Proyectos de anotación de vídeos: ¡aprenda de los errores más comunes para entrenar modelos de alto rendimiento!
Adentrarse en la anotación de datos para la IA es una cosa cuando se trata sólo de imágenes. Es bastante sencillo: un poco de concentración y paciencia, y cualquiera puede presumir de ser un anotador de imágenes. Pero si pasamos ala anotación de vídeos, la cosa cambia por completo.
Supongamos que tienes un videoclip de un minuto. Si la frecuencia de imagen es de 24 fotogramas por segundo, que es lo habitual en vídeo, tendrás que gestionar 1.440 fotogramas. Imagínese: 1.440 momentos distintos que etiquetar, cada uno de los cuales representa un "trozo" de la acción. Esto aumenta considerablemente la complejidad de la tarea de anotación. Y estamos hablando de vídeos optimizados... Ni siquiera he mencionado el caso de los vídeos médicos por ejemplo ruido o la baja resolución, que son factores de complejidad en la anotación de vídeos.
Dominar la anotación de vídeo es algo más que paciencia y atención al detalle. Se necesitan verdaderos conocimientos técnicos y una estrategia sólida. Por suerte, estamos aquí para ayudarte. Con un poco de asesoramiento experto, anotadores cualificados y consejos de nuestra experiencia, dominarás la edición y anotación de vídeo para tus necesidades de AI en un abrir y cerrar de ojos.
Introducción a la anotación de vídeos en inteligencia artificial (IA)
La anotación de datos (incluida la anotación de vídeos) es una parte esencial del proceso de entrenamiento de algoritmos para comprender e interpretar con precisión la información visual. La anotación es el lenguaje de los datos. La anotación de vídeo consiste enetiquetar objetos, acciones y eventos en imágenes de vídeo, lo que permite a los modelos de IA reconocer estos elementos y reaccionar adecuadamente ante ellos. En este artículo, exploramos el campo de la anotación de vídeo para comprender su importancia en el proceso de creación de productos de IA de alto rendimiento, así como los escollos más comunes asociados al etiquetado de vídeo.
El campo de la anotación de datos (incluida la anotación de vídeos) corresponde al etiquetado de datos y la anotación de vídeos clasificando datos para enseñar a los ordenadores a reconocer y diferenciar entre diversos objetos o escenarios. Pongamos un ejemplo sencillo: un conjunto de datos lleno de imágenes de perros y gatos. Anotando cada imagen con las etiquetas correctas, allanamos el camino para que un modelo de Computer Vision identifique con precisión si una imagen o un vídeo determinado contiene un gato o un perro, o varios gatos o perros.
La anotación de datos es una tarea fundamental a la hora de crear soluciones de IA que funcionen en el mundo real. Es la piedra angular de los modelos de IA, el lenguaje de los datos en los modelos de aprendizaje supervisado, en los que la IA aprende a partir de ejemplos. Añadir etiquetas o máscaras a los contenidos de vídeo puede hacerse a mano (con anotaciones manuales, realizadas internamente, por tu equipo o por un proveedor de servicios) o, hasta cierto punto, mediante sistemas automatizados. Las etiquetas pueden ser tan sencillas como marcar objetos en un fotograma o tan matizadas como identificar acciones y emociones complejas.
Existen muchas aplicaciones diferentes para el etiquetado de vídeos con IA. Aquí tienes 4 aplicaciones:
1. Detección de objetos
Se trata de entrenar a la IA para que detecte elementos específicos en secuencias de vídeo. Por ejemplo, identificar y seguir objetos, detectar vehículos, detectar daños en la carretera o identificar animales en un vídeo.
2. Seguimiento de objetos
En este caso, la IA está entrenada para seguir objetos a través de secuencias de vídeo, prediciendo sus próximos movimientos. Esta capacidad es fundamental para tareas como la vigilancia de peatones o vehículos por motivos de seguridad.
3. Localizar objetos
La IA está entrenada para localizar objetos en secuencias de vídeo y proporcionar sus coordenadas. Se trata de una función útil para gestionar aspectos como la capacidad de un vehículo para aparcar de forma autónoma.
