a Marcos secuencial, lo que acelera el proceso al tiempo que garantiza la coherencia y precisión de las anotaciones. Es un método técnico, que no hace obsoleto el trabajo de anotación de datos: por el contrario, este método requiere rigor y experiencia por parte de los etiquetadores de datos. En otras palabras, al utilizar la interpolación, ¡está profesionalizando sus flujos de trabajo de anotación de datos!
La técnica de interpolación para la anotación de vídeos es particularmente beneficiosa en sectores como la conducción autónoma, la vigilancia y la salud, donde la necesidad de datos anotados es fundamental para la formación de modelos de aprendizaje automático. En esta guía, como siempre, explicamos los conceptos básicos y todo lo que necesita saber antes de embarcarse en un proyecto para procesar grandes volúmenes de datos de vídeo.
Introducción: ¿qué es la anotación de vídeo en la IA?
La anotación de vídeo es un proceso para crear conjuntos de datos de vídeo a fin de proporcionar datos de alta calidad para entrenar modelos de aprendizaje automático. Al añadir anotaciones a los vídeos (o etiquetas), los algoritmos de inteligencia artificial pueden comprender e interpretar mejor la información visual, que es esencial para una variedad de aplicaciones que van desde reconocimiento de objetos a la detección de movimientos complejos. Las anotaciones en vídeo desempeñan un papel fundamental en la creación de bases de datos (y metadatos) precisas y fiables, esenciales para el desarrollo de sistemas de inteligencia artificial eficientes.
Definición de anotación de vídeo
La anotación de vídeo es el proceso de añadir etiquetas a los vídeos para proporcionar información adicional sobre los objetos, los eventos y las acciones que se producen en el vídeo. Estas anotaciones pueden adoptar diversas formas, como cuadros delimitadores, polígonos, puntos clave o incluso segmentos de texto. Permiten describir con precisión los elementos presentes en cada marco, lo que facilita el análisis y la interpretación de los datos mediante algoritmos de aprendizaje automático. La anotación de vídeos crea conjuntos de datos ricos en información que son esenciales para entrenar modelos que pueden realizar tareas complejas para algoritmos de visión artificial, por ejemplo.
Importancia de la anotación de vídeo en el aprendizaje automático
La anotación de vídeo es esencial en el aprendizaje automático porque proporciona datos de alta calidad para entrenar modelos de aprendizaje automático. Por ejemplo, en la conducción autónoma, las anotaciones permiten a los vehículos detectar y responder a los peatones, a otros vehículos y a las señales de tráfico. En la vigilancia, ayudan a identificar y rastrear a personas u objetos de interés.
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¿Qué es la interpolación en la anotación de vídeo?
La interpolación en la anotación de vídeo es una técnica que se utiliza para acelerar el proceso de marcado manual de objetos en una secuencia de vídeo. En lugar de anotar cada imagen de forma individual, la interpolación permite anotadores para marcar algunos fotogramas clave, y luego un algoritmo se encarga de propagar estas anotaciones a través de las imágenes sucesivas.
Este método se basa en el hecho de que los objetos de los vídeos suelen moverse de forma fluida entre fotogramas sucesivos. Por lo tanto, si un objeto está anotado correctamente en una primera imagen (Imagen clave) y en una imagen posterior, el algoritmo puede predecir su posición y forma en las imágenes ubicadas entre estos dos puntos.
Esto reduce la carga de trabajo manual, especialmente para vídeos largos u objetos que evolucionan lentamente, al tiempo que garantiza la coherencia en el seguimiento de los objetos.
Existen varios métodos de interpolación, como la interpolación lineal, que sigue un camino recto entre dos fotogramas clave, o métodos más avanzados basados en modelos de inteligencia artificial que analizan variaciones complejas en objetos o escenas. Más adelante, en este artículo, le ofrecemos una descripción general de estos métodos principales...
La interpolación es particularmente útil en sectores que requieren grandes cantidades de datos anotados, como la conducción autónoma, la videovigilancia o los proyectos de investigación sobre visión artificial.
