वीडियो एनोटेशन और लेबलिंग के साथ मशीन लर्निंग सटीकता को अधिकतम करना:  

वीडियो एनोटेशन तकनीक

छवि और वीडियो एनोटेशन लगभग समान उपकरणों और तकनीकों का उपयोग करते हैं, हालांकि यह अधिक जटिल और श्रम प्रधान है। एक छवि के विपरीत, एक वीडियो को एनोटेट करना मुश्किल होता है क्योंकि इसमें प्रति सेकंड लगभग 60 फ़्रेम हो सकते हैं। वीडियो को एनोटेट करने में अधिक समय लगता है और इसके लिए उन्नत एनोटेशन टूल की भी आवश्यकता होती है।

एकल छवि विधि

एकल-छवि वीडियो लेबलिंग विधि पारंपरिक तकनीक है जो वीडियो से प्रत्येक फ़्रेम को निकालती है और फ़्रेम को एक-एक करके एनोटेट करती है। वीडियो को कई फ़्रेमों में विभाजित किया गया है, और प्रत्येक छवि को पारंपरिक का उपयोग करके एनोटेट किया गया है छवि एनोटेशन विधि. उदाहरण के लिए, एक 40fps वीडियो को 2,400 प्रति मिनट के फ्रेम में तोड़ा जाता है.

एनोटेटर टूल के उपयोग में आने से पहले एकल छवि पद्धति का उपयोग किया गया था; हालाँकि, यह वीडियो की व्याख्या करने का एक कुशल तरीका नहीं है। यह विधि समय लेने वाली है और वीडियो द्वारा प्रदान किए जाने वाले लाभों को प्रदान नहीं करती है।

इस पद्धति की एक और बड़ी कमी यह है कि चूंकि पूरे वीडियो को अलग-अलग फ़्रेमों के संग्रह के रूप में माना जाता है, यह वस्तु की पहचान में त्रुटियाँ पैदा करता है। एक ही वस्तु को अलग-अलग फ्रेम में अलग-अलग लेबल के तहत वर्गीकृत किया जा सकता है, जिससे पूरी प्रक्रिया सटीकता और संदर्भ खो देती है।

एकल छवि पद्धति का उपयोग करके वीडियो की व्याख्या करने में लगने वाला समय असाधारण रूप से अधिक होता है, जिससे परियोजना की लागत बढ़ जाती है। 20fps से कम के एक छोटे प्रोजेक्ट को भी एनोटेट करने में लंबा समय लगेगा। गलत वर्गीकरण की बहुत सारी त्रुटियां, छूटी हुई समय-सीमाएं और एनोटेशन त्रुटियां हो सकती हैं।

सतत फ्रेम विधि

सतत फ्रेम या स्ट्रीमिंग फ्रेम विधि अधिक लोकप्रिय है। यह विधि एनोटेशन टूल का उपयोग करती है जो पूरे वीडियो में वस्तुओं को उनके फ्रेम-दर-फ्रेम स्थान के साथ ट्रैक करती है। इस पद्धति का उपयोग करके, निरंतरता और संदर्भ अच्छी तरह से बनाए रखा जाता है।

सतत फ्रेम विधि एक फ्रेम और दूसरे फ्रेम में पिक्सल को सटीक रूप से कैप्चर करने और वर्तमान छवि में पिक्सल की गति का विश्लेषण करने के लिए ऑप्टिकल प्रवाह जैसी तकनीकों का उपयोग करती है। यह यह भी सुनिश्चित करता है कि वीडियो में वस्तुओं को लगातार वर्गीकृत और लेबल किया गया है। इकाई को फ़्रेम के अंदर और बाहर जाने पर भी लगातार पहचाना जाता है।

जब इस पद्धति का उपयोग वीडियो को एनोटेट करने के लिए किया जाता है, तो मशीन लर्निंग प्रोजेक्ट वीडियो की शुरुआत में मौजूद वस्तुओं की सटीक पहचान कर सकता है, कुछ फ़्रेमों के लिए दृश्य से गायब हो सकता है और फिर से प्रकट हो सकता है।

यदि एनोटेशन के लिए एकल छवि पद्धति का उपयोग किया जाता है, तो कंप्यूटर फिर से दिखने वाली छवि को एक नई वस्तु के रूप में मान सकता है जिसके परिणामस्वरूप गलत वर्गीकरण हो सकता है। हालाँकि, एक सतत फ्रेम विधि में, कंप्यूटर छवियों की गति पर विचार करता है, यह सुनिश्चित करता है कि वीडियो की निरंतरता और अखंडता अच्छी तरह से बनी रहे।

निरंतर फ्रेम विधि एनोटेट करने का एक तेज़ तरीका है, और यह एमएल परियोजनाओं को अधिक क्षमता प्रदान करती है। एनोटेशन सटीक है, मानव पूर्वाग्रह को समाप्त करता है, और वर्गीकरण अधिक सटीक है। हालांकि, यह जोखिम के बिना नहीं है। कुछ कारक जो इसकी प्रभावशीलता को बदल सकते हैं जैसे छवि गुणवत्ता और वीडियो रिज़ॉल्यूशन।