Memaksimalkan Akurasi Pembelajaran Mesin dengan Anotasi & Pelabelan Video :
Panduan Komprehensif
Gambar mengatakan seribu kata adalah pepatah yang cukup umum kita semua dengar. Sekarang, jika sebuah gambar bisa mengatakan seribu kata, bayangkan apa yang bisa dikatakan oleh sebuah video? Sejuta hal, mungkin. Salah satu subbidang revolusioner dari kecerdasan buatan adalah pembelajaran komputer. Tidak ada aplikasi inovatif yang telah dijanjikan kepada kami, seperti mobil tanpa pengemudi atau check-out ritel cerdas, yang mungkin tanpa anotasi video.
Kecerdasan buatan digunakan di beberapa industri untuk mengotomatisasi proyek yang kompleks, mengembangkan produk yang inovatif dan canggih, dan memberikan wawasan berharga yang mengubah sifat bisnis. Visi komputer adalah salah satu subbidang AI yang benar-benar dapat mengubah cara beberapa industri yang bergantung pada sejumlah besar gambar dan video yang diambil.
Visi komputer, juga disebut CV, memungkinkan komputer dan sistem terkait untuk menarik data yang berarti dari visual – gambar dan video, dan mengambil tindakan yang diperlukan berdasarkan informasi tersebut. Model pembelajaran mesin dilatih untuk mengenali pola dan menangkap informasi ini dalam penyimpanan buatannya untuk menginterpretasikan data visual waktu nyata secara efektif.
Untuk siapa Panduan ini?
Panduan ekstensif ini untuk:
- Anda semua pengusaha dan solopreneur yang mengolah data dalam jumlah besar secara teratur
- AI dan pembelajaran mesin atau profesional yang memulai dengan teknik pengoptimalan proses
- Manajer proyek yang ingin menerapkan waktu pemasaran yang lebih cepat untuk model AI atau produk berbasis AI mereka
- Dan penggemar teknologi yang suka mempelajari detail lapisan yang terlibat dalam proses AI.
Apa itu Anotasi Video?
Anotasi video adalah teknik mengenali, menandai, dan melabeli setiap objek dalam sebuah video. Ini membantu mesin dan komputer mengenali objek bergerak frame-to-frame dalam video.
Dengan kata sederhana, seorang anotator manusia meneliti video, melabeli gambar bingkai demi bingkai, dan mengompilasinya ke dalam kumpulan data kategori yang telah ditentukan sebelumnya, yang digunakan untuk melatih algoritme pembelajaran mesin. Data visual diperkaya dengan menambahkan tag informasi penting tentang setiap bingkai video.
Insinyur menyusun gambar beranotasi ke dalam kumpulan data di bawah yang telah ditentukan sebelumnya
kategori untuk melatih model ML yang dibutuhkan. Bayangkan Anda sedang melatih model untuk meningkatkan kemampuannya dalam memahami sinyal lalu lintas. Apa yang pada dasarnya terjadi adalah bahwa algoritme dilatih pada data kebenaran dasar yang memiliki sejumlah besar video yang menunjukkan sinyal lalu lintas yang membantu model ML untuk memprediksi peraturan lalu lintas secara akurat.
Tujuan Anotasi & Pelabelan Video di ML
Anotasi video digunakan terutama untuk membuat kumpulan data untuk mengembangkan model AI berbasis persepsi visual. Video beranotasi banyak digunakan untuk membuat kendaraan otonom yang dapat mendeteksi rambu jalan, keberadaan pejalan kaki, mengenali batas lajur, dan mencegah kecelakaan akibat perilaku manusia yang tidak dapat diprediksi.. Video beranotasi melayani tujuan khusus industri ritel dalam hal check-out toko ritel gratis dan memberikan rekomendasi produk yang disesuaikan.
Itu juga digunakan dalam bidang medis dan kesehatan, khususnya dalam AI Medis, untuk identifikasi penyakit yang akurat dan bantuan selama operasi. Para ilmuwan juga memanfaatkan teknologi ini untuk mempelajari efek teknologi matahari pada burung.
Anotasi video memiliki beberapa aplikasi dunia nyata. Ini digunakan di banyak industri, tetapi industri otomotif terutama memanfaatkan potensinya untuk mengembangkan sistem kendaraan otonom. Mari kita lihat lebih dalam tujuan utamanya.