Si bien la interpolación acelera el proceso de anotación, no está exenta de limitaciones. Los anotadores aún deben comprobar y ajustar las anotaciones para garantizar la calidad de las predicciones, especialmente en los casos en que los objetos cambian de forma o trayectoria de forma impredecible.
Lo que debe recordar: definición de interpolación en la anotación de video
La interpolación es una técnica que se utiliza en la anotación de vídeo para estimar los valores faltantes entre Marcos de un vídeo. En lugar de anotar cada uno Marco individualmente, la interpolación le permite crear anotaciones para Marcos intermediarios basados en unas cuantas imágenes clave anotadas manualmente. Este método reduce considerablemente el tiempo y los costes asociados a la anotación de vídeo, a la vez que mantiene una alta coherencia y precisión. Al utilizar la interpolación, los anotadores pueden centrarse en los fotogramas clave, mientras que el algoritmo propaga estas anotaciones a Marcos intermediarios, lo que facilita el proceso de anotación.
¿Cómo facilita la interpolación la anotación de vídeo?
La interpolación facilita la anotación de vídeo al reducir considerablemente el tiempo y el esfuerzo necesarios para anotar manualmente cada fotograma de una secuencia de vídeo. Estas son las principales formas en las que está mejorando el proceso:
Reducción del trabajo manual
En lugar de anotar cada fotograma de un vídeo, los anotadores pueden centrarse en unos pocos fotogramas clave, denominados Fotogramas clave. La interpolación utiliza estas anotaciones para predecir y propagar las marcas a los fotogramas intermedios, lo que elimina la necesidad de realizar anotaciones fotograma por fotograma. Esto ahorra mucho tiempo, especialmente en el caso de secuencias de vídeo largas. Sin embargo, el método para usar la interpolación merece ser aclarado de antemano, tan pronto como se desarrolle su estrategia y manual de anotación...
Seguimiento de objetos sin interrupciones
La interpolación permite realizar un seguimiento automático de los objetos entre los fotogramas clave, lo que garantiza la continuidad y la coherencia de la anotación. Los algoritmos pueden rastrear objetos en movimiento teniendo en cuenta su trayectoria y sus variaciones visuales, incluso cuando el objeto cambia ligeramente de posición o forma.
Mejora de la productividad
Al reducir el número de imágenes que deben anotarse manualmente, la interpolación aumenta considerablemente la productividad de los anotadores. Esto es especialmente beneficioso en áreas que requieren anotaciones complejas, como la conducción autónoma, donde los datos de vídeo son masivos y deben procesarse rápidamente para formar modelos de inteligencia artificial.
Flexibilidad de algoritmos
Las herramientas de anotación modernas incorporan algoritmos de interpolación avanzados que pueden manejar varios tipos de objetos y movimientos. Por ejemplo, la interpolación puede ser lineal o basarse en modelos de aprendizaje automático para tratar movimientos más complejos o no lineales.
¿La interpolación afecta a la precisión de las anotaciones?
La interpolación puede afectar a la precisión de las anotaciones, aunque esto depende de varios factores. Estas son algunas cosas que debes tener en cuenta:
Calidad de imagen clave
La precisión de las anotaciones interpoladas depende en gran medida de la calidad de los fotogramas clave seleccionados. Si los objetos están anotados correctamente en estas imágenes, la interpolación entre los fotogramas clave puede ser bastante precisa.
Sin embargo, si los fotogramas clave se seleccionan incorrectamente o se anotan de forma aproximada, la interpolación corre el riesgo de propagar estos errores entre las imágenes intermedias, lo que reduce la calidad general de las anotaciones.
Complejidad de los movimientos
La interpolación funciona bien para objetos que se mueven de forma lineal o predecible, pero puede ser menos precisa en los casos en que los objetos cambian repentinamente de dirección, forma o velocidad.
En estas situaciones, el algoritmo de interpolación puede tener dificultades para mantenerse al día con movimientos complejos, lo que genera anotaciones incorrectas que requerirán ajustes manuales.
