Cómo utilizar la interpolación para la anotación de vídeo: guía completa
La anotación de vídeos es una parte fundamental de la preparación de los datos necesarios para entrenar modelos de inteligencia artificial. En campos como la visión por ordenador, este proceso puede convertirse rápidamente en laborioso, sobre todo cuando se trata de largas secuencias de vídeo con numerosos fotogramas (cuadro delimitador, puntos clavepolígonos, etc.) que deben anotarse manualmente. En este artículo, explicamos cómola interpolación de vídeo -una técnica integrada en la mayoría de las herramientas modernas de anotación - facilita la preparación y anotación de datos.
La interpolación es un método de automatización parcial para hacer más eficientes las tareas de anotación. Mediante la interpolación, sólo es necesario anotar manualmente unas pocas imágenes clave como parte de la verdad sobre el terreno. A continuación, el algoritmo de la herramienta de anotación propaga las etiquetas a los fotogramas sucesivos, lo que acelera el proceso al tiempo que garantiza la coherencia y precisión de las anotaciones. Se trata de un método técnico, que no hace obsoleto el trabajo de anotación de datos: al contrario, exige rigor y pericia por parte de los etiquetadores de datos. En resumen, la interpolación permite profesionalizar los flujos de anotación de datos.
La técnica de interpolación para la anotación de vídeos es especialmente beneficiosa en sectores como la conducción autónoma, la vigilancia y la sanidad, donde la necesidad de datos anotados es crucial para el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático. En esta guía, como de costumbre, te explicamos los conceptos básicos y todo lo que necesitas saber antes de embarcarte en un proyecto para procesar grandes volúmenes de datos de vídeo.
Introducción: ¿qué es la anotación de vídeo en la IA?
La anotación de vídeos es un proceso para crear conjuntos de datos de vídeo que proporcionen datos de alta calidad para el entrenamiento de 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, lo que resulta esencial para una serie de aplicaciones que van desde el reconocimiento de objetos hasta la detección de movimientos complejos. Las anotaciones en los vídeos 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 de alto rendimiento.
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, eventos y acciones que ocurren en el vídeo. Estas anotaciones pueden adoptar diversas formas, como cuadros delimitadores, polígonos, puntos clave o incluso segmentos de texto. Proporcionan una descripción precisa de los elementos presentes en cada fotograma, lo que facilita a los algoritmos de aprendizaje automático el análisis y la interpretación de los datos. Al anotar los vídeos, se crean conjuntos de datos ricos en información, esenciales para entrenar modelos capaces de realizar tareas complejas para algoritmos de visión por ordenador, por ejemplo.
Importancia de la anotación de vídeos en el aprendizaje automático
La anotación de vídeos 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 reaccionar ante peatones, otros vehículos y señales de tráfico. En vigilancia, ayudan a identificar y seguir 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 utilizada para acelerar el proceso de marcar manualmente objetos en una secuencia de vídeo. En lugar de anotar cada fotograma individualmente, la interpolación permite a los anotadores marcar unos pocos fotogramas clave y, a continuación, un algoritmo propaga estas anotaciones por los fotogramas sucesivos.
Este método se basa en el hecho de que los objetos de los vídeos suelen moverse con fluidez entre imágenes sucesivas. Así, si un objeto se anota correctamente en una primera imagen(fotograma clave) y en una imagen posterior, el algoritmo puede predecir su posición y forma en las imágenes entre estos dos puntos.
Esto reduce la carga de trabajo manual, sobre todo en el caso de vídeos largos u objetos que se mueven lentamente, al tiempo que garantiza la coherencia en el seguimiento de objetos.
Existen varios métodos de interpolación, como la interpolación lineal, que sigue un camino recto entre dos imágenes 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 visión general de estos métodos principales...
La interpolación es especialmente útil en sectores que requieren grandes cantidades de datos anotados, como la conducción autónoma, la videovigilancia y los proyectos de investigación sobre visión por ordenador.
Aunque la interpolación acelera el proceso de anotación, no está exenta de limitaciones. Los anotadores siguen teniendo que comprobar y ajustar las anotaciones para garantizar la calidad de las predicciones, sobre todo en los casos en que los objetos cambian de forma o trayectoria de forma impredecible.
