Projets d'annotation vidéo : apprendre des erreurs les plus communes pour entraîner des modèles performants !
Se lancer dans l'annotation de données pour l'IA est une chose quand il s'agit juste d'images. C'est assez simple – un peu de concentration, de la patience, et tout le monde peut se prétendre annotateur d'image. Maintenant, passez à l'annotation vidéo, et vous jouez dans une ligue totalement différente.
Disons que vous avez un clip vidéo d'une minute. Si le framerate est de 24 images par seconde, ce qui est assez standard en vidéo, vous devez gérer 1'440 images. Imaginez cela – 1'440 moments distincts à étiqueter, chacun représentant un "morceau" de l'action. Cela augmente considérablement la complexité de votre tâche d'annotation. Et il s'agit de vidéos optimisées... je n'ai pas encore évoqué le cas des 🔗 vidéos médicales par exemple, le 🔗 bruit ou la faible résolution, qui sont autant de facteurs de complexité en annotation vidéo.
Maîtriser l'annotation vidéo, c'est plus que de la patience et de l'attention aux détails. Vous avez besoin d'un vrai savoir-faire et d'une stratégie d'analyse et de 🔗 modération de contenu solide. Heureusement, nous sommes là pour vous aider ! Avec quelques conseils d'experts, des annotateurs qualifiés et des astuces issues de notre expérience, vous maîtriserez l'édition et l'annotation vidéo pour vos besoins IA en un rien de temps.
Introduction à l'annotation vidéo en intelligence artificielle (IA)
L'annotation de données (y compris l'annotation vidéo) est un élément essentiel dans le processus d'entraînement des algorithmes pour comprendre et interpréter avec précision les informations visuelles. L'annotation est le langage des données. L'annotation vidéo implique l'étiquetage des objets, des actions et des événements dans les images vidéo, permettant aux modèles d'IA de reconnaître et de réagir de manière appropriée à ces éléments. Dans cet article, nous explorons le domaine de l'annotation vidéo pour comprendre son importance dans le processus de construction de produits IA haute performance, ainsi que les pièges les plus courants associés à l'étiquetage vidéo.
Le domaine de l'annotation de données (y compris l'annotation vidéo) correspond à l'étiquetage des données et l'annotation des vidéos classifiant les données pour apprendre aux ordinateurs à reconnaître et à différencier divers objets ou scénarios. Prenons un exemple simple : un ensemble de données rempli d'images de chats et de chiens. En annotant chaque image avec les bonnes étiquettes, nous préparons le terrain pour qu'un modèle de vision par ordinateur puisse identifier avec précision si une image ou une vidéo donnée contient un chat ou un chien, ou plusieurs chats ou chiens.
L'annotation de données est une tâche critique lorsqu'il s'agit de créer des solutions IA qui fonctionnent dans le monde réel. C'est la pierre angulaire des modèles IA, la langage des des données dans les modèles d'apprentissage supervisé, où l'IA apprend à partir d'exemples. Ajouter des étiquettes ou des masques à du contenu vidéo peut être fait à la main (avec des annotations manuelles, réalisées en interne, par votre équipe, ou par un prestataire) ou, dans une certaine mesure, via des systèmes automatisés. Les étiquettes peuvent être aussi simples que de marquer des objets dans un cadre ou aussi nuancées que d'identifier des actions et des émotions complexes.
Les applications de l'étiquetage vidéo IA sont diverses. Voici 4 applications :
1. Détection d'objets
Cela implique de former l'IA à repérer des articles spécifiques dans les séquences vidéo. Par exemple, identifier et tracer des objets, détecter des véhicules, repérer des dommages routiers ou identifier des animaux dans une vidéo.
2. Suivi d'objets
Ici, l'IA est formée pour suivre les objets à travers les séquences vidéo, en prédisant leurs prochains mouvements. Cette capacité est critique pour des tâches telles que surveiller les piétons ou surveiller les mouvements des véhicules pour des raisons de sécurité
3. Localisation d'objets
L'IA est formée pour localiser des objets dans les séquences vidéo et fournir leurs coordonnées. C’est une fonctionnalité utile pour gérer certains aspects comme la capacité d'un véhicule à se garer de façon autonome.