4. Categorización / Segmentación
Se trata de clasificar los objetos del vídeo. Por ejemplo, se podría entrenar un modelo de IA para diferenciar entre personas y vehículos en un vídeo, categorizándolos en consecuencia.
Al anotar los datos, básicamente estamos enseñando a nuestros modelos de IA a centrarse en lo que importa. El objetivo final es crear datos de entrenamiento y que los modelos reconozcan patrones automáticamente, lo que les permitiráetiquetar automáticamente nuevos datos tras una curva de aprendizaje.
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Métodos utilizados en la anotación de vídeos para la IA: breve resumen
Los especialistas en IA y datos, como los anotadores de datos, utilizan varios métodos para anotar vídeos. El método adecuado depende del tipo de vídeo que se anote y del uso de los datos etiquetados. Cada herramienta y método de anotación de vídeo aborda tipos específicos de datos de formación de vídeo y requisitos de proyecto, ofreciendo ventajas y retos únicos.
Aquí tienes una lista de varios métodos de anotación para vídeos:
Cajas delimitadoras: en el corazón del reconocimiento de objetos
Los recuadros delimitadores son un método fundamental de anotación de vídeo en el que los anotadores dibujan rectángulos alrededor de los objetos. Esta técnica es sencilla y especialmente eficaz para objetos simples y bien definidos, y se utiliza mucho por su sencillez y rentabilidad.
Segmentación semántica: revelar detalles con máscaras
El sitio segmentación semántica descompone los objetos en sus componentes individuales. Este método detallado consiste en etiquetar cada parte de un objeto por separado, lo que permite a los sistemas de IA distinguir y analizar los componentes de un mismo objeto en escenas complejas.
Anotación de puntos clave: destacar aspectos específicos
En laanotación de puntos clave, se marcan puntos específicos o puntos de referencia en un objeto. Esta técnica es especialmente útil en aplicaciones como el reconocimiento facial o el análisis de movimiento, en las que la localización precisa es esencial para identificar objetos.
Anotación de cuboides 3D: añadir una dimensión extra
Laanotación de cuboides tridimensionales añade una dimensión de profundidad, esencial para comprender los objetos en un contexto espacial. Este método es fundamental en aplicaciones que implican conciencia espacial, como la navegación autónoma de vehículos y la robótica.
Anotación poligonal: captura de contornos complejos
Para los objetos de forma irregular,la anotación poligonal ofrece una solución más precisa que los recuadros delimitadores. Al dibujar polígonos (formas de varios lados) alrededor de los objetos, este método proporciona un contorno preciso, esencial para las formas complejas.
Anotación de puntos de referencia: precisión al detalle
Al igual que la anotación de puntos clave, laanotación de puntos de referencia se centra en etiquetar puntos concretos para identificar objetos específicos en fotogramas de vídeo. Esto resulta muy eficaz para análisis detallados, como el reconocimiento facial o la identificación biométrica de objetos.
Anotación de seguimiento de objetos: seguimiento del movimiento
El seguimiento de objetos implica la anotación conjunta de objetos en fotogramas de vídeo consecutivos, lo que ayuda a los modelos de aprendizaje automático a seguir el movimiento y predecir posiciones futuras. Este método de entrenamiento de modelos de aprendizaje automático sobre datos de imagen es vital en aplicaciones de vigilancia, detección de objetos y control.
Anotación de interpolación: transiciones suaves
La anotación por interpolación utiliza fotogramas clave para predecir y rellenar anotaciones en fotogramas intermedios. Esto resulta especialmente útil en vídeos en los que los objetos se mueven de forma predecible, lo que reduce la carga de trabajo de la anotación fotograma a fotograma.
Clasificación de vídeos: categorización de clips enteros
En la clasificación de vídeos, los archivos o clips de vídeo enteros se etiquetan según su contenido o tema general. Esta anotación de alto nivel ayuda a los sistemas de IA a comprender y clasificar los vídeos, por ejemplo para distinguir entre géneros en películas o archivos de vídeo.