Algoritmos de interpolación utilizados
Los algoritmos más básicos, como la interpolación lineal, son menos precisos en escenarios en los que los movimientos de los objetos no son lineales o irregulares.
Por el contrario, los algoritmos de interpolación basados en inteligencia artificial pueden gestionar mejor estas variaciones al analizar las características visuales de los objetos, lo que mejora la precisión, incluso para movimientos complejos. Además, el segmentación se puede usar para dividir las imágenes en segmentos más pequeños, lo que mejora la precisión de las anotaciones.
Comprobaciones manuales
Incluso con la interpolación avanzada, a menudo es necesario comprobar manualmente los resultados y hacer correcciones en algunas imágenes. Esto es especialmente cierto cuando los objetos interactúan, se superponen o desaparecen temporalmente en el vídeo. Si no se realizan estas comprobaciones, es posible que la precisión se vea afectada. ¿No tiene la experiencia necesaria para realizar comprobaciones manuales de los datos de vídeo anotados? ¡No dudes en ponerte en contacto con nosotros!
¿Cómo se combinan la interpolación y el seguimiento de objetos para mejorar los resultados?
Para combinar eficazmente la interpolación y el seguimiento de objetos con el fin de mejorar los resultados de las anotaciones de vídeo, se pueden implementar varias estrategias:
Utilice la interpolación para reducir la carga de trabajo inicial
La interpolación se puede utilizar para marcar automáticamente los fotogramas intermedios entre dos fotogramas clave. Esto elimina la necesidad de anotar cada imagen de forma individual. La ventaja es que proporciona una base sólida para las predicciones, que el seguimiento de objetos puede refinar posteriormente.
En otras palabras, la interpolación crea un «esqueleto» basado en anotaciones, en el que se basa el seguimiento de objetos para ajustar las predicciones en función de movimientos complejos.
Aplica el seguimiento de objetos para los ajustes dinámicos
El seguimiento de objetos, especialmente si se basa en inteligencia artificial, permite ajustar automáticamente las anotaciones de un objeto a medida que se mueve en el vídeo. Los modelos de seguimiento analizan las características visuales del objeto (como los contornos, los colores y las texturas) y pueden corregir los errores o anomalías que deja la interpolación.
Por ejemplo, si un objeto cambia de forma u orientación, el seguimiento de objetos detecta estos cambios y adapta las anotaciones, mientras que la interpolación por sí sola podría ser inexacta en estos casos.
Refinar imágenes clave
Cuando la interpolación se combina con el seguimiento de objetos, los fotogramas clave se pueden seleccionar mejor. El algoritmo de seguimiento de objetos permite sugerir fotogramas en los que es necesario realizar ajustes manuales, por ejemplo, en puntos en los que la trayectoria del objeto se vuelve impredecible o en los que el objeto interactúa con otros objetos.
Esto permite que los esfuerzos manuales se concentren solo en Marcos crítico, optimizando así el tiempo dedicado a la validación de las anotaciones.
Uso conjunto para corregir errores de propagación
La combinación de los dos métodos ayuda a corregir errores comunes en la interpolación, especialmente cuando los objetos se superponen o se salen temporalmente del marco.
El seguimiento de objetos, gracias a su capacidad de «entender» los movimientos en función de las características visuales, puede corregir estos errores y, por lo tanto, mejorar la precisión de las anotaciones a lo largo del vídeo.
Automatización híbrida
En herramientas modernas como V7 Labs y Labelbox, la interpolación y el seguimiento de objetos se pueden combinar en un flujo de trabajo híbrido. La interpolación se utiliza para generar anotaciones rápidas en áreas de movimiento lineal o regular, mientras que el seguimiento de objetos se ocupa de las áreas más complejas. Esto permite procesar grandes cantidades de datos de vídeo y, al mismo tiempo, reducir la necesidad de intervención manual.
¿Cómo puedo corregir los errores generados por la interpolación automática?