Mendeteksi Objek
Anotasi video membantu mesin mengenali objek yang diambil dalam video. Karena mesin tidak dapat melihat atau menafsirkan dunia di sekitar mereka, mereka membutuhkan bantuan manusia untuk mengidentifikasi objek target dan mengenalinya secara akurat dalam banyak bingkai.
Agar sistem pembelajaran mesin bekerja dengan sempurna, sistem tersebut harus dilatih pada sejumlah besar data untuk mencapai hasil yang diinginkan
Lokalkan Objek
Ada banyak objek dalam video, dan anotasi untuk setiap objek menantang dan terkadang tidak perlu. Lokalisasi objek berarti melokalisasi dan memberi anotasi pada objek dan bagian fokus gambar yang paling terlihat.
Melacak Objek
Anotasi video sebagian besar digunakan dalam membuat kendaraan otonom, dan sangat penting untuk memiliki sistem pelacakan objek yang membantu alat berat memahami perilaku manusia dan dinamika jalan secara akurat. Ini membantu melacak arus lalu lintas, pergerakan pejalan kaki, jalur lalu lintas, sinyal, rambu jalan, dan banyak lagi.
Melacak Aktivitas
Alasan lain anotasi video penting adalah karena digunakan untuk melatih visi komputer-proyek ML berbasis untuk memperkirakan aktivitas dan pose manusia secara akurat. Anotasi video membantu lebih memahami lingkungan dengan melacak aktivitas manusia dan menganalisis perilaku yang tidak terduga. Selain itu, ini juga membantu mencegah kecelakaan dengan memantau aktivitas objek non-statis seperti pejalan kaki, kucing, anjing, dan lainnya dan memperkirakan pergerakannya untuk mengembangkan kendaraan tanpa pengemudi.
Anotasi Video vs. Anotasi Gambar
Anotasi video dan gambar sangat mirip dalam banyak hal, dan teknik yang digunakan untuk membuat anotasi bingkai juga berlaku untuk anotasi video. Namun, ada beberapa perbedaan mendasar antara keduanya, yang akan membantu bisnis memutuskan jenis yang tepat anotasi data mereka butuhkan untuk tujuan khusus mereka.
Data
Saat Anda membandingkan video dan gambar diam, gambar bergerak seperti video adalah struktur data yang jauh lebih kompleks. Sebuah video menawarkan lebih banyak informasi per frame dan wawasan yang jauh lebih luas tentang lingkungan.
Tidak seperti gambar diam yang menunjukkan persepsi terbatas, Data video memberikan wawasan berharga ke posisi objek. Ini juga memberi tahu Anda apakah objek tersebut bergerak atau diam dan juga memberi tahu Anda tentang arah pergerakannya.
Misalnya, ketika Anda melihat sebuah gambar, Anda mungkin tidak dapat membedakan apakah sebuah mobil baru saja berhenti atau mulai. Video memberi Anda kejelasan yang jauh lebih baik daripada gambar.
Karena video adalah serangkaian gambar yang disampaikan secara berurutan, video juga menawarkan informasi tentang objek yang terhalang sebagian atau seluruhnya dengan membandingkan bingkai sebelum dan sesudah. Di sisi lain, sebuah gambar berbicara tentang masa kini dan tidak memberi Anda tolok ukur untuk perbandingan.
Akhirnya, video memiliki lebih banyak informasi per unit atau bingkai daripada gambar. Dan, ketika perusahaan ingin mengembangkan imersif atau kompleks AI dan pembelajaran mesin solusi, anotasi video akan berguna.
Proses Anotasi
Karena video bersifat kompleks dan berkelanjutan, mereka menawarkan tantangan tambahan bagi annotator. Annotator diharuskan untuk meneliti setiap frame video dan secara akurat melacak objek di setiap stage dan frame. Untuk mencapai hal ini secara lebih efektif, perusahaan anotasi video biasanya mengumpulkan beberapa tim untuk membuat anotasi video. Namun, anotasi manual ternyata menjadi tugas yang melelahkan dan memakan waktu.
Kemajuan teknologi telah memastikan bahwa komputer, akhir-akhir ini, dapat dengan mudah melacak objek yang menarik di seluruh durasi video dan membubuhi keterangan di seluruh segmen dengan sedikit atau tanpa campur tangan manusia. Itu sebabnya anotasi video menjadi lebih cepat dan lebih akurat.
