Здравствуйте, уважаемые зрители Школы Видеоблоггера. Меня зовут Алексей Зимирев. Посмотрев данный ролик вы узнаете всё о прекращении поддержки аннотаций в YouTube.
Со 2 мая YouTube больше не поддерживает аннотации. Теперь у авторов нет возможности добавлять их в свои ролики. При этом если аннотации были добавлены до 2 мая, то они сохранятся на видеороликах.
Почему YouTube решил избавиться от аннотаций? Всё очень просто — они устарели. Аннотации не могут отображаться на экране мобильных устройств, а на них сейчас лежит больше половины всего трафика на YouTube. Кроме того, они уже стали не так нужны после добавления подсказок и конечных заставок, поэтому авторы стали на 70% реже их использовать.
Чем их заменить? Тут тоже всё очевидно. Их роль отлично играют конечные заставки. С их помощью вы можете показать зрителю, на какой видеоролик ему лучше перейти. Кроме того, эти заставки появляются и на экране мобильных устройств.
Вы просмотрели ролик о прекращении поддержки аннотаций в YouTube. Подписывайтесь на наш канал Школа Видеоблогера, ставьте лайки, жмите на колокольчик и задавайте вопросы в комментариях по поводу этой темы. Спасибо за внимание, пока.
Конечные заставки и аннотации на YouTube | Оптимизация видео
Источник: 100po100.video
Повышение точности машинного обучения с помощью аннотаций и маркировки видео:
Картинка говорит, что тысяча слов — это довольно распространенная поговорка, которую мы все слышали. Теперь, если бы изображение могло сказать тысячу слов, только представьте, что могло бы сказать видео? Миллион вещей, пожалуй. Одной из революционных областей искусственного интеллекта является компьютерное обучение. Ни одно из обещанных нам новаторских приложений, таких как беспилотные автомобили или интеллектуальные кассы розничной торговли, невозможно без видеоаннотаций.
Искусственный интеллект используется в нескольких отраслях для автоматизации сложных проектов, разработки инновационных и передовых продуктов, а также предоставления ценной информации, меняющей характер бизнеса. Компьютерное зрение — одна из таких областей ИИ, которая может полностью изменить способ работы нескольких отраслей, зависящих от огромного количества захваченных изображений и видео.
Компьютерное зрение, также называемое CV, позволяет компьютерам и связанным с ними системам извлекать значимые данные из визуальных средств — изображений и видео — и предпринимать необходимые действия на основе этой информации. Модели машинного обучения обучены распознавать закономерности и сохранять эту информацию в своем искусственном хранилище для эффективной интерпретации визуальных данных в реальном времени.
Аннотации YouTube. Все что нужно знать, чтобы правильно их использовать.
Для кого предназначено это руководство?
Это обширное руководство предназначено для:
- Все вы, предприниматели и индивидуальные предприниматели, которые регулярно обрабатывают огромные объемы данных.
- Искусственный интеллект и машинное обучение или профессионалы, начинающие знакомство с методами оптимизации процессов
- Менеджеры проектов, которые намерены ускорить вывод на рынок своих моделей ИИ или продуктов на основе ИИ.
- И технических энтузиастов, которым нравится вникать в детали слоев, задействованных в процессах ИИ.
Что такое аннотации к видео?
Аннотирование видео — это метод распознавания, маркировки и маркировки каждого объекта в видео. Это помогает машинам и компьютерам распознавать кадр за кадром движущиеся объекты в видео.
Проще говоря, человек-аннотатор внимательно изучает видео, маркирует изображение кадр за кадром и компилирует его в заранее определенные наборы данных категорий, которые используются для обучения алгоритмов машинного обучения. Визуальные данные обогащаются за счет добавления тегов критической информации о каждом видеокадре.
Инженеры скомпилировали аннотированные изображения в наборы данных в соответствии с заранее определенными условиями.
категорий для обучения необходимых им моделей машинного обучения. Представьте, что вы обучаете модель, чтобы улучшить ее способность понимать сигналы светофора. По сути, происходит то, что алгоритм обучается на наземных данных, содержащих огромное количество видео, показывающих сигналы светофора, что помогает модели машинного обучения точно предсказывать правила дорожного движения.
Назначение аннотации и маркировки видео в ML
Видеоаннотации используются в основном для создания набора данных для разработки модели искусственного интеллекта на основе визуального восприятия. Аннотированные видео широко используются для создания автономных транспортных средств, которые могут обнаруживать дорожные знаки, присутствие пешеходов, распознавать границы полосы движения и предотвращать несчастные случаи из-за непредсказуемого поведения человека.. Аннотированные видео служат конкретным целям розничной торговли с точки зрения бесплатного оформления заказа в розничных магазинах и предоставления индивидуальных рекомендаций по продуктам.