Puntos clave: definición de interpolación en la anotación de vídeo
La interpolación es una técnica utilizada en la anotación de vídeos para estimar los valores que faltan entre los fotogramas de un vídeo. En lugar de anotar cada fotograma individualmente, la interpolación permite crear anotaciones para fotogramas intermedios basándose en unas pocas imágenes clave anotadas manualmente. Este método reduce significativamente el tiempo y los costes asociados a la anotación de vídeos, al tiempo que mantiene una gran coherencia y precisión. Al utilizar la interpolación, los anotadores pueden concentrarse en las imágenes clave, mientras que el algoritmo se encarga de propagar estas anotaciones a los fotogramas intermedios, facilitando así el proceso de anotación.
¿Cómo facilita la interpolación la anotación de vídeos?
La interpolación facilita la anotación de vídeos reduciendo significativamente el tiempo y el esfuerzo necesarios para anotar manualmente cada fotograma de una secuencia de vídeo. He aquí las principales formas en que mejora el proceso:
Menos 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, eliminando la necesidad de anotar fotograma a fotograma. Esto ahorra una cantidad de tiempo considerable, especialmente en el caso de secuencias de vídeo largas. Sin embargo, el método de utilización de la interpolación debe aclararse de antemano, en cuanto elabore su estrategia y manual de anotación. tu estrategia de anotación y tu manual...
Seguimiento suave de objetos
La interpolación permite rastrear automáticamente objetos entre imágenes clave, garantizando la continuidad y coherencia de la anotación. Los algoritmos pueden rastrear objetos en movimiento, teniendo en cuenta su trayectoria y las variaciones visuales, incluso cuando el objeto cambia ligeramente de posición o forma.
Mejorar la productividad
Al reducir el número de imágenes que hay que anotar manualmente, la interpolación aumenta considerablemente la productividad de los anotadores. Esto resulta especialmente ventajoso en ámbitos que requieren anotaciones complejas, como la conducción autónoma, donde los datos de vídeo son masivos y deben procesarse con rapidez para formar modelos de inteligencia artificial.
Algoritmos flexibles
Las herramientas modernas de anotación incorporan algoritmos avanzados de interpolación capaces de manejar distintos tipos de objetos y movimientos. Por ejemplo, la interpolación puede ser lineal o basarse en modelos de aprendizaje automático para gestionar movimientos más complejos o no lineales.
¿Afecta la interpolación a la precisión de las anotaciones?
La interpolación puede afectar a la precisión de las anotaciones, aunque depende de varios factores. He aquí algunos puntos a tener en cuenta:
Calidad de las imágenes clave
La precisión de las anotaciones interpoladas depende en gran medida de la calidad de las imágenes clave seleccionadas. Si los objetos están correctamente anotados en estas imágenes, la interpolación entre las imágenes clave puede ser bastante precisa.
Sin embargo, si las imágenes clave están mal seleccionadas o anotadas de forma aproximada, la interpolación corre el riesgo de propagar estos errores a través de las imágenes intermedias, reduciendo así la calidad global de las anotaciones.
Complejidad de los movimientos
La interpolación funciona bien con 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 seguir el ritmo de movimientos complejos, lo que dará lugar a 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 son no lineales o irregulares.
Por otra parte, los algoritmos de interpolación basados en la inteligencia artificial pueden gestionar mejor estas variaciones analizando las características visuales de los objetos, lo que mejora la precisión, incluso en el caso de movimientos complejos. Además, la segmentación puede utilizarse para dividir las imágenes en segmentos más pequeños, lo que mejora la precisión de las anotaciones.
Controles manuales
Incluso con la interpolación avanzada, a menudo es necesario comprobar manualmente los resultados y hacer correcciones en determinadas imágenes. Esto es especialmente cierto cuando los objetos interactúan, se superponen o desaparecen temporalmente en el vídeo. Si no se realizan estas comprobaciones, la precisión puede verse afectada. ¿No dispone de los conocimientos necesarios para realizar comprobaciones manuales de sus datos de vídeo anotados? No dude en ponerse en contacto con nosotros.
¿Cómo combinar 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 la anotación de vídeo, se pueden aplicar varias estrategias:
Utilizar la interpolación para reducir la carga de trabajo inicial
La interpolación puede utilizarse para marcar automáticamente los fotogramas intermedios entre dos imágenes clave. Esto elimina la necesidad de anotar cada fotograma individualmente. La ventaja es que proporciona una base sólida de predicciones, que el seguimiento de objetos puede perfeccionar.