¿Cuál es la ventaja de anotar vídeos en lugar de imágenes?
Los vídeos se componen de secuencias de fotogramas, pero anotarlos como vídeos completos en lugar de como fotogramas aislados ofrece una gran cantidad de información contextual que beneficia enormemente a los modelos de IA. Además, muchas herramientas y servicios recientes de anotación de vídeos están equipados con funciones adicionales que mejoran la eficiencia del trabajo con grandes conjuntos de datos de vídeo y facilitan la labor de los equipos de etiquetado de datos.
Anotar secuencias de vídeo tiene muchas ventajas, sobre todo para mejorar el entrenamiento de modelos de IA y ampliar las aplicaciones en el mundo real. He aquí algunas ventajas clave:
Anotación eficaz con interpolación
Algunas herramientas de anotación de IA simplifican el proceso al permitir la interpolación. En lugar de anotar usted mismo cada fotograma de vídeo, puede marcar simplemente el principio y el final de una secuencia. A continuación, el software rellena automáticamente las imágenes intermedias, ahorrando tiempo y esfuerzo.
Captar la dinámica temporal
Los vídeos, a diferencia de las imágenes estáticas, encapsulan el movimiento y el cambio a lo largo del tiempo. Al añadir anotaciones a los vídeos, se obtienen datos muy valiosos que ayudan a los modelos de IA a comprender el movimiento de los objetos y las variaciones temporales, algo que las imágenes estáticas no pueden transmitir.
Datos más ricos para entrenar la IA
Los vídeos contienen naturalmente más información que las imágenes aisladas. Esta abundancia de datos, cuando se anotan, proporciona un recurso de aprendizaje exhaustivo para los sistemas de IA. Una entrada de datos tan detallada puede mejorar significativamente la precisión y el rendimiento de los modelos de IA.
Rentabilidad y eficiencia temporal
La anotación de vídeos puede ser más rentable que la de imágenes. Un solo vídeo puede proporcionar muchos puntos de datos, y centrarse en las imágenes clave reduce el tiempo total dedicado al proceso de anotación.
Aplicaciones más amplias en el mundo real
Los vídeos anotados ofrecen una representación más exacta de los escenarios del mundo real. Este mayor realismo es crucial en el entrenamiento de modelos de IA para diversas aplicaciones, que van desde el análisis deportivo y el diagnóstico médico hasta la supervisión agrícola.
Es importante reconocer que la anotación de vídeo es siempre una tarea compleja y que requiere mucho tiempo. El uso eficaz de la anotación en vídeo requiere el dominio de herramientas y flujos de trabajo específicos. A pesar de estos retos, los beneficios de la anotación de vídeo para el avance de las capacidades y aplicaciones de la IA son innegables.
¿Cuál es el papel de los anotadores de datos (o de vídeo)?
El papel de un anotador de vídeo es esencial en el desarrollo de sofisticados sistemas de inteligencia artificial. Al añadir meticulosamente etiquetas y rótulos a distintos segmentos e imágenes de secuencias de vídeo, estos profesionales anotan vídeos para proporcionar los datos críticos necesarios para entrenar modelos de IA. Este proceso, comúnmente conocido como anotación, es esencial para enseñar a los sistemas de IA a identificar objetos con precisión y comprender diversos objetos, acciones o patrones en el contenido de vídeo.
Más allá del simple reconocimiento, los vídeos con anotaciones también pueden enseñar a la IA el contexto, el movimiento y la interacción de los distintos elementos de una escena. Esto es especialmente importante en ámbitos como el desarrollo de vehículos autónomos, donde es crucial comprender entornos dinámicos, o en la atención sanitaria, donde la IA ayuda a interpretar imágenes médicas complejas.
Además, la calidad y la precisión de las anotaciones de vídeo repercuten directamente en la eficacia del entrenamiento de la IA. Los anotadores de datos deben proporcionar anotaciones de vídeo precisas para garantizar que los modelos de IA aprendan correctamente, reduciendo los errores en las aplicaciones del mundo real. Para ello, deben tener buen ojo para los detalles y un buen conocimiento del tema. Como en cualquier otro trabajo, esto requiere formación y experiencia.