4. Catégorisation / Segmentation
Cela implique de catégoriser des objets dans la vidéo. Par exemple, un modèle d'IA pourrait être entraîné pour différencier humains et véhicules dans une vidéo, les catégorisant en conséquence.
En annotant des données, nous enseignons essentiellement à nos modèles d'IA à se concentrer sur ce qui compte. L'objectif final est de créer des données d'entraînement et de faire reconnaître automatiquement aux modèles les motifs, pour lui permettre d'étiqueter automatiquement les nouvelles données après un temps d'apprentissage.
-hand-innv.png)
Méthodes utilisées dans l'annotation vidéo pour l'IA : un bref aperçu
Les spécialistes de l'IA et des données, tels que les annotateurs de données, utilisent plusieurs méthodes d'annotation vidéo. La bonne méthode dépend du type de vidéo annotée et de l'utilisation des données étiquetées. Chaque outil et méthode d'annotation vidéo répond à des types spécifiques de données d'entraînement vidéo et aux exigences du projet, offrant des avantages et des défis uniques.
Voici une liste de diverses méthodes d'annotation pour les vidéos :
Boîtes englobantes : au cœur de la reconnaissance d'objets
Les boîtes englobantes sont une méthode d'annotation vidéo fondamentale où les annotateurs dessinent des rectangles autour des objets. Cette technique est simple et particulièrement efficace pour des objets simples et bien définis et est largement utilisée en raison de sa simplicité et de son efficacité en termes de coûts.
Segmentation sémantique : révéler des détails avec des masques
La 🔗 segmentation sémantique décompose les objets en leurs composants individuels. Cette méthode détaillée implique l'étiquetage de chaque partie d'un objet séparément, permettant aux systèmes d'IA de distinguer et d'analyser les composants du même objet dans des scènes complexes.
Annotation de points clés : mettre en évidence des aspects spécifiques
Dans l'annotation de points clés, des points ou des repères spécifiques sur un objet sont marqués. Cette technique est particulièrement utile dans des applications telles que la reconnaissance faciale ou l'analyse des mouvements, où il est essentiel de repérer des emplacements précis pour identifier des objets.
Annotation de cuboïdes 3D : ajouter une dimension supplémentaire
L'annotation de cuboïdes 3D ajoute une dimension de profondeur, essentielle pour comprendre les objets dans un contexte spatial. Cette méthode est instrumentale dans des applications impliquant la conscience spatiale, comme la navigation de véhicules autonomes et la robotique.
Annotation polygonale : capturer des contours complexes
Pour les objets de forme irrégulière, l'annotation polygonale offre une solution plus précise que les boîtes englobantes. En dessinant des polygons (des formes à plusieurs côtés) autour des objets, cette méthode fournit un contour précis, essentiel pour des formes complexes.
Annotation de points de repère : précision dans les détails
Semblable à l'annotation de points clés, l'annotation de points de repère se concentre sur l'étiquetage de points spécifiques pour identifier des objets spécifiques dans les cadres vidéo. C'est très efficace pour des analyses détaillées, telles que la reconnaissance faciale ou l'identification biométrique d'objets également.
Annotation de suivi d'objets : suivre le mouvement
Le suivi d'objets implique d'annoter des objets à travers des cadres vidéo consécutifs ensemble, aidant les modèles d'apprentissage automatique à suivre le mouvement et à prédire les positions futures. Cette méthode de formation de modèles d'apprentissage automatique sur les données d'image est vitale dans les applications de surveillance, de détection d'objets et de surveillance.
Annotation par interpolation : lisser les transitions
L'🔗 annotation par interpolation utilise des images clés pour prédire et remplir les annotations dans les images intermédiaires. C'est particulièrement utile dans les vidéos où les objets se déplacent de manière prévisible, réduisant la charge de travail d'annotation image par image.