Ketepatan
Perusahaan menggunakan alat anotasi untuk memastikan kejelasan, akurasi, dan efisiensi yang lebih baik dalam proses anotasi. Dengan menggunakan alat anotasi, jumlah kesalahan berkurang secara signifikan. Agar anotasi video menjadi efektif, sangat penting untuk memiliki kategorisasi atau label yang sama untuk objek yang sama di seluruh video.
Alat anotasi video dapat melacak objek secara otomatis dan konsisten di seluruh bingkai dan ingat untuk menggunakan konteks yang sama untuk kategorisasi. Ini juga memastikan konsistensi, akurasi, dan model AI yang lebih baik.
[Baca selengkapnya: Apa itu Anotasi & Pelabelan Gambar untuk Computer Vision]
Teknik Anotasi Video
Anotasi gambar dan video menggunakan alat dan teknik yang hampir mirip, meskipun lebih kompleks dan padat karya. Tidak seperti gambar tunggal, video sulit diberi anotasi karena dapat berisi hampir 60 frame per detik. Video membutuhkan waktu lebih lama untuk diberi anotasi dan juga memerlukan alat anotasi tingkat lanjut.
Metode Gambar Tunggal
Metode pelabelan video gambar tunggal adalah teknik tradisional yang mengekstrak setiap frame dari video dan menganotasi frame satu per satu. Video dipecah menjadi beberapa bingkai, dan setiap gambar diberi anotasi menggunakan tradisional anotasi gambar Metode. Misalnya, video 40fps dipecah menjadi bingkai 2,400 per menit.
Metode gambar tunggal digunakan sebelum alat annotator mulai digunakan; namun, ini bukan cara yang efisien untuk membuat anotasi video. Metode ini memakan waktu dan tidak memberikan manfaat yang ditawarkan video.
Kelemahan utama lain dari metode ini adalah karena seluruh video dianggap sebagai kumpulan frame yang terpisah, itu menciptakan kesalahan dalam identifikasi objek. Objek yang sama dapat diklasifikasikan di bawah label yang berbeda dalam bingkai yang berbeda, membuat seluruh proses kehilangan akurasi dan konteks.
Waktu yang digunakan untuk membuat anotasi video menggunakan metode gambar tunggal sangat tinggi, yang meningkatkan biaya proyek. Bahkan proyek yang lebih kecil kurang dari 20fps akan membutuhkan waktu lama untuk membuat anotasi. Mungkin ada banyak kesalahan klasifikasi yang salah, tenggat waktu yang terlewat, dan kesalahan anotasi.
Metode Bingkai Berkelanjutan
Metode bingkai kontinu atau bingkai streaming adalah yang lebih populer. Metode ini menggunakan alat anotasi yang melacak objek di seluruh video dengan lokasi bingkai demi bingkainya. Dengan menggunakan metode ini, kontinuitas dan konteks terjaga dengan baik.
Metode bingkai kontinu menggunakan teknik seperti aliran optik untuk menangkap piksel dalam satu bingkai dan berikutnya secara akurat dan menganalisis pergerakan piksel dalam gambar saat ini. Ini juga memastikan objek diklasifikasikan dan diberi label secara konsisten di seluruh video. Entitas secara konsisten dikenali bahkan ketika ia bergerak masuk dan keluar dari bingkai.
Saat metode ini digunakan untuk membuat anotasi video, proyek pembelajaran mesin dapat secara akurat mengidentifikasi objek yang ada di awal video, menghilang dari pandangan selama beberapa bingkai, dan muncul kembali.
Jika metode gambar tunggal digunakan untuk anotasi, komputer mungkin menganggap gambar yang muncul kembali sebagai objek baru yang mengakibatkan kesalahan klasifikasi. Namun, dalam metode bingkai berkelanjutan, komputer mempertimbangkan gerakan gambar, memastikan bahwa kontinuitas dan integritas video dipertahankan dengan baik.
Metode bingkai berkelanjutan adalah cara yang lebih cepat untuk membuat anotasi, dan memberikan kemampuan yang lebih besar untuk proyek ML. Anotasinya tepat, menghilangkan bias manusia, dan kategorisasinya lebih akurat. Namun, bukan tanpa risiko. Beberapa faktor yang mungkin mengubah efektivitasnya seperti kualitas gambar dan resolusi video.
Jenis Pelabelan / Anotasi Video
Beberapa metode anotasi video, seperti anotasi tengara, semantik, kubus 3D, poligon, dan poliline, digunakan untuk memberi anotasi pada video. Mari kita lihat yang paling populer di sini.