Он также используется в области медицины и здравоохранения, особенно в медицинском ИИ, для точной идентификации заболеваний и помощи во время операций. Ученые также используют эту технологию для изучения воздействия солнечных технологий на птиц.
Видеоаннотации имеют несколько реальных применений. Он используется во многих отраслях, но автомобильная промышленность в основном использует его потенциал для разработки автономных транспортных систем. Давайте подробнее рассмотрим основную цель.
Обнаружение объектов
Видеоаннотации помогают машинам распознавать объекты, снятые на видео. Поскольку машины не могут видеть или интерпретировать окружающий мир, им нужна помощь люди, чтобы идентифицировать целевые объекты и точно распознавать их в нескольких кадрах.
Чтобы система машинного обучения работала безупречно, она должна быть обучена на огромных объемах данных для достижения желаемого результата.
Локализация объектов
В видео много объектов, и аннотировать каждый объект сложно, а иногда и не нужно. Локализация объекта означает локализацию и аннотирование наиболее заметного объекта и фокальной части изображения.
Отслеживание объектов
Видеоаннотации в основном используются при создании автономных транспортных средств, и крайне важно иметь систему отслеживания объектов, которая помогает машинам точно понимать поведение человека и дорожную динамику. Он помогает отслеживать поток транспорта, движения пешеходов, полосы движения, сигналы, дорожные знаки и многое другое.
Отслеживание деятельности
Еще одна причина, по которой видеоаннотации необходимы, заключается в том, что они используются для тренировать компьютерное зрениеПроекты на основе машинного обучения для точной оценки человеческой деятельности и поз. Видеоаннотации помогают лучше понять окружающую среду, отслеживая деятельность человека и анализируя непредсказуемое поведение. Кроме того, это также помогает предотвратить несчастные случаи, отслеживая действия нестатических объектов, таких как пешеходы, кошки, собаки и т. д., и оценивая их движения для разработки беспилотных транспортных средств.
Аннотации к видео и аннотации к изображениям
Аннотации к видео и изображениям во многом схожи, и методы, используемые для аннотирования кадров, применимы и к аннотациям к видео. Однако между ними есть несколько основных различий, которые помогут предприятиям выбрать правильный тип аннотация данных они нужны для их конкретной цели.
Данные
Когда вы сравниваете видео и неподвижное изображение, движущееся изображение, такое как видео, представляет собой гораздо более сложную структуру данных. Видео предлагает гораздо больше информации в каждом кадре и гораздо более глубокое понимание окружающей среды.
В отличие от неподвижного изображения, которое демонстрирует ограниченное восприятие, Видеоданные дает ценную информацию о положении объекта. Он также позволяет узнать, движется ли рассматриваемый объект или стоит на месте, а также сообщает вам о направлении его движения.
Например, когда вы смотрите на картинку, вы, возможно, не сможете различить, только что остановился автомобиль или тронулся с места. Видео дает вам гораздо лучшую четкость, чем изображение.
Поскольку видео представляет собой серию изображений, передаваемых в последовательности, оно также предоставляет информацию о частично или полностью закрытых объектах путем сравнения кадров до и после. С другой стороны, изображение говорит о настоящем и не дает вам критерия для сравнения.
Наконец, видео содержит больше информации на единицу или кадр, чем изображение. А когда компании хотят разработать иммерсивное или сложное ИИ и машинное обучение решения, аннотация видео пригодится.
Процесс аннотации
Поскольку видео являются сложными и непрерывными, они представляют собой дополнительную проблему для аннотаторов. Аннотаторы должны тщательно изучать каждый кадр видео и точно отслеживать объекты на каждом этапе и кадре. Чтобы добиться этого более эффективно, компании, занимающиеся аннотированием видео, объединяли несколько команд для аннотирования видео. Однако ручное аннотирование оказалось трудоемкой и трудоемкой задачей.
Достижения в области технологий позволили компьютерам в наши дни легко отслеживать интересующие объекты по всей длине видео и комментировать целые сегменты практически без вмешательства человека. Именно поэтому видеоаннотации становятся намного быстрее и точнее.
точность
Компании используют инструменты аннотирования, чтобы обеспечить большую ясность, точность и эффективность процесса аннотирования. Использование инструментов аннотации значительно снижает количество ошибок. Чтобы видеоаннотации были эффективными, крайне важно иметь одинаковую категоризацию или метки для одного и того же объекта на протяжении всего видео.
Инструменты аннотирования видео может автоматически и последовательно отслеживать объекты в кадрах и не забывать использовать один и тот же контекст для категоризации. Это также обеспечивает большую согласованность, точность и лучшие модели ИИ.
Методы аннотирования видео
Для аннотирования изображений и видео используются почти одинаковые инструменты и методы, хотя они более сложные и трудоемкие. В отличие от одиночного изображения, видео сложно аннотировать, поскольку оно может содержать почти 60 кадров в секунду. Для аннотирования видео требуется больше времени, а также требуются расширенные инструменты аннотирования.