Classification vidéo : catégoriser des clips entiers
Dans la classification vidéo, des fichiers vidéo entiers ou des clips sont étiquetés en fonction de leur contenu ou de leur thème général. Cette annotation de haut niveau aide les systèmes d'IA à comprendre et à catégoriser les vidéos, comme distinguer entre les genres dans les films ou les archives vidéo.
Quel est l'avantage d'annoter des vidéos plutôt que des images ?
Les vidéos se composent de séquences de frames, mais les annoter en tant que vidéos complètes plutôt que des frames isolées offre une richesse d'informations contextuelles qui profitent grandement aux modèles d'IA. De plus, de nombreux services et outils d'annotation vidéo récents sont équipés de fonctionnalités supplémentaires qui améliorent l'efficacité du travail avec de grands ensembles de données vidéo et rendent le travail des équipes d'étiquetage de données plus facile.
Annoter des séquences vidéo présente de nombreux avantages, en particulier pour améliorer l'entraînement des modèles d'IA et élargir les applications dans le monde réel. Voici quelques avantages clés :
Annotation efficace avec interpolation
Certains outils d'annotation d'IA simplifient le processus en permettant l'interpolation. Au lieu d'annoter chaque image vidéo vous-même, vous pouvez marquer simplement le début et la fin d'une séquence. Le logiciel remplit alors automatiquement les images intermédiaires, économisant du temps et des efforts.
Capturer la dynamique temporelle
Les vidéos, contrairement aux images statiques, encapsulent le mouvement et le changement dans le temps. En annotant des vidéos, vous fournissez des données riches qui aident les modèles d'IA à comprendre les mouvements des objets et les variations temporelles, un aspect que les images statiques ne peuvent pas transmettre.
Données plus riches pour l'entraînement de l'IA
Les vidéos contiennent naturellement plus d'informations que les images uniques. Cette abondance de données, une fois annotées, offre une ressource d'apprentissage complète pour les systèmes d'IA. Une telle entrée de données détaillées peut améliorer considérablement la précision et les performances des modèles d'IA.
Rentabilité et efficacité temporelle
L'annotation vidéo peut être plus économique par rapport à l'annotation d'image. Une seule vidéo peut fournir de nombreux points de données, et se concentrer sur les images clés réduit le temps global passé sur le processus d'annotation.
Applications plus larges dans le monde réel
Les vidéos annotées offrent une représentation plus précise des scénarios du monde réel. Ce réalisme accru est crucial dans la formation de modèles d'IA pour des applications diverses, s'étendant de l'analyse sportive et du diagnostic médical à la surveillance agricole.
Il est important de reconnaître que l'annotation vidéo est toujours une tâche complexe et chronophage. Une utilisation efficace de l'annotation vidéo nécessite la maîtrise d'outils et de workflows spécifiques. Malgré ces défis, les avantages de l'annotation vidéo dans l'avancement des capacités et des applications de l'IA sont indéniables.
Quel est le rôle des annotateurs de données (ou annotateurs vidéo) ?
Le rôle d'un annotateur vidéo est essentiel dans le développement de systèmes d'intelligence artificielle sophistiqués. En ajoutant méticuleusement des étiquettes et des tags à différents segments et images de séquences vidéo, ces professionnels annotent les vidéos pour fournir les données critiques nécessaires à l'entraînement des modèles d'IA. Ce processus, communément appelé annotation, est indispensable pour enseigner aux systèmes d'IA à identifier précisément des objets, et comprendre divers objets, actions ou modèles dans le contenu vidéo.
Au-delà de la simple reconnaissance, les vidéos annotées peuvent également enseigner à l'IA le contexte, le mouvement et l'interaction de différents éléments au sein d'une scène. Cela est particulièrement important dans des domaines tels que le développement de véhicules autonomes, où la compréhension des environnements dynamiques est cruciale, ou dans le domaine de la santé, où l'IA aide à interpréter des images médicales complexes.
De plus, la qualité et la précision de l'annotation vidéo impactent directement l'efficacité de l'entraînement de l'IA. Les annotateurs de données doivent fournir des annotations vidéo précises pour garantir que les modèles d'IA apprennent correctement, réduisant les erreurs dans les applications réelles. Cela nécessite qu'ils aient un sens aigu du détail et une bonne compréhension du sujet. Comme pour tout autre travail, cela nécessite une formation et de l'expérience.