En otras palabras, la interpolación crea un "esqueleto" básico de anotaciones, que el seguimiento de objetos utiliza para ajustar las predicciones en función de los movimientos complejos.
Aplicar seguimiento de objetos para ajustes dinámicos
El seguimiento de objetos, sobre todo si se basa en la inteligencia artificial, puede 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 contornos, colores y texturas) y pueden corregir los errores o anomalías dejados por 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 imprecisa en estos casos.
Perfeccionamiento de las imágenes clave
Cuando la interpolación se combina con el seguimiento de objetos, es posible seleccionar mejor las imágenes clave. El algoritmo de seguimiento de objetos puede 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 concentrar los esfuerzos manuales únicamente en los fotogramas críticos, optimizando el tiempo dedicado a validar las anotaciones.
Uso conjunto para corregir errores de propagación
La combinación de ambos métodos ayuda a corregir errores comunes en la interpolación, sobre todo cuando los objetos se solapan o quedan temporalmente fuera del encuadre.
El seguimiento de objetos, gracias a su capacidad para "entender" los movimientos basándose en las características visuales, puede corregir estos errores y mejorar así la precisión de las anotaciones a lo largo del vídeo.
Automatización híbrida
En herramientas modernas como V7 Labs y Labelboxla interpolación y el seguimiento de objetos pueden combinarse en un flujo de trabajo híbrido. La interpolación se utiliza para generar anotaciones rápidas en zonas de movimiento lineal o regular, mientras que el seguimiento de objetos se ocupa de zonas más complejas. Esto permite procesar grandes cantidades de datos de vídeo reduciendo al mismo tiempo la necesidad de intervención manual.
¿Cómo puedo corregir los errores generados por la interpolación automática?
Corregir los errores generados por la interpolación automática en la anotación de vídeos es un paso esencial para garantizar anotaciones precisas y de alta calidad. He aquí varios métodos para rectificar estos errores:
Identificación de errores en imágenes clave
Una primera comprobación consiste en inspeccionar las imágenes clave utilizadas para la interpolación. Si estas imágenes clave están mal anotadas o no representan correctamente el objeto o el movimiento, pueden provocar errores en las imágenes intermedias.
En este caso, es necesario reajustar manualmente las anotaciones en estas imágenes clave, lo que permite al algoritmo de interpolación recalcular las imágenes intermedias con mayor precisión.
Añadir imágenes clave adicionales
Si la interpolación no consigue realizar un seguimiento preciso de un objeto, especialmente cuando se producen cambios rápidos o complejos en el movimiento o la forma del objeto, añadir fotogramas clave adicionales puede ayudar a mejorar la precisión.
Al añadir puntos de referencia más frecuentes, el algoritmo de interpolación puede captar mejor los detalles del movimiento y reducir los errores generados entre las imágenes clave existentes.
Utilizar técnicas de seguimiento de objetos
Además de la interpolación, el uso de técnicas de seguimiento deobjetos puede ayudar a corregir errores de interpolación. Los algoritmos de seguimiento de objetos analizan las características visuales de los objetos (como contornos, colores y texturas) y pueden ajustar las anotaciones cuando la interpolación automática ha fallado.
El seguimiento de objetos puede utilizarse para corregir anotaciones en fotogramas en los que los movimientos son más complejos o irregulares. Además, los cuboides pueden utilizarse para anotar objetos en nubes de puntos 3D, lo que mejora la precisión de las anotaciones.
Verificación manual de los cuadros problemáticos
Aunque la interpolación acelera el proceso, a menudo es necesario comprobar manualmente los fotogramas para identificar y corregir errores. Esto implica revisar las imágenes interpoladas y ajustar manualmente las anotaciones si el objeto no se ha rastreado correctamente o si aparecen anomalías, sobre todo cuando hay cambios bruscos en el movimiento del objeto.
Uso de algoritmos más avanzados
Si los errores persisten, puede ser útil utilizar algoritmos de interpolación más sofisticados basados en la inteligencia artificial. Estos algoritmos pueden analizar con mayor precisión las características de los objetos y predecir mejor su comportamiento en los fotogramas intermedios, reduciendo así los errores de anotación automática.