La corrección de los errores generados por la interpolación automática en las anotaciones de vídeo es un paso esencial para garantizar anotaciones precisas y de alta calidad. Estas son varias formas de corregir estos errores:
Identificación de errores en los fotogramas clave
Una primera comprobación consiste en inspeccionar los fotogramas clave utilizados para la interpolación. Si estos fotogramas clave están anotados incorrectamente o no representan el objeto o el movimiento correctamente, pueden provocar errores en las imágenes intermedias.
En este caso, es necesario reajustar manualmente las anotaciones en estos fotogramas clave, lo que permite al algoritmo de interpolación recalcular las imágenes intermedias con mayor precisión.
Añadir fotogramas clave adicionales
Si la interpolación no logra rastrear un objeto con precisión, especialmente cuando hay cambios rápidos o complejos en el movimiento o la forma del objeto, agregar fotogramas clave adicionales puede ayudar a mejorar la precisión.
Al agregar puntos de referencia más frecuentes, el algoritmo de interpolación puede capturar mejor los detalles del movimiento y reducir los errores generados entre los fotogramas clave existentes.
Usa técnicas de seguimiento de objetos
Además de la interpolación, el uso de técnicas de seguimiento de objetos (Seguimiento de objetos) puede ayudar a corregir los errores de interpolación. Los algoritmos de seguimiento analizan las características visuales de los objetos (como los contornos, los colores y las texturas) y pueden ajustar las anotaciones cuando la interpolación automática ha fallado.
El seguimiento de objetos permite corregir las anotaciones en los marcos en los que los movimientos son más complejos o irregulares. Además, los cuboides se pueden usar para anotar objetos en nubes de puntos 3D, lo que mejora la precisión de las anotaciones.
Verificación manual de los marcos problemáticos
Si bien la interpolación acelera el proceso, a menudo es necesario realizar comprobaciones manuales de los marcos para identificar y corregir los errores. Esto implica revisar las imágenes interpoladas y ajustar manualmente las anotaciones si el objeto no se ha seguido correctamente o si se producen anomalías, especialmente cuando se producen cambios repentinos en el movimiento del objeto.
Uso de algoritmos más avanzados
Si los errores persisten, puede resultar útil utilizar algoritmos de interpolación más sofisticados basados en inteligencia artificial. Estos algoritmos pueden analizar las características de los objetos con mayor precisión y predecir mejor su comportamiento en fotogramas intermedios, lo que reduce los errores de anotación automática.
💡 Al combinar estos enfoques, los errores generados por la interpolación automática se pueden corregir de manera efectiva, lo que permite realizar anotaciones mejores y más precisas en los proyectos de anotación de vídeo.
¿Cómo elijo los fotogramas clave para la interpolación de vídeo?
La elección de fotogramas clave para la interpolación de vídeo es un paso esencial para garantizar la precisión y la calidad de las anotaciones automáticas. Estos son varios factores a tener en cuenta a la hora de seleccionar los mejores fotogramas clave:
- Cambios significativos en el panorama : Es importante elegir fotogramas clave en los que haya cambios visuales significativos, como cambios en la posición, el tamaño o la forma de un objeto. Por ejemplo, cuando un objeto comienza a moverse o termina de moverse, o cuando cambia de dirección. Esto permite que la interpolación se adapte a las principales variaciones de la secuencia.
- Marcos que representan los extremos de un movimiento : Al rastrear objetos en movimiento, seleccione fotogramas clave que representen las posiciones extremas del movimiento. Esto permite que el algoritmo de interpolación cree una transición suave entre estos puntos y capture mejor la trayectoria.
- Transiciones complejas : Si el aspecto del objeto cambia rápidamente (por ejemplo, debido al ángulo de visión, las sombras o las condiciones de iluminación), seleccione los fotogramas clave alrededor de estas transiciones. Esto permitirá capturar con mayor precisión las variaciones en la forma o el color del objeto.
- Puntos de intersección o superposición : Si varios objetos interactúan o se superponen en el vídeo, es una buena idea elegir los fotogramas clave antes y después de estas interacciones. Esto garantiza que el algoritmo de interpolación no cometa errores al rastrear objetos.