En outre, l'annotation vidéo évolue avec l'avènement de nouvelles technologies. Des outils avancés, tels que les logiciels d'annotation vidéo automatisés et leurs algorithmes d'apprentissage automatique spécialisés pour l'annotation, sont de plus en plus utilisés pour rationaliser le processus, le rendant plus rapide et plus efficace. Cependant, la supervision humaine reste essentielle pour garantir la fiabilité et la précision des données fournies aux systèmes d'IA.
Les annotateurs vidéo jouent un rôle pivot pour les algorithmes de Computer Vision en comblant le fossé entre les séquences vidéo brutes et les applications d'IA intelligentes, permettant la création de solutions technologiques plus intelligentes et intuitives dans diverses industries.
Le processus d'annotation vidéo pour les modèles Computer Vision
Examinons maintenant de plus près le processus d'annotation vidéo qui est fondamental pour le développement des technologies de Computer Vision. Un pipeline d'annotation d'IA rationalisé peut aider à résoudre efficacement la tâche d'annotation vidéo. La méthodologie suivante peut être appliquée pour une livraison réussie et rapide de données vidéo étiquetées :
Sélection et formation des annotateurs
Le processus commence par assembler une équipe d'annotateurs qualifiés. Ils doivent recevoir une formation complète pour s'aligner sur les objectifs du projet. Leur expertise, en particulier dans la compréhension des nuances du projet, est essentielle. Intégrer leurs compétences avec des outils assistés par IA (par exemple, une plateforme d'annotation de données récente et collaborative) peut grandement accélérer le processus d'annotation manuel tout en garantissant la précision.
Sélection des outils pour une annotation améliorée
Choisir les bons outils d'annotation vidéo est crucial. Sélectionnez des outils offrant des capacités avancées de gestion vidéo, une interface conviviale et des fonctionnalités telles que la classification basée sur des événements, le suivi dynamique des objets et l'interpolation efficace. L'outil doit également soutenir une gestion efficace des projets et des équipes, assurant un flux de travail fluide.
Définition des objectifs du projet et préparation des données
Établir des objectifs de projet clairs dès le début établit une direction focalisée pour le processus d'annotation. Selon les objectifs, tels que la différenciation entre les espèces animales ou la catégorisation des objets par couleur, le type et le volume de données requis varieront. La collecte d'un ensemble de données diversifié couvrant divers scénarios et objets est cruciale pour développer un modèle d'IA robuste.
Mise en œuvre des stratégies d'annotation
Avec les objectifs et les outils en place, développez une stratégie d'annotation cohérente. Cela implique de créer des directives qui garantissent l'uniformité de toutes les données annotées et d'annoter correctement les vidéos. Il est important d'adapter ces stratégies aux besoins du projet, en les alignant sur les résultats attendus du modèle d'IA.
Révision et raffinement itératifs
Revoir et affiner continuellement les annotations est la clé. Des contrôles de qualité réguliers et des mises à jour non seulement améliorent les annotations mais corrigent également les inexactitudes. Modifiez les annotations en fonction des retours sur la performance du modèle d'IA, en garantissant une amélioration continue et une pertinence.
Boucle de rétroaction pour une amélioration continue
Établissez une boucle de rétroaction qui utilise les informations de la performance du modèle d'IA pour affiner à la fois le processus d'annotation et la formation des annotateurs. Cela garantit que le projet évolue parallèlement au modèle, conduisant à des annotations plus précises et efficaces au fil du temps.
En adoptant cette méthodologie, le processus d'annotation vidéo peut être rendu plus efficace, facilitant le développement de modèles d'IA avancés en Computer Vision.