💡 Combinando estos enfoques, se pueden corregir eficazmente los errores generados por la interpolación automática, lo que da lugar a anotaciones mejores y más precisas en los proyectos de anotación de vídeos.
¿Cómo se eligen las imágenes clave para la interpolación de vídeo?
Elegir las imágenes clave para la interpolación de vídeo es un paso esencial para garantizar la precisión y calidad de las anotaciones automáticas. He aquí varios factores a tener en cuenta a la hora de seleccionar los mejores fotogramas clave:
- Cambios significativos en la escena: es importante elegir fotogramas clave en los que se produzcan cambios visuales significativos, como cambios en la posición, el tamaño o la forma de un objeto. Por ejemplo, cuando un objeto empieza o termina de moverse, o cuando cambia de dirección. Esto permite que la interpolación se adapte a las variaciones importantes de la secuencia.
- Fotogramas que representan los extremos del movimiento: Al seguir objetos en movimiento, seleccione fotogramas clave que representen las posiciones extremas del movimiento. Esto permite al algoritmo de interpolación crear una transición suave entre estos puntos y capturar mejor la trayectoria.
- Transiciones complejas: Si el objeto cambia de aspecto rápidamente (por ejemplo, debido al ángulo de visión, las sombras o las condiciones de iluminación), elige fotogramas clave alrededor de estas transiciones. Esto te permitirá captar con mayor precisión las variaciones de forma o color del objeto.
- Puntos de intersección o solapamiento: Si varios objetos interactúan o se solapan en el vídeo, conviene elegir imágenes clave antes y después de estas interacciones. Así se garantiza que el algoritmo de interpolación no se equivoque al rastrear los objetos.
- Espaciado regular de los fotogramas clave: en general, se recomienda elegir fotogramas clave espaciados lo suficiente para cubrir todo el movimiento de un objeto sin depender demasiado de la interpolación. Un espaciado regular reduce el riesgo de errores significativos en las predicciones entre dos fotogramas.
- Errores de interpolación detectados: Tras una fase inicial de interpolación, los anotadores pueden detectar errores en determinadas partes de la secuencia. En tales casos, es útil seleccionar fotogramas clave adicionales para corregir estos errores, añadiendo manualmente anotaciones a los fotogramas problemáticos.
💡 Combinando estos enfoques, es posible reducir el número de imágenes que hay que anotar manualmente manteniendo 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 imágenes clave. He aquí 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 fotogramas clave y ajustar la posición de los objetos en los fotogramas intermedios en función de esta trayectoria. Aunque este método es eficaz para los movimientos simples o en línea recta, es menos eficaz para los movimientos complejos o irregulares.
- Interpolación spline: a diferencia de la interpolación lineal, la interpolación spline utiliza curvas para generar trayectorias más suaves entre fotogramas clave. Esto facilita el seguimiento de objetos con movimientos complejos, irregulares o que cambian de dirección.
- 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 imágenes clave a partir de las anotaciones manuales existentes. Estos modelos aprenden de los datos y pueden manejar mejor los movimientos no lineales, los cambios de forma o perspectiva y las condiciones de iluminación cambiantes.
- Interpolación por características visuales: este método utiliza algoritmos para analizar las características visuales de los objetos, como contornos o texturas, y rastrearlos en imágenes intermedias. Resulta especialmente eficaz cuando los objetos cambian de forma o están parcialmente enmascarados en determinadas imágenes.
- Interpolación de morphing de polígonos: utilizado para anotaciones con polígonos, este método ajusta la forma de los objetos entre fotogramas clave en función de los cambios observados en los puntos de control de los polígonos. Resulta útil para el seguimiento de objetos con contornos cambiantes o formas irregulares, como personas o animales.
💡 Estos algoritmos se eligen en función de las características específicas de los datos que se van a anotar (movimiento, tipo de objeto) y de las necesidades del proyecto de anotación, sobre todo en términos de precisión y velocidad.
¿Qué herramientas de código abierto existen para utilizar la interpolación en la anotación de vídeos?
Varias herramientas de código abierto permiten utilizar la interpolación para la anotación de vídeo. He aquí algunos ejemplos populares:
CVAT (Herramienta de anotación de visión por ordenador)
CVAT es una herramienta de código abierto muy utilizada para la anotación de vídeos e imágenes. Incorpora interpolación para acelerar el proceso de anotación, sobre todo en vídeos con objetos en movimiento. La herramienta permite a los anotadores marcar unos pocos fotogramas clave y utilizar la interpolación para rastrear estos objetos en fotogramas intermedios.