- Espaciado regular entre marcos de teclas : En general, se recomienda elegir fotogramas clave lo suficientemente espaciados para cubrir todo el movimiento de un objeto sin depender demasiado de la interpolación. El espaciado regular reduce el riesgo de errores importantes en las predicciones entre dos fotogramas.
- Errores de interpolación detectados : Tras una fase de interpolación inicial, los anotadores pueden observar errores en ciertas partes de la secuencia. En estos casos, resulta útil seleccionar fotogramas clave adicionales para corregir estos errores añadiendo manualmente anotaciones a los fotogramas problemáticos.
💡 Al combinar estos enfoques, es posible reducir la cantidad de imágenes que deben anotarse manualmente y, al mismo tiempo, mantener una alta calidad en las anotaciones interpoladas.
¿Qué tipos de algoritmos de interpolación se utilizan en la anotación de vídeo?
En la anotación de vídeo, se utilizan varios tipos de algoritmos de interpolación para automatizar la generación de anotaciones entre fotogramas clave. Esta es una lista no exhaustiva de estos algoritmos:
- Interpolación lineal : Es uno de los métodos más sencillos y utilizados. Consiste en trazar una línea recta entre dos imágenes clave y en ajustar la posición de los objetos en las imágenes intermedias de acuerdo con esta trayectoria. Si bien este enfoque es efectivo para movimientos simples o en línea recta, es menos efectivo para movimientos complejos o irregulares.
- Interpolación spline : A diferencia de la interpolación lineal, la interpolación spline utiliza curvas para generar trayectorias más suaves entre los fotogramas clave. Esto permite rastrear mejor los objetos con movimientos complejos, irregulares o direccionales.
- Interpolación basada en IA (modelos de aprendizaje profundo) : Estos algoritmos utilizan modelos de inteligencia artificial para predecir el movimiento y la forma de los objetos entre los fotogramas clave basándose en las anotaciones manuales existentes. Estos modelos aprenden de los datos y pueden gestionar mejor los movimientos no lineales, los cambios de forma o perspectiva y los cambios en las condiciones de iluminación.
- Interpolación por características visuales : Este método utiliza algoritmos para analizar las características visuales de los objetos, como contornos o texturas, y para seguirlas en las imágenes intermedias. Es particularmente eficaz cuando los objetos cambian de forma o están parcialmente ocultos en algunas imágenes.
- Interpolación mediante transformación poligonal : Este método, que se utiliza para las anotaciones con polígonos, ajusta la forma de los objetos entre los fotogramas clave en función de los cambios observados en los puntos de control del polígono. Esto resulta útil para rastrear objetos que tienen contornos cambiantes o formas irregulares, como personas o animales.
💡 Estos algoritmos se eligen de acuerdo con las especificidades de los datos que se van a anotar (movimiento, tipo de objeto) y las necesidades del proyecto de anotación, en particular en términos de precisión y velocidad.
¿Qué herramientas de código abierto permiten utilizar la interpolación para la anotación de vídeo?
Hay varias herramientas de código abierto que permiten utilizar la interpolación para la anotación de vídeo. Estos son algunos ejemplos populares:
CVAT (herramienta de anotación de visión artificial)
CVAT es una herramienta de código abierto que se usa ampliamente para la anotación de vídeos e imágenes. Incluye la interpolación para acelerar el proceso de anotación, especialmente para vídeos con objetos en movimiento. La herramienta permite a los anotadores etiquetar algunos fotogramas clave y utilizar la interpolación para rastrear estos objetos en los fotogramas intermedios.
CVAT admite la anotación con cuadros delimitadores, polígonos, puntos clave y más. A continuación se muestra una descripción general de las funciones para interpolar polígonos entre varios marcos mediante CVAT (Fuente: CVAT)
Etiqueta IMG
Aunque originalmente diseñado para anotación de imagen, LabelIMG admite funciones avanzadas como la interpolación de anotaciones cuando se trabaja con secuencias de imágenes extraídas de vídeos. Esto permite a los usuarios anotar objetos en movimiento en los vídeos de forma más eficaz.