Quelques techniques d'annotation vidéo
Nous décrivons ci-après plusieurs méthodes et bonnes pratiques d'annotation vidéo, qui peuvent contribuer au succès de vos projets. Cette liste, bien que non exhaustive, peut être communiquée aux annotateurs dans le cadre de leur formation :
Comprendre la tâche et choisir la bonne méthode d'annotation
Il est important de comprendre d'abord les exigences spécifiques de l'ensemble de données et de la tâche, et en particulier du métier. Tout comme les Data Scientists ne peuvent pas travailler en silos, les Data Labelers doivent avoir des bases solides et idéalement une connaissance du secteur de votre cas d'utilisation. Par exemple, des Data Labelers spécialisés disposent d'une expertise en médecine, et sont donc à même de réaliser des annotations de vidéos médicales.
Une stratégie d'annotation est également nécessaire à tout projet, et doit prendre en compte les techniques et méthodes privilégiées, à communiquer à l'équipe d'annotateurs, et à configure dans la plateforme de labellisation. Par exemple, l'estimation de la posture humaine dans des données vidéo nécessite la méthode des points clés pour étiqueter les articulations humaines. En revanche, une annotation par boîte englobante seule pourrait ne pas fournir suffisamment d'informations détaillées. Le choix de la méthode d'annotation doit correspondre aux objectifs du projet pour garantir in fine un entraînement efficace du modèle d'IA.
Méthode d'annotation d'image unique
Cette approche traditionnelle consiste à décomposer la vidéo en images ou cadres individuels, qui sont ensuite étiquetés séparément. Convenant aux vidéos avec un mouvement d'objet minimal ou des ensembles de données plus petits, cette méthode peut devenir chronophage et coûteuse pour des ensembles de données vidéo plus importants en raison du nombre énorme de cadres nécessitant une annotation.
Méthode d'annotation multiframe ou en flux
Dans cette méthode, les objets sont étiquetés dans des flux vidéo. Les annotateurs suivent les objets et leurs coordonnées image par image pendant que la vidéo se déroule. Plus rapide et plus efficace, cette approche est meilleure pour des ensembles de données plus importants, garantissant précision et cohérence dans la détection et l'étiquetage des objets et gagnant en popularité avec les avancées des outils d'annotation vidéo.
Outils d'annotation automatique de cadres continus
Les avancées récentes dans l'annotation vidéo comprennent des fonctionnalités d'annotations automatiques qui simplifient le processus. Les algorithmes d'apprentissage automatique suivent les objets à travers les cadres, maintenant la continuité. Ces algorithmes analysent les mouvements de pixels entre les cadres pour suivre avec précision les objets qui peuvent apparaître de manière intermittente tout au long de la vidéo. L'automatisation allège la charge de travail d'annotation et améliore la cohérence des données.
S'adapter aux besoins d'annotation en évolution
Au fur et à mesure que les technologies d'IA et d'apprentissage automatique avancent, les méthodes d'annotation vidéo doivent également évoluer. Les annotateurs et les chefs de projet doivent rester informés des derniers outils et techniques pour garantir que les services et le processus d'annotation vidéo restent efficaces, précis et à jour avec les développements en IA et divers modèles et techniques de Vision par Ordinateur.
Qu'en est-il des outils et plateformes d'annotation vidéo ?
Les plateformes d'annotation vidéo sont disponibles en versions payantes et gratuites, chacune servant des objectifs et des groupes d'utilisateurs différents.
Quels sont les avantages d'un outil d'annotation vidéo payant ?
Les plateformes d'annotation payantes sont généralement préférées par les équipes professionnelles engagées dans des projets de Computer Vision commerciaux, en particulier ceux dans les domaines de l'apprentissage automatique. Ces plateformes sont conçues pour gérer de grands ensembles de données et fournir un soutien complet tout au long du cycle de vie de l'apprentissage automatique, grâce à des fonctionnalités avancées telles que la collaboration ou l'annotation automatique. Les caractéristiques clés de ces plateformes payantes comprennent souvent :
- Des capacités d'ontologie sophistiquées pour des sous-classifications complexes au sein des étiquettes.
- La capacité à gérer et à annoter de longues vidéos et séquences d'images.
- De nombreuses fonctionnalités pour divers types d'annotation, telles que les boîtes englobantes, les polygones, les polylignes, les points clés et les primitives.
