{"id":2972,"date":"2021-10-27T13:16:55","date_gmt":"2021-10-27T07:46:55","guid":{"rendered":"https:\/\/www.datalabelify.com\/?p=2972"},"modified":"2023-11-03T11:46:24","modified_gmt":"2023-11-03T06:16:24","slug":"video-data-annotation-labelify","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.datalabelify.com\/pt\/rotulo-de-anotacao-de-dados-de-video\/","title":{"rendered":"Anota\u00e7\u00e3o de dados de v\u00eddeo: o que \u00e9 e como \u00e9 usado no mundo real"},"content":{"rendered":"<h5>Anota\u00e7\u00e3o de dados de v\u00eddeo: o que \u00e9 e como \u00e9 usado no mundo real<\/h5>\n<p>Semelhante ao <a href=\"https:\/\/www.datalabelify.com\/pt\/\">anota\u00e7\u00e3o<\/a> de imagens, o v\u00eddeo est\u00e1 entre as t\u00e9cnicas mais importantes nas quais os pesquisadores contam para ajudar as m\u00e1quinas a reconhecer objetos em seu ambiente usando vis\u00e3o computacional. Ao trabalhar na anota\u00e7\u00e3o de dados, isso exige que os anotadores reconhe\u00e7am objetos em movimento com uma variedade de m\u00e9todos para torn\u00e1-los identific\u00e1veis pelas m\u00e1quinas. No artigo abaixo exploraremos o mundo aprofundado da anota\u00e7\u00e3o de v\u00eddeo e exploraremos certos setores nos quais sua import\u00e2ncia est\u00e1 aumentando e os diferentes tipos de m\u00e9todos para anota\u00e7\u00e3o de dados e muitas outras informa\u00e7\u00f5es.<\/p>\n<h3>O que \u00e9 anota\u00e7\u00e3o de v\u00eddeo?<\/h3>\n<p>A anota\u00e7\u00e3o de v\u00eddeo refere-se ao processo de tirar uma foto de cada objeto que voc\u00ea v\u00ea no v\u00eddeo usando anota\u00e7\u00f5es quadro a quadro que tornam os objetos em movimento vis\u00edveis para m\u00e1quinas ou computadores. \u00c9 mais complicado do que a anota\u00e7\u00e3o de imagem, pois o objeto no qual voc\u00ea est\u00e1 interessado est\u00e1 se movendo.<\/p>\n<p>Outro problema normalmente \u00e9 a quantidade de informa\u00e7\u00f5es que precisam ser anotadas. Como cada videoclipe precisa ser anotado quadro a quadro, o volume de dados pode aumentar rapidamente. Esta \u00e9 uma das raz\u00f5es pelas quais muitas empresas que est\u00e3o desenvolvendo projetos relacionados ao aprendizado de m\u00e1quina preferem terceirizar esse trabalho para uma anota\u00e7\u00e3o. <a href=\"https:\/\/www.tesladigitalhq.com\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">servi\u00e7o<\/a> como Labelify.<\/p>\n<p><strong>Quais setores dependem cada vez mais da anota\u00e7\u00e3o de v\u00eddeo?<\/strong><\/p>\n<p>A anota\u00e7\u00e3o de v\u00eddeo \u00e9 frequentemente empregada na ind\u00fastria automotiva para ajudar a treinar algoritmos de aprendizado de m\u00e1quina que conduzem ve\u00edculos aut\u00f4nomos. Isso permite que ve\u00edculos aut\u00f4nomos identifiquem coxas como luzes de rua, carros, ruas, pedestres e quaisquer outros objetos que encontrem enquanto dirigem. Al\u00e9m disso, o rastreamento do movimento humano, al\u00e9m do reconhecimento de pose, \u00e9 utilizado por desenvolvedores de videogames para projetar os jogos que todos gostamos. Isso \u00e9 feito observando com precis\u00e3o coisas como express\u00f5es em seus rostos, bem como como eles e suas posturas ao realizar diversas atividades. No futuro, daremos alguns exemplos em que as anota\u00e7\u00f5es do Labelify s\u00e3o usadas para criar jogos de futebol e h\u00f3quei. Mas antes de prosseguirmos com isso, vamos dar uma vis\u00e3o geral dos diferentes tipos de anota\u00e7\u00f5es para dados.