Anotasi Tengara
Anotasi tengara, juga disebut titik kunci, umumnya digunakan untuk mengidentifikasi objek, bentuk, postur, dan gerakan yang lebih kecil.
Titik ditempatkan di seluruh objek dan ditautkan, yang membuat kerangka item di setiap bingkai video. Jenis anotasi ini terutama digunakan untuk mendeteksi fitur wajah, pose, emosi, dan bagian tubuh manusia untuk mengembangkan aplikasi AR/VR, aplikasi pengenalan wajah, dan analitik olahraga.
Segmentasi Semantik
Segmentasi semantik adalah jenis lain dari anotasi video yang membantu melatih model kecerdasan buatan yang lebih baik. Setiap piksel yang ada dalam gambar ditugaskan ke kelas tertentu dalam metode ini.
Dengan menetapkan label untuk setiap piksel gambar, segmentasi semantik memperlakukan beberapa objek dari kelas yang sama sebagai satu entitas. Namun, saat Anda menggunakan segmentasi semantik instance, beberapa objek dari kelas yang sama diperlakukan sebagai instance individual yang berbeda.
Anotasi Kubus 3D
Jenis teknik anotasi ini digunakan untuk representasi objek 3D yang akurat. Metode kotak pembatas 3D membantu memberi label panjang, lebar, dan kedalaman objek saat bergerak dan menganalisis cara objek berinteraksi dengan lingkungan. Ini membantu mendeteksi posisi dan volume objek dalam kaitannya dengan lingkungan tiga dimensinya.
Annotator mulai dengan menggambar kotak pembatas di sekitar objek yang diinginkan dan menjaga titik jangkar di tepi kotak. Selama gerakan, jika salah satu titik jangkar objek terhalang atau tidak terlihat karena objek lain, adalah mungkin untuk mengetahui di mana tepinya dapat didasarkan pada perkiraan panjang, tinggi, dan sudut yang diukur dalam bingkai.
Anotasi Poligon
Teknik anotasi poligon umumnya digunakan ketika teknik kotak pembatas 2D atau 3D ternyata tidak cukup untuk mengukur bentuk objek secara akurat atau saat bergerak. Misalnya, anotasi poligon cenderung mengukur objek yang tidak beraturan, seperti manusia atau hewan.
Agar teknik anotasi poligon akurat, annotator harus menggambar garis dengan menempatkan titik-titik tepat di sekitar tepi objek yang diinginkan.
Anotasi Polyline
Anotasi polyline membantu melatih alat AI berbasis komputer untuk mendeteksi jalur jalan untuk mengembangkan sistem kendaraan otonom dengan akurasi tinggi. Komputer memungkinkan mesin untuk melihat arah, lalu lintas, dan pengalihan dengan mendeteksi jalur, batas, dan batas.
Annotator menggambar garis yang tepat di sepanjang batas lajur sehingga sistem AI dapat mendeteksi lajur di jalan.
Kotak Pembatas 2D
Metode kotak pembatas 2D mungkin yang paling sering digunakan untuk membubuhi keterangan video. Dalam metode ini, annotator menempatkan kotak persegi panjang di sekitar objek yang diinginkan untuk identifikasi, kategorisasi, dan pelabelan. Kotak persegi panjang digambar secara manual di sekitar objek melintasi bingkai saat mereka bergerak.
Untuk memastikan metode kotak pembatas 2D bekerja secara efisien, annotator harus memastikan kotak digambar sedekat mungkin dengan tepi objek dan diberi label dengan tepat di semua bingkai.
Kasus Penggunaan Industri Anotasi Video
Kemungkinan anotasi video tampaknya tidak terbatas; namun, beberapa industri menggunakan teknologi ini lebih dari yang lain. Tetapi tidak diragukan lagi benar bahwa kita baru saja menyentuh puncak gunung es yang inovatif ini, dan masih banyak lagi yang akan datang. Bagaimanapun, kami telah membuat daftar industri yang semakin mengandalkan anotasi video.
Sistem Kendaraan Otonom
Sistem AI dengan visi komputer membantu mengembangkan mobil yang dapat mengemudi sendiri dan tanpa pengemudi. Anotasi video telah banyak digunakan dalam mengembangkan sistem kendaraan otonom kelas atas untuk deteksi objek, seperti sinyal, kendaraan lain, pejalan kaki, lampu jalan, dan banyak lagi.