CVAT admite la anotación con cuadros delimitadores, polígonos, puntos clave y mucho más. A continuación se muestra un resumen de cómo interpolar polígonos entre múltiples fotogramas utilizando CVAT(fuente : CVAT)
LabelImg
Aunque inicialmente se diseñó paraanotación de imágenesLabelImg soporta 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 vídeos de forma más eficaz.
Scalabel
Otra herramienta de código abierto que ofrece funciones de interpolación para la anotación de vídeos. Scalabel está diseñada para proyectos de Visión por Computador, y la interpolación reduce los esfuerzos de anotación manual al generar automáticamente anotaciones para imágenes intermedias entre dos fotogramas 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. Aceleran el proceso de anotación al tiempo que garantizan una buena precisión mediante el 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 diversos sectores en los que es esencial el análisis de grandes cantidades de datos de vídeo. He aquí algunos de los sectores en los que esta técnica está más extendida:
Conducción autónoma
En el desarrollo de vehículos autónomos, es necesario anotar secuencias de vídeo masivas para entrenar sistemas de visión por ordenador capaces de detectar y seguir objetos como peatones, vehículos y señales de tráfico. La interpolación permite procesar rápidamente estas secuencias y reducir los costes asociados a la anotación manual de cada vídeo.
Vigilancia y seguridad
Los sistemas de vigilancia basados en IA utilizan cámaras para analizar secuencias de vídeo en tiempo real. La interpolación es especialmente útil para anotar objetos como personas o vehículos en secuencias largas, sobre todo para seguir movimientos en entornos complejos como centros comerciales o aeropuertos.
Investigación médica y sanitaria
En el sector sanitario, los vídeos se utilizan a menudo para analizar procedimientos o exámenes médicos, como la endoscopia o los vídeos quirúrgicos. La interpolación reduce el tiempo de anotación necesario para seguir los movimientos de las herramientas quirúrgicas o marcar anomalías visibles en los vídeos médicos.
Drones y vigilancia aérea
Los drones capturan vastas secuencias de vídeo, a menudo a grandes distancias. La interpolación es esencial para anotar los movimientos de objetos, como vehículos o infraestructuras, en vídeos de vigilancia aérea, por ejemplo para controlar el tráfico o analizar zonas catastróficas.
Industria minorista
Los minoristas están empezando a utilizar cámaras basadas en IA para analizar el comportamiento de los consumidores en las tiendas. La interpolación permite seguir los movimientos de los clientes por distintas zonas de una tienda, lo que facilita un valioso análisis para optimizar la disposición de las estanterías o las estrategias de venta.
En conclusión
La interpolación en la anotación de vídeos es un potente método para reducir el tiempo y el esfuerzo asociados a la anotación manual, manteniendo al mismo tiempo un buen nivel de precisión. Desde la interpolación lineal para movimientos sencillos hasta enfoques más sofisticados como la interpolación spline y las técnicas basadas en IA, estos métodos pueden generar automáticamente anotaciones en imágenes intermedias entre dos imágenes clave preseleccionadas por especialistas en procesos de etiquetado de datos. Combinada con la experiencia en procesos de anotación por IA, la interpolación de vídeo facilita el trabajo de los anotadores y, sobre todo, lo hace más eficaz y cualitativo.
Sin embargo, la calidad de las anotaciones generadas mediante técnicas de interpolación de vídeo depende de la precisión de las imágenes clave elegidas, y a menudo sigue siendo necesaria la verificación manual para corregir errores en movimientos complejos o cambios de aspecto. Así pues, combinando las técnicas de interpolación con herramientas avanzadas de seguimiento de objetos y los conocimientos de equipos especializados, es posible maximizar la velocidad y la precisión de las anotaciones, al tiempo que se satisfacen los requisitos de proyectos complejos en sectores como la conducción autónoma, la vigilancia y la investigación médica.
La integración de estos enfoques no sólo aumenta la productividad, sino que también produce conjuntos de datos de alta calidad, esenciales para el entrenamiento de modelos de inteligencia artificial.