<\/p>\n<h3>Os tipos de anota\u00e7\u00e3o de dados<\/h3>\n<p>H\u00e1 uma variedade de tipos diferentes de anota\u00e7\u00e3o de dados e a decis\u00e3o sobre qual escolher depender\u00e1 do projeto espec\u00edfico. Os m\u00e9todos mais populares para anota\u00e7\u00e3o de dados de v\u00eddeo s\u00e3o:<\/p>\n<ul>\n<li>A anota\u00e7\u00e3o de pontos de refer\u00eancia \u00e9 onde voc\u00ea coloca pontos de refer\u00eancia ou pontos nos rostos de indiv\u00edduos em videoclipes para distinguir caracter\u00edsticas e express\u00f5es faciais.<\/li>\n<li>Segmenta\u00e7\u00e3o sem\u00e2ntica: O objetivo da segmenta\u00e7\u00e3o sem\u00e2ntica de imagens \u00e9 marcar cada pixel de uma imagem de acordo com a classifica\u00e7\u00e3o da imagem que est\u00e1 sendo exibida. Este \u00e9 um dos m\u00e9todos mais precisos de anota\u00e7\u00e3o de dados.<\/li>\n<li>Anota\u00e7\u00e3o cub\u00f3ide 3D \u2013 O anotador de dados desenhar\u00e1 um arco ao redor do objeto que permite ao sistema reconhecer o comprimento, a largura e a altura.<\/li>\n<li>Cub\u00f3ides s\u00e3o um tipo de pol\u00edgono. Como os cub\u00f3ides est\u00e3o restritos a \u00e2ngulos retos, a anota\u00e7\u00e3o de pol\u00edgono pode ser \u00fatil para adicionar linhas e \u00e2ngulos adicionais. Em ess\u00eancia, a anota\u00e7\u00e3o teria que determinar os par\u00e2metros do objeto de ambos os lados.<\/li>\n<li>A t\u00e9cnica de anota\u00e7\u00e3o de polilinha \u00e9 comumente usada para marcar os dados de treinamento de ve\u00edculos aut\u00f4nomos, para garantir que eles possam identificar com precis\u00e3o as faixas e marca\u00e7\u00f5es das estradas. Tudo isso precisa ser marcado com polilinhas para permitir que o sistema reconhe\u00e7a as faixas, bem como defina as ciclovias, dire\u00e7\u00f5es, diverg\u00eancias e dire\u00e7\u00f5es opostas para ver a \u00e1rea circundante e garantir uma condu\u00e7\u00e3o segura.<\/li>\n<\/ul>\n<p>H\u00e1 uma variedade de cen\u00e1rios ou tipos de anota\u00e7\u00e3o de dados nos quais as t\u00e9cnicas mencionadas acima podem ser empregadas. Esses poss\u00edveis tipos de anota\u00e7\u00e3o de dados de v\u00eddeo incluem:<\/p>\n<ul>\n<li>V\u00eddeo com rastreamento de objetos - Este \u00e9 o processo de nota\u00e7\u00e3o de um v\u00eddeo com r\u00f3tulos para objetos, bem como localiza\u00e7\u00f5es espaciais para entidades que s\u00e3o identificadas nos segmentos de v\u00eddeo.<\/li>\n<li>Fragmentado em quadros \u2013 \u00c0s vezes, voc\u00ea precisa categorizar os objetos em qualquer quadro que n\u00e3o est\u00e3o em movimento, em contraste com o rastreamento de objetos mencionado anteriormente.<\/li>\n<li>Pontos de a\u00e7\u00e3o \u2013 Isso pode incluir a coloca\u00e7\u00e3o de pontos para marcar cada movimento e permitir que o sistema seja capaz de discernir o movimento dos objetos ou pessoas na filmagem.<\/li>\n<li>Rotulagem \u2013 Refere-se a garantir que todos os objetos sejam rotulados, bem como outros itens que o sistema precisa identificar.<\/li>\n<\/ul>\n<h3>Os desafios da anota\u00e7\u00e3o de v\u00eddeo<\/h3>\n<p>Existem v\u00e1rios problemas espec\u00edficos que a anota\u00e7\u00e3o de v\u00eddeo pode trazer para a anota\u00e7\u00e3o de dados. Os desafios s\u00e3o:<\/p>\n<p>Apenas concluindo a anota\u00e7\u00e3o. Uma das dificuldades que as anota\u00e7\u00f5es de v\u00eddeo apresentam \u00e9 que esses objetos n\u00e3o est\u00e3o parados e as anota\u00e7\u00f5es devem tirar uma foto do objeto em movimento na tela de um computador. Esta \u00e9 a raz\u00e3o pela qual os v\u00eddeos s\u00e3o normalmente convertidos em clipes menores, como arquivos GIF, e os objetos espec\u00edficos s\u00e3o identificados para serem anotados.