Además, la anotación de vídeos está evolucionando con la llegada de nuevas tecnologías. Cada vez se utilizan más herramientas avanzadas, como el software automatizado de anotación de vídeos y sus algoritmos especializados de aprendizaje automático para la anotación, con el fin de agilizar el proceso, haciéndolo más rápido y eficiente. Sin embargo, la supervisión humana sigue siendo esencial para garantizar la fiabilidad y exactitud de los datos suministrados a los sistemas de IA.
Los anotadores de vídeo desempeñan un papel fundamental para los algoritmos de Computer Vision, ya que tienden un puente entre las secuencias de vídeo sin procesar y las aplicaciones inteligentes de IA, lo que permite crear soluciones tecnológicas más inteligentes e intuitivas en diversos sectores.
Proceso de anotación de vídeos para modelos de Computer Vision
Veamos ahora más de cerca el proceso de anotación de vídeos, que es fundamental para el desarrollo de las tecnologías de Visión por Computador. Un proceso de anotación de IA racionalizado puede ayudar a resolver eficazmente la tarea de anotación de vídeo. La siguiente metodología puede aplicarse para obtener con éxito y rapidez datos de vídeo etiquetados:
Selección y formación de anotadores
El proceso empieza por reunir un equipo de anotadores cualificados. Deben estar plenamente formados para alinearse con los objetivos del proyecto. Su experiencia, sobre todo a la hora de comprender los matices del proyecto, es esencial. La integración de sus conocimientos con herramientas asistidas por IA (por ejemplo, una reciente plataforma de anotación de datos en colaboración) puede acelerar enormemente el proceso de anotación manual, garantizando al mismo tiempo la precisión.
Selección de herramientas para mejorar la anotación
Elegir las herramientas de anotación de vídeo adecuadas es crucial. Seleccione herramientas que ofrezcan capacidades avanzadas de gestión de vídeo, una interfaz fácil de usar y funciones como la clasificación basada en eventos, el seguimiento dinámico de objetos y una interpolación eficaz. La herramienta también debe permitir una gestión eficaz de los proyectos y los equipos, garantizando un flujo de trabajo fluido.
Definición de los objetivos del proyecto y preparación de los datos
Establecer unos objetivos claros desde el principio orienta el proceso de anotación. Dependiendo de los objetivos, como diferenciar entre especies animales o clasificar objetos por colores, el tipo y volumen de datos necesarios variará. Recopilar un conjunto de datos diverso que abarque varios escenarios y objetos es crucial para desarrollar un modelo de IA sólido.
Aplicación de estrategias de anotación
Una vez establecidos los objetivos y las herramientas, desarrolle una estrategia de anotación coherente. Esto implica crear directrices que garanticen la uniformidad de todos los datos anotados y anotar correctamente los vídeos. Es importante adaptar estas estrategias a las necesidades del proyecto, alineándolas con los resultados esperados del modelo de IA.
Revisión y perfeccionamiento iterativos
Revisar y perfeccionar continuamente las anotaciones es fundamental. Los controles de calidad y las actualizaciones periódicas no sólo mejoran las anotaciones, sino que también corrigen las imprecisiones. Modificar las anotaciones en función de los comentarios sobre el rendimiento del modelo de IA, garantizando la mejora continua y la pertinencia.
Ciclo de información para la mejora continua
Establecer un circuito de retroalimentación que utilice la información sobre el rendimiento del modelo de IA para perfeccionar tanto el proceso de anotación como la formación de los anotadores. De este modo se garantiza que el proyecto evolucione junto con el modelo y se consigan anotaciones más precisas y eficaces con el paso del tiempo.
Adoptando esta metodología, el proceso de anotación de vídeos puede hacerse más eficiente, facilitando el desarrollo de modelos avanzados de IA en Visión por Computador.