- Des workflows personnalisables pour la révision et l'annotation, permettant une surveillance efficace des performances des annotateurs et l'allocation des tâches.
- Des fonctionnalités avancées qui permettent une 🔗 pré-annotation automatisée, tirant parti d'algorithmes propriétaires ou de modèles d'IA pour rationaliser le processus.
- Des fonctionnalités collaboratives permettant l'annotation par consensus, ainsi qu'un pilotage précis des activités d'annotation manuelle.
Annotations vidéo gratuites ? Quel est le truc ?
Inversement, les outils d'annotation vidéo gratuits semblent être un choix privilégié pour les universitaires, les passionnés d'IA et les étudiants. Ces outils conviennent bien aux individus ou groupes travaillant sur des projets localisés ou ceux qui n'ont pas besoin de scalabilité pour leurs projets. Les outils gratuits offrent des services et capacités d'annotation vidéo essentiels, les rendant idéaux à des fins éducatives, pour la recherche à petite échelle ou pour des projets personnels en apprentissage automatique.
Pour autant, est-il impossible de mener des projets d'envergure avec ces outils ? Force est de constater que les avancées récentes prouvent le contraire. Des projets Open Source comme 🔗 Label Studio ont démontré qu'ils disposent de fonctionnalités embarquées puissantes, capables de soutenir des projets ambitieux. Cet outil offre une flexibilité remarquable en termes de types d'annotations supportées et de personnalisation, permettant aux utilisateurs de l'adapter à des projets variés et complexes. Sa nature Open Source favorise une amélioration continue grâce à une communauté active et une palette de fonctionnalités en constate évolution. Cela démontre que, bien que conçus pour être accessibles et peu coûteux, certains outils d'annotation vidéo gratuits peuvent rivaliser avec des options payantes en termes de capacités et d'efficacité, rendant l'annotation vidéo de haute qualité plus accessible à une gamme plus large d'utilisateurs et de projets. Pas convaincu ? Prenez le temps de visualiser la vidéo suivante :
En résumé - chaque type de plateforme apporte son propre ensemble d'avantages. Alors que les plateformes payantes offrent des fonctionnalités étendues et une scalabilité pour des projets plus importants et complexes, les outils gratuits offrent une option accessible et rentable pour l'apprentissage, l'expérimentation et les tâches à plus petite échelle.
5 défis et pièges dans l'annotation vidéo
1. Premier écueil : sous-estimer la complexité de l'annotation
L'art du détail dans l'annotation vidéo
L'une des principales erreurs commises par les équipes de développement de l'IA est de sous-estimer la complexité inhérente à l'annotation vidéo. Souvent considérée comme une simple tâche d'étiquetage, l'annotation vidéo est en réalité bien plus nuancée qu'il n'y paraît.
Les vidéos peuvent contenir une multitude d'objets, d'actions et d'informations contextuelles qui nécessitent une observation attentive et des annotations très précises. Ignorer cette complexité peut entraîner des annotations inexactes, induisant en erreur les modèles d'IA pendant la formation. Pour surmonter ce défi, les chefs de projet doivent passer du temps à définir des directives d'annotation claires, à former correctement les annotateurs et à établir une boucle de révision et de correction de la qualité, pour garantir la cohérence et la qualité tout au long du processus d'annotation vidéo lui-même.
2. Manque de communication avec les annotateurs
Favoriser la collaboration pour une annotation réussie
Une communication fluide entre les chefs de projet et les annotateurs est d'une importance capitale pour obtenir des annotations vidéo précises. Un manque de communication peut entraîner une confusion concernant les critères de marquage (parfois ambigus), les objectifs du projet et les délais.
Pour surmonter ce problème, une communication ouverte est essentielle. Des réunions régulières, un suivi quotidien via des plateformes de partage d'informations, une documentation claire des directives et des réponses rapides aux questions des annotateurs peuvent grandement améliorer la qualité des annotations. Instaurer un sentiment de collaboration et de responsabilité partagée garantit que toute l'équipe de services d'annotation vidéo est alignée sur les objectifs du projet.