Kecerdasan Buatan Medis
Industri perawatan kesehatan juga melihat peningkatan yang lebih signifikan dalam penggunaan layanan anotasi video. Di antara banyak manfaat yang ditawarkan visi komputer adalah diagnostik dan pencitraan medis.
Meskipun benar bahwa AI medis mulai memanfaatkan manfaat visi komputer baru-baru ini, kami yakin ia memiliki banyak manfaat untuk ditawarkan kepada industri medis. Anotasi video terbukti membantu dalam menganalisis mammogram, sinar-X, CT scan, dan lainnya untuk membantu memantau kondisi pasien. Ini juga membantu profesional kesehatan dalam mengidentifikasi kondisi awal dan membantu operasi.
Industri retail
Industri ritel juga menggunakan anotasi video untuk memahami perilaku konsumen guna meningkatkan layanannya. Dengan memberi anotasi pada video konsumen di toko, dimungkinkan untuk mengetahui cara pelanggan memilih produk, mengembalikan produk ke rak, dan mencegah pencurian.
Industri Geospasial
Anotasi video juga digunakan dalam industri pengawasan dan pencitraan. Tugas anotasi termasuk memperoleh intelijen berharga dari drone, satelit, dan rekaman udara untuk melatih tim ML guna meningkatkan pengawasan dan keamanan. Tim ML dilatih untuk mengikuti tersangka dan kendaraan untuk melacak perilaku secara visual. Teknologi geospasial juga mendukung pertanian, pemetaan, logistik, dan keamanan.
Kopi
Visi komputer dan kemampuan kecerdasan buatan sedang digunakan untuk meningkatkan pertanian dan peternakan. Anotasi video juga membantu memahami dan melacak pergerakan ternak pertumbuhan tanaman dan meningkatkan kinerja mesin pemanen.
Visi komputer juga dapat menganalisis kualitas biji-bijian, pertumbuhan gulma, penggunaan herbisida, dan banyak lagi.
Media
Anotasi video juga digunakan di industri media dan konten. Ini digunakan untuk membantu menganalisis, melacak, dan meningkatkan kinerja tim olahraga, mengidentifikasi konten seksual atau kekerasan di pos media sosial dan meningkatkan video iklan, dan banyak lagi.
Industri
Industri manufaktur juga semakin banyak menggunakan anotasi video untuk meningkatkan produktivitas dan efisiensi. Robot sedang dilatih pada video beranotasi untuk menavigasi stasioner, memeriksa jalur perakitan, melacak paket dalam logistik. Robot yang dilatih pada video beranotasi membantu menemukan item yang rusak di jalur produksi.
Tantangan Umum Anotasi Video
Anotasi/pelabelan video dapat menimbulkan beberapa tantangan bagi anotator. Mari kita lihat beberapa poin yang perlu Anda pertimbangkan sebelum memulai anotasi video untuk visi komputer proyek.
Prosedur yang Membosankan
Salah satu tantangan terbesar dari anotasi video adalah berurusan dengan masalah besar kumpulan data video yang perlu dicermati dan dicermati. Untuk melatih model visi komputer secara akurat, penting untuk mengakses sejumlah besar video beranotasi. Karena objek tidak diam, seperti dalam proses anotasi gambar, penting untuk memiliki annotator yang sangat terampil yang dapat menangkap objek yang sedang bergerak.
Video harus dipecah menjadi klip yang lebih kecil dari beberapa bingkai, dan objek individu kemudian dapat diidentifikasi untuk anotasi yang akurat. Kecuali jika alat anotasi digunakan, ada risiko seluruh proses anotasi menjadi membosankan dan memakan waktu.
Ketepatan
Mempertahankan tingkat akurasi yang tinggi selama proses anotasi video adalah tugas yang menantang. Kualitas anotasi harus diperiksa secara konsisten pada setiap tahap untuk memastikan objek dilacak, diklasifikasikan, dan diberi label dengan benar.
Kecuali jika kualitas anotasi tidak diperiksa pada tingkat yang berbeda, tidak mungkin untuk merancang atau melatih algoritme yang unik dan berkualitas. Selain itu, kategorisasi atau anotasi yang tidak akurat juga dapat berdampak serius pada kualitas model prediksi.