Algunas técnicas de anotación de vídeos
A continuación describimos una serie de métodos y buenas prácticas para la anotación de vídeos, que pueden contribuir al éxito de sus proyectos. Esta lista, aunque no es exhaustiva, puede compartirse con los anotadores como parte de su formación:
Comprender la tarea y elegir el método de anotación adecuado
Es importante comprender primero los requisitos específicos del conjunto de datos y la tarea, y en particular de la empresa. Al igual que los científicos de datos no pueden trabajar aislados, los etiquetadores de datos deben tener una base sólida y, en el mejor de los casos, conocimientos del sector de uso. Por ejemplo, los especialistas en etiquetado de datos tienen experiencia en medicina y, por tanto, pueden anotar vídeos médicos.
También es necesaria una estrategia de anotación para cualquier proyecto, y debe tener en cuenta las técnicas y métodos preferidos, que deben comunicarse al equipo de anotadores y configurarse en la plataforma de etiquetado. Por ejemplo, la estimación de la postura humana en datos de vídeo requiere el método de puntos clave para etiquetar las articulaciones humanas. Por otro lado, es posible que la anotación del cuadro delimitador por sí sola no proporcione información suficientemente detallada. La elección del método de anotación debe corresponderse con los objetivos del proyecto para garantizar un entrenamiento eficaz del modelo de IA.
Método de anotación de una sola imagen
Este método tradicional consiste en dividir el vídeo en fotogramas o imágenes individuales, que luego se etiquetan por separado. Adecuado para vídeos con un movimiento mínimo de objetos o conjuntos de datos pequeños, este método puede resultar lento y costoso para conjuntos de datos de vídeo más grandes debido al enorme número de fotogramas que requieren anotación.
Método de anotación multiframe o stream
En este método, los objetos se etiquetan en secuencias de vídeo. Los anotadores rastrean los objetos y sus coordenadas fotograma a fotograma mientras se reproduce el vídeo. Este método, más rápido y eficaz, es mejor para grandes conjuntos de datos, ya que garantiza la precisión y coherencia en la detección y etiquetado de objetos, y está ganando popularidad con los avances en las herramientas de anotación de vídeo.
Herramientas de anotación automática para fotogramas continuos
Los últimos avances en la anotación de vídeos incluyen funciones de anotación automática que simplifican el proceso. Los algoritmos de aprendizaje automático siguen los objetos a través de los fotogramas, manteniendo la continuidad. Estos algoritmos analizan los movimientos de los píxeles entre fotogramas para rastrear con precisión objetos que pueden aparecer de forma intermitente a lo largo del vídeo. La automatización reduce la carga de trabajo de anotación y mejora la coherencia de los datos.
Adaptación a la evolución de las necesidades de anotación
A medida que avanzan las tecnologías de IA y aprendizaje automático, los métodos de anotación de vídeo también deben evolucionar. Los anotadores y los gestores de proyectos deben mantenerse al día de las últimas herramientas y técnicas para garantizar que el proceso y los servicios de anotación de vídeo sigan siendo eficientes, precisos y estén al día de los avances en IA y de los distintos modelos y técnicas de Computer Vision.
¿Qué pasa con las herramientas y plataformas de anotación de vídeo?
Las plataformas de anotación de vídeo están disponibles en versiones de pago y gratuitas, cada una de las cuales sirve para diferentes propósitos y grupos de usuarios.
¿Cuáles son las ventajas de una herramienta de anotación de vídeo de pago?
Las plataformas de anotación de pago suelen ser las preferidas por los equipos profesionales que se dedican a proyectos comerciales de Computer Vision, especialmente en los ámbitos del aprendizaje automático. Estas plataformas están diseñadas para gestionar grandes conjuntos de datos y proporcionar una asistencia completa durante todo el ciclo de vida del aprendizaje automático, con funciones avanzadas como la colaboración o la anotación automática. Las características clave de estas plataformas de pago suelen incluir:
- Sofisticadas capacidades ontológicas para subclasificaciones complejas dentro de las etiquetas.
- Capacidad para gestionar y anotar vídeos largos y secuencias de imágenes.
- Una amplia gama de funciones para distintos tipos de anotación, como cuadros delimitadores, polígonos, polilíneas, puntos clave y primitivas.