Метод одного изображения
Метод маркировки видео с одним изображением — это традиционный метод, который извлекает каждый кадр из видео и аннотирует кадры один за другим. Видео разбивается на несколько кадров, и каждое изображение аннотируется с использованием традиционных аннотация изображения метод. Например, видео со скоростью 40 кадров в секунду разбито на 2,400 кадров в минуту..
Метод одного изображения использовался до того, как стали использоваться инструменты аннотатора; однако это неэффективный способ аннотирования видео. Этот метод требует много времени и не дает преимуществ, которые предлагает видео.
Еще одним существенным недостатком этого метода является то, что поскольку все видео рассматривается как набор отдельных кадров, это создает ошибки в идентификации объектов. Один и тот же объект может быть классифицирован под разными метками в разных кадрах, из-за чего весь процесс теряет точность и контекст.
Время, затрачиваемое на аннотирование видео с использованием метода одного изображения, исключительно велико, что увеличивает стоимость проекта. Аннотирование даже небольшого проекта со скоростью менее 20 кадров в секунду займет много времени. Может быть много ошибок неправильной классификации, пропущенных сроков и ошибок аннотаций.
Метод непрерывного кадра
Метод непрерывного кадра или потокового кадра является более популярным. В этом методе используются инструменты аннотации, которые отслеживают объекты на протяжении всего видео с их покадровым расположением. При использовании этого метода преемственность и контекст хорошо сохраняются.
Метод непрерывного кадра использует такие методы, как оптический поток, для точного захвата пикселей в одном и другом кадре и анализа движения пикселей в текущем изображении. Это также гарантирует, что объекты классифицируются и помечаются последовательно по всему видео. Объект постоянно распознается, даже когда он перемещается в кадре и выходит из него.
Когда этот метод используется для аннотирования видео, проект машинного обучения может точно идентифицировать объекты, присутствующие в начале видео, исчезать из поля зрения на несколько кадров и снова появляться.
Если для аннотации используется метод одного изображения, компьютер может рассматривать вновь появившееся изображение как новый объект, что приводит к неправильной классификации. Однако в методе непрерывного кадра компьютер учитывает движение изображений, обеспечивая хорошее сохранение непрерывности и целостности видео.
Метод непрерывного кадра — это более быстрый способ аннотирования, который предоставляет больше возможностей для проектов машинного обучения. Аннотация является точной, устраняет человеческий фактор, а категоризация является более точной. Тем не менее, это не без рисков. Некоторые факторы, которые могут изменить его эффективность, такие как качество изображения и разрешение видео.
Типы маркировки видео / аннотаций
Для аннотирования видео используются несколько методов аннотирования видео, такие как ориентир, семантика, трехмерный параллелепипед, полигон и полилиния. Давайте рассмотрим здесь самые популярные из них.
Аннотации ориентира
Аннотации ориентиров, также называемые ключевыми точками, обычно используются для идентификации более мелких объектов, форм, поз и движений.
Точки размещаются на объекте и связываются между собой, что создает скелет элемента в каждом видеокадре. Этот тип аннотации в основном используется для обнаружения черт лица, поз, эмоций и частей человеческого тела для разработки приложений AR/VR, приложений для распознавания лиц и спортивной аналитики.
Источник: ru.shaip.com
YouTube полностью отказался от аннотаций к видео
В начале марта стало известно, что YouTube закроет редактор аннотаций, а 2 мая запрет вступил в силу — теперь аннотации можно только удалять. После закрытия редактора существующие аннотации (текст и ссылки поверх видео) отображаются только при использовании настольного компьютера.
«На самом деле, зрители вообще не любят аннотаций и в среднем закрывают 12 аннотаций, прежде чем нажать на одну из них. И всё больше и больше зрителей отключают аннотации вообще», — комментирует решение менеджер по продукту Мули Салем (Muli Salem).
По данным сервиса, за последнее время использование аннотаций уменьшилось более чем на 70%.
«Так как не было официальной информации об отмене аннотаций, мы сталкиваемся с тем, что многие клиенты и агентства оказались не в курсе данного события. Равно как и не в курсе того, что YouTube не предложил достойные альтернативные решения. Отмена была вызвана в том числе и тем, что 60% всех просмотров видео YouTube приходится на смартфоны, а аннотации не доступны на мобильных устройствах. Сегодня функцию аннотаций успешно выполняют подсказки (боковое меню со ссылками) и конечные заставки, на которые можно вывести список других видео и ссылок».
Напомним, в начале мая YouTube запустил тест-драйв своего нового дизайна. Если хотите оценить обновлённый YouTube уже сейчас, зайдите на страницу youtube.com/new.
Источник: www.cossa.ru