Skalabilitas
Selain memastikan akurasi dan presisi, anotasi video juga harus dapat diskalakan. Perusahaan lebih memilih layanan anotasi yang membantu mereka mengembangkan, menerapkan, dan menskalakan proyek ML dengan cepat tanpa berdampak besar pada laba.
Memilih vendor pelabelan video yang tepat
Tantangan terakhir dan mungkin, paling penting dalam anotasi video adalah menggunakan layanan dari penyedia layanan anotasi data video yang andal dan berpengalaman. Memiliki ahli penyedia layanan anotasi video akan sangat membantu dalam memastikan proyek ML Anda dikembangkan dengan kokoh dan diterapkan tepat waktu.
Penting juga untuk melibatkan penyedia yang memastikan standar dan peraturan keamanan diikuti secara menyeluruh. Memilih penyedia paling populer atau termurah mungkin tidak selalu merupakan langkah yang tepat. Anda harus mencari penyedia yang tepat berdasarkan kebutuhan proyek, standar kualitas, pengalaman, dan keahlian tim Anda.
Kesimpulan
Anotasi video sama pentingnya dengan teknologi seperti halnya tim yang mengerjakan proyek. Ini memiliki banyak manfaat untuk berbagai industri. Namun, tanpa layanan annotator yang berpengalaman dan cakap, Anda mungkin tidak dapat menghadirkan model kelas dunia.
Saat Anda ingin meluncurkan model AI berbasis visi komputer canggih, Shaip harus menjadi pilihan Anda untuk penyedia layanan. Jika menyangkut kualitas dan akurasi, pengalaman dan keandalan penting. Itu dapat membuat banyak perbedaan bagi kesuksesan proyek Anda.
Di Shaip, kami memiliki pengalaman untuk menangani proyek anotasi video dengan tingkat kerumitan dan persyaratan yang berbeda. Kami memiliki tim annotator berpengalaman yang terlatih untuk menawarkan dukungan khusus untuk proyek Anda dan spesialis pengawasan manusia untuk memenuhi kebutuhan jangka pendek dan jangka panjang proyek Anda.
Kami hanya memberikan anotasi kualitas tertinggi yang mematuhi standar keamanan data yang ketat tanpa mengorbankan tenggat waktu, akurasi, dan konsistensi.
Ayo Bicara
Pertanyaan yang Sering Diajukan (FAQ)
Anotasi video adalah pelabelan klip video yang digunakan untuk melatih model pembelajaran mesin guna membantu sistem mengidentifikasi objek. Anotasi video adalah proses yang kompleks, tidak seperti anotasi gambar, karena melibatkan pemecahan seluruh video menjadi beberapa bingkai dan urutan gambar. Gambar frame demi frame diberi anotasi sehingga sistem dapat mengenali dan mengidentifikasi objek secara akurat.
Video annotator menggunakan beberapa alat untuk membantu mereka membubuhi keterangan video secara efektif. Namun, anotasi video adalah proses yang rumit dan panjang. Karena membuat anotasi video membutuhkan waktu lebih lama daripada menganotasi gambar, alat membantu mempercepat proses, mengurangi kesalahan, dan meningkatkan akurasi klasifikasi.
Ya, dimungkinkan untuk membubuhi keterangan video YouTube. Dengan menggunakan alat anotasi, Anda dapat menambahkan teks, menyorot bagian video, dan menambahkan tautan. Anda dapat mengedit dan menambahkan anotasi baru, memilih dari berbagai jenis anotasi, seperti gelembung ucapan, teks, sorotan, catatan, dan label.
Total biaya anotasi video bergantung pada beberapa faktor. Yang pertama adalah durasi video, jenis alat yang digunakan untuk proses anotasi, dan jenis anotasi yang diperlukan. Anda harus mempertimbangkan waktu yang dihabiskan oleh annotator manusia dan spesialis pengawasan untuk memastikan hasil kerja yang berkualitas tinggi. Pekerjaan anotasi video profesional diperlukan untuk mengembangkan model pembelajaran mesin yang berkualitas.
Kualitas anotasi bergantung pada akurasi dan kemampuan melatih model ML Anda untuk tujuan tertentu secara akurat. Pekerjaan berkualitas tinggi akan bebas dari bias, kesalahan klasifikasi, dan bingkai yang hilang. Beberapa pemeriksaan di berbagai tingkat proses anotasi akan memastikan kualitas pekerjaan yang lebih tinggi.