- Flujos de trabajo personalizables para la revisión y anotación, que permiten supervisar eficazmente el rendimiento de los anotadores y la asignación de tareas.
- Funciones avanzadas para la automatización anotación previa automatizadautilizando algoritmos propios o modelos de IA para agilizar el proceso.
- Funciones de colaboración que permiten la anotación por consenso, así como una gestión precisa de las actividades de anotación manual.
¿Anotaciones devídeo gratuitas? ¿Cuál es el truco?
Por el contrario, las herramientas gratuitas de anotación de vídeo parecen ser la opción preferida de académicos, entusiastas de la IA y estudiantes. Estas herramientas son muy adecuadas para individuos o grupos que trabajan en proyectos localizados o que no necesitan escalabilidad para sus proyectos. Las herramientas gratuitas ofrecen servicios y capacidades esenciales de anotación de vídeo, lo que las hace ideales para fines educativos, investigación a pequeña escala o proyectos personales de aprendizaje automático.
Pero, ¿es imposible llevar a cabo proyectos a gran escala con estas herramientas? Los últimos avances demuestran lo contrario. Proyectos de código abierto como Label Studio han demostrado que disponen de potentes funcionalidades integradas capaces de soportar proyectos ambiciosos. Esta herramienta ofrece una notable flexibilidad en cuanto a los tipos de anotaciones admitidos y la personalización, lo que permite a los usuarios adaptarla a proyectos variados y complejos. Su naturaleza de código abierto fomenta la mejora continua gracias a una comunidad activa y a una gama de funciones en constante evolución. Esto demuestra que, aunque diseñadas para ser accesibles y baratas, algunas herramientas gratuitas de anotación de vídeo pueden rivalizar con las opciones de pago en términos de capacidad y eficacia, lo que hace que la anotación de vídeo de alta calidad sea más accesible para un mayor número de usuarios y proyectos. ¿No estás convencido? Tómese un momento para ver el siguiente vídeo:
En resumen: cada tipo de plataforma aporta sus propias ventajas. Mientras que las plataformas de pago ofrecen una amplia funcionalidad y escalabilidad para proyectos más grandes y complejos, las herramientas gratuitas ofrecen una opción accesible y rentable para el aprendizaje, la experimentación y las tareas a menor escala.
5 retos y dificultades de la anotación de vídeos
1. Primer escollo: subestimar la complejidad de la anotación
Elarte del detalle en la anotación de vídeos
Uno de los principales errores que cometen los equipos de desarrollo de IA es subestimar la complejidad inherente a la anotación de vídeos. A menudo se considera una simple tarea de etiquetado, pero en realidad tiene muchos más matices de lo que parece.
Los vídeos pueden contener multitud de objetos, acciones e información contextual que requieren una observación cuidadosa y una anotación muy precisa. Ignorar esta complejidad puede dar lugar a anotaciones inexactas que confundan a los modelos de IA durante el entrenamiento. Para superar este reto, los gestores de proyectos deben dedicar tiempo a definir directrices claras de anotación, formar adecuadamente a los anotadores y establecer un bucle de revisión y corrección de la calidad que garantice la coherencia y la calidad en todo el proceso de anotación de vídeos en sí.
2. Falta de comunicación con los anotadores
Fomentar la colaboración para el éxito de la anotación
La comunicación fluida entre jefes de proyecto y anotadores es de vital importancia para obtener anotaciones de vídeo precisas. La falta de comunicación puede dar lugar a confusiones sobre los criterios de anotación (a veces ambiguos), los objetivos del proyecto y los plazos.
Para superar este problema, es esencial una comunicación abierta. Las reuniones periódicas, el seguimiento diario a través de plataformas de intercambio de información, la documentación clara de las directrices y las respuestas rápidas a las preguntas de los anotadores pueden mejorar mucho la calidad de las anotaciones. Establecer un sentido de colaboración y responsabilidad compartida garantiza que todo el equipo de servicios de anotación de vídeo esté alineado con los objetivos del proyecto.
