Video Datasets — датасеты размеченных данных, состоящий из видео для обучения, тестирования и оценки алгоритмов компьютерного зрения, машинного обучения или искусственного интеллекта. Они содержат записи событий, объектов, людей или животных и их действий. Могут включать информацию с различных источников, например, камер наблюдения, видео с дронов или фрагменты из интернета. Размечаются под определенные задачи: сегментация объектов, трекинг движения, распознавание жестов и т. д. Большие и хорошо размеченные датасеты являются основой для создания эффективных моделей компьютерного зрения. Примеры известных наборов данных: YouTube-8M, Kinetics и многие другие.
Сфера применения видео датасетов
- Антиспуфинг — для обучения алгоритмов, которые могут определить и предотвратить попытки обмана систем идентификации, например, распознавания лиц.
- Безопасность и наблюдение — для систем видеонаблюдения, которые могут автоматически обнаруживать подозрительную активность, распознавать номера автомобилей.
- Беспилотный транспорт — чтобы обучить компьютер понимать дорожную обстановку и обрабатывать различные ситуации без вмешательства человека.
- Спорт — для оценки выступлений, автоматического отслеживания результатов, решения спорных вопросов и подачи статистики в реальном времени.
- Образование — для создания технологий, которые могут помочь учителям обнаруживать недопонимание учеников, анализировать поведение и эмоции студентов, поддерживать обучение на расстоянии.
Как выполняется разметка видео датасетов?
Чтобы компьютер мог определять, что происходит перед ним в реальном времени или на записи, его нужно обучить. Для этого подбирается набор видео, соответствующий задаче. Например, для обучения беспилотного автомобиля нужны записи дорожных ситуаций в разных условиях: днем, вечером, в дождь, с плохим обзором и т. д. Но простых роликов недостаточно, компьютер не знает, что именно он «видит»: пешехода, автомобиль или животное. Поэтому каждый видеофайл размечается: аннотатор данных проставляет метки, подписывает объекты — условно «человек», «дорожный знак», «автомобиль».
Методы разметки видео датасетов:
- ручная — выполняется человеком, который смотрит записи и аннотирует интересующие объекты или события. Плюс: высокая точность результатов. Минус: занимает больше времени, чем автоматическая;
- автоматическая — с помощью алгоритмов или искусственного интеллекта, которые анализируют видео и аннотируют интересующие объекты или события. Плюс: высокая скорость. Минус: качество разметки невысокое, возможны ошибки, неразмеченные области;
- полуавтоматическая — сначала работает ИИ, затем разметку проверяют и корректируют эксперты.
Плюс: быстрее, чем ручная. Минус: автоматические алгоритмы все равно могут допускать ошибки, особенно на новых или сложных примерах, которые не замечают неопытные разметчики.
Почему стоит выбрать наши видео датасеты?
Мы создаем наборы видеоданных с ручной и полуавтоматической разметкой под ваш запрос. Благодаря большой команде разметчиков 90 % проектов закрываем раньше срока. Предоставим тестовый датасет по конкретной задаче бесплатно. Оставьте заявку, перезвоним и расскажем подробнее.