<\/p>\n<p>Manter um n\u00edvel extremamente alto de precis\u00e3o Anotar dados \u00e9 uma tarefa extremamente tediosa e mon\u00f3tona, e se uma anota\u00e7\u00e3o n\u00e3o estiver completamente focada em seu trabalho, ser\u00e1 dif\u00edcil manter um alto n\u00edvel de precis\u00e3o.<\/p>\n<p>A enorme quantidade de dados. Temos que levar em conta a enorme magnitude dos dados. Como uma grande quantidade de dados de v\u00eddeo para treinamento \u00e9 necess\u00e1ria para treinar um sistema de aprendizado de m\u00e1quina, e o v\u00eddeo pode ser dividido em se\u00e7\u00f5es, o volume de dados precisa ser anotado rapidamente.<\/p>\n<p>Escolhendo um provedor de servi\u00e7os Tudo isso nos leva a identificar o melhor provedor de servi\u00e7os de terceiriza\u00e7\u00e3o que pode cuidar de todos os seus requisitos de anota\u00e7\u00e3o de dados para v\u00eddeo, porque n\u00e3o \u00e9 eficaz realizar esse trabalho internamente. O provedor de servi\u00e7os de terceiriza\u00e7\u00e3o que voc\u00ea escolher tem muitos especialistas em anota\u00e7\u00e3o de dados em sua equipe, pois isso permitir\u00e1 que eles iniciem seu projeto com mais rapidez e tamb\u00e9m expandam seu projeto, pois a quantidade de dados que eles podem gerenciar aumenta rapidamente.<\/p>\n<p>Depois de aprendermos sobre os v\u00e1rios m\u00e9todos dispon\u00edveis, os tipos de t\u00e9cnicas e os desafios da anota\u00e7\u00e3o em dados de v\u00eddeo e realce, vamos dar uma olhada em algumas das aplica\u00e7\u00f5es.<\/p>\n<p><strong>A anota\u00e7\u00e3o de v\u00eddeo usa casos do Labelify<\/strong><\/p>\n<p>Dissemos que a anota\u00e7\u00e3o de dados de v\u00eddeo pode ser usada para criar videogames. Recentemente, come\u00e7amos a trabalhar em alguns projetos interessantes para desenvolver jogos de futebol e h\u00f3quei.<\/p>\n<p>Anota\u00e7\u00e3o de v\u00eddeo e marca\u00e7\u00e3o de jogos de rugby, desde jogos em v\u00eddeo at\u00e9 eventos esportivos ao vivo, cada a\u00e7\u00e3o pode ser rastreada para permitir que seja usada como dados de treinamento para uso em IA, bem como em modelos de aprendizado de m\u00e1quina na ind\u00fastria de jogos. Neste projeto tivemos que fazer anota\u00e7\u00f5es nas partidas de h\u00f3quei que foram disputadas ao vivo de acordo com as especifica\u00e7\u00f5es do cliente, e especificar cada evento que ocorreu durante o jogo.<\/p>\n<p>Anota\u00e7\u00e3o e marca\u00e7\u00e3o de v\u00eddeo em jogos de futebol Estamos trabalhando com uma empresa que oferece software para an\u00e1lise de resultados de jogos esportivos. O projeto gira em torno de assistir aos jogos e anotar os eventos dos jogos, como passes, sa\u00eddas e gols. No decorrer deste projeto, fomos solicitados a fornecer os hor\u00e1rios dos jogos, bem como o nome da equipe, o coment\u00e1rio da data, evento e outros aspectos particulares. Uma equipe de anotadores de 80 pessoas foi treinada para este projeto.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Video Data Annotation: What It Is and How It Is Used in the Real World Similar to the annotation of images, video is among the most important techniques that researchers are relying upon to aid machines in recognizing objects in their environment using computer vision. 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