3. Descuidar la naturaleza iterativa del proceso de anotación de datos
Anotación de vídeos: un proceso en evolución
La anotación de vídeos rara vez es un proyecto aislado. Anotar un gran volumen de datos de vídeo implica ciclos iterativos de anotación inicial rápida y, a continuación, revisión y perfeccionamiento. Algunas organizaciones caen en la trampa de considerar la anotación como una tarea lineal con un final fijo. Sin embargo, aceptar la naturaleza iterativa de la anotación permite mejorar continuamente la precisión y la calidad de la anotación.
La revisión periódica de los datos de vídeo anotados y la incorporación de comentarios sobre el rendimiento del modelo de IA, realizando los ajustes necesarios en respuesta a la aparición de nuevos patrones, son esenciales para perfeccionar el proceso de anotación y lograr mejores resultados a lo largo del tiempo y de los ensayos.
4. Subestimar la importancia del control de calidad
Garantizarla coherencia de los datos etiquetados mediante medidas de control de calidad.
El control de calidad es la piedra angular del éxito de cualquier proyecto de anotación de vídeos. Sin controles de calidad eficaces, las incoherencias y los errores pueden introducirse en el propio conjunto de datos de vídeo anotado, afectando negativamente al rendimiento del modelo de IA. Implantar un mecanismo sólido de control de calidad (con gestores de etiquetado encargados de revisiones iterativas de la calidad, por ejemplo) implica comprobaciones aleatorias, anotaciones dobles para verificación y auditorías periódicas para identificar y corregir imprecisiones.
Un enfoque complementario puede ser también aplicar revisiones "consensuadas", pidiendo a varios etiquetadores de datos que revisen el mismo conjunto de datos de vídeo, con el fin de seleccionar los resultados que cumplan un consenso para guiar el modelo. Aplicando rigurosas medidas de control de calidad, los equipos de IA pueden garantizar por sí mismos la fiabilidad y precisión de sus conjuntos de datos de vídeo anotados, lo que muy a menudo redunda en un mejor rendimiento de los modelos de IA.
5. Errores asociados a los problemas de rendimiento de las plataformas de etiquetado en los proyectos de anotación de vídeos
Un elemento importante pero a veces descuidado en los proyectos de anotación de vídeos es el rendimiento de las plataformas de etiquetado utilizadas. La calidad de las anotaciones depende en gran medida de la herramienta de etiquetado utilizada por los anotadores. Las plataformas robustas ofrecen funciones para gestionar eficazmente la complejidad de las tareas de anotación de vídeos, como sincronización horaria precisa, funcionalidad para preanotar o dibujar etiquetas con facilidad y precisión, y capacidades avanzadas de gestión de proyectos.
Además, cuando se trata de vídeos de baja calidad o resolución, las plataformas de etiquetado de alto rendimiento son aún más esenciales. Problemas como el desenfoque, el ruido o la compresión pueden dificultar la anotación y provocar errores. Las plataformas de etiquetado con herramientas de visualización mejoradas y capacidades de ampliación pueden ayudar a los anotadores a identificar con precisión los objetos y etiquetar las acciones, incluso en condiciones difíciles.
En conclusión...
Los proyectos de anotación de vídeos ofrecen un potencial considerable para entrenar modelos de IA que reconozcan e interpreten con precisión los contenidos visuales. Aprendiendo de los errores y escollos clave que se comentan en este artículo, es posible construir un proceso de etiquetado de vídeos eficaz.
Reconocer la complejidad de las tareas de anotación de vídeo, fomentar la comunicación abierta, adoptar el proceso iterativo y dar prioridad al control de calidad son los pilares sobre los que se asientan los proyectos de anotación de vídeo de éxito.
Para saber más sobre proyectos de anotación de vídeos con Innovatiana... Descubra en este artículo cómolos Data Labelers de Innovatiana están teniendo un impacto real en proyectos complejos de anotación de vídeos, en particular los que implican vídeos médicos delicados (enlace). Sumérjase en este artículo que describe una de nuestras exitosas colaboraciones con el SDSC. Y si desea saber más sobre nuestros servicios, no dude en pedirnos un presupuesto.