3. Négliger la nature itérative du processus d'annotation de données
L'annotation vidéo : un processus évolutif
L'annotation vidéo est rarement un projet ponctuel. Annoter un grand volume de données vidéo implique des cycles itératifs de première annotation rapide, puis de révision et d'affinement. Certaines organisations tombent dans le piège de considérer l'annotation comme une tâche linéaire avec une fin fixe. Cependant, embrasser la nature itérative de l'annotation permet une amélioration continue de la précision et de la qualité de l'annotation.
Revoir régulièrement les données vidéo annotées et incorporer les retours sur la performance du modèle d'IA, en effectuant des ajustements au besoin en réponse à l'émergence de nouveaux schémas, sont essentiels pour affiner le processus d'annotation et obtenir de meilleurs résultats au fil du temps et des essais.
4. Sous-estimer l'importance du contrôle qualité
Assurer la cohérence des données étiquetées grâce à des mesures de contrôle de qualité
Le contrôle de qualité est la pierre angulaire de tout projet d'annotation vidéo réussi. Sans contrôles de qualité efficaces, des incohérences et des erreurs peuvent s'insinuer dans le jeu de données vidéo annoté lui-même, affectant négativement la performance du modèle d'IA. La mise en place d'un mécanisme de contrôle de qualité robuste (avec des Labeling Managers en charge des révisions de qualité itératives, par exemple) implique des vérifications aléatoires, des doubles annotations pour vérification et des audits périodiques pour identifier et corriger les inexactitudes.
Une approche complémentaire peut également consister à mettre en place des révisions de "consensus", en demandant à plusieurs Data Labelers de revoir le même ensemble de données vidéo, afin de sélectionner les résultats qui rencontrent un consensus pour orienter le modèle. En mettant en œuvre des mesures de contrôle de qualité rigoureuses, les équipes d'IA peuvent garantir la fiabilité et l'exactitude de leurs jeux de données vidéo annotés eux-mêmes, ce qui se traduit très souvent par des modèles d'IA plus performants.
5. Des erreurs associées aux problèmes de performance des plateformes de labellisation, dans les projets d'annotation vidéo
Un élément important mais parfois négligé dans les projets d'annotation vidéo est la performance des plateformes d'étiquetage utilisées. La qualité des annotations dépend largement de l'outil d'étiquetage utilisé par les annotateurs. Les plateformes robustes offrent des fonctionnalités pour gérer efficacement la complexité des tâches d'annotation vidéo, telles que la synchronisation temporelle précise, la fonctionnalité pour pré-annoter ou dessiner des étiquettes facilement et avec précision, et des capacités avancées de gestion de projet.
De plus, en ce qui concerne les vidéos de mauvaise qualité ou de basse résolution, les plateformes d'étiquetage haute performance sont d'autant plus essentielles. Des problèmes tels que le flou, le bruit ou la compression peuvent rendre l'annotation difficile et entraîner des erreurs. Les plateformes d'étiquetage dotées d'outils de visualisation améliorés et de capacités de grossissement peuvent aider les annotateurs à identifier avec précision les objets et à étiqueter les objets et les actions, même dans des conditions difficiles.
En conclusion...
Les projets d'annotation vidéo offrent un potentiel considérable pour former des modèles d'IA à reconnaître et interpréter précisément le contenu visuel. En apprenant des erreurs et des principaux pièges discutés dans cet article, il est possible de construire un processus efficace d'étiquetage vidéo.
Reconnaître la nature complexe des tâches d'annotation vidéo, favoriser une communication ouverte, embrasser le processus itératif et prioriser le contrôle de qualité sont les piliers sur lesquels les projets d'annotation vidéo réussis sont construits.
Pour en savoir plus sur les projets d'annotation vidéo avec Innovatiana... Découvrez dans cet article comment les Data Labelers d'Innovatiana ont un réel impact sur des projets d'annotation vidéo complexes, notamment ceux impliquant des vidéos médicales délicates (🔗 lien). Plongez dans cet article décrivant l'une de nos collaborations fructueuses avec 🔗 SDSC. Et si voulez en savoir plus sur nos services, n'hésitez pas à nous demander un 🔗 devis.