Escalable
Otra herramienta de código abierto que ofrece funciones de interpolación para la anotación de vídeo. Scalabel está diseñado para proyectos de visión artificial, y la interpolación reduce los esfuerzos de anotación manual al generar automáticamente anotaciones para las imágenes intermedias entre dos imágenes clave.
Estas herramientas de código abierto son especialmente adecuadas para proyectos que requieren grandes cantidades de datos anotados, como en los campos de la conducción autónoma, la vigilancia y la investigación médica. Permiten acelerar el proceso de anotación y, al mismo tiempo, garantizar una buena precisión gracias al uso de sofisticados algoritmos de interpolación.
¿En qué sectores se utiliza más la interpolación de anotaciones de vídeo?
La interpolación en la anotación de vídeo se utiliza en varios sectores en los que el análisis de grandes cantidades de datos de vídeo es esencial. Estos son algunos de los sectores en los que esta técnica es más común:
Conducción autónoma
En el desarrollo de vehículos autónomos, es necesario anotar imágenes de vídeo masivas para entrenar los sistemas de visión artificial que pueden detectar y rastrear objetos como peatones, vehículos y señales de tráfico. La interpolación permite procesar rápidamente estas secuencias y reducir los costos asociados con la anotación manual de cada vídeo.
Vigilancia y seguridad
Los sistemas de vigilancia basados en inteligencia artificial utilizan cámaras para analizar las transmisiones de vídeo en tiempo real. La interpolación es particularmente útil para anotar objetos como personas o vehículos en secuencias largas, especialmente para rastrear movimientos en entornos complejos, como centros comerciales o aeropuertos.
Investigación médica y de salud
En la atención médica, los vídeos se utilizan con frecuencia para analizar procedimientos o exámenes médicos, como los vídeos de endoscopias o cirugías. La interpolación reduce el tiempo de anotación necesario para rastrear los movimientos de los instrumentos quirúrgicos o para marcar las anomalías visibles en los vídeos médicos.
Drones y vigilancia aérea
Los drones capturan enormes imágenes de vídeo, a menudo a largas distancias. La interpolación es esencial para anotar los movimientos de objetos, como vehículos o infraestructuras, en los vídeos de vigilancia aérea, por ejemplo, para monitorear el tráfico o analizar las áreas de desastre.
Industria minorista
Los minoristas están empezando a utilizar cámaras basadas en inteligencia artificial para analizar el comportamiento de los consumidores en las tiendas. La interpolación permite rastrear los movimientos de los clientes en diferentes áreas de una tienda, lo que facilita análisis valiosos para optimizar la distribución de las estanterías o las estrategias de venta.
En conclusión
La interpolación en la anotación de vídeo es un método eficaz para reducir el tiempo y el esfuerzo asociados a la anotación manual y, al mismo tiempo, mantener un buen nivel de precisión. Estos métodos permiten generar automáticamente anotaciones en imágenes intermedias entre dos imágenes clave preseleccionadas por especialistas en procesos de etiquetado de datos, ya se trate de la interpolación lineal para movimientos sencillos o de enfoques más sofisticados, como la interpolación en ranuras y las técnicas basadas en la inteligencia artificial. En combinación con la experiencia en los procesos de anotación para la IA, la interpolación de vídeo facilita el trabajo de los anotadores y, sobre todo, lo hace más eficiente y cualitativo.
Sin embargo, la calidad de las anotaciones generadas mediante técnicas de interpolación de vídeo depende de la precisión de los fotogramas clave elegidos, y la verificación manual suele ser necesaria para corregir errores en movimientos complejos o cambios de apariencia. Por lo tanto, al combinar las técnicas de interpolación con herramientas avanzadas de seguimiento de objetos y la experiencia de equipos especializados, es posible maximizar la velocidad y la precisión de la anotación y, al mismo tiempo, cumplir con los requisitos de proyectos complejos en sectores como la conducción autónoma, la vigilancia y la investigación médica.
La integración de estos enfoques no solo permite aumentar la productividad, sino también producir conjuntos de datos de alta calidad, ¡esenciales para el entrenamiento de modelos de inteligencia artificial!
