Videoannoteringsværktøj

Værktøjet tillader forskere at mærke objekter i videoframes ved hjælp af bounding boxes, polygoner eller polylinjer, med støtte til frame-baseret sporing og kortsigtet propagationsfunktionalitet. Det kører offline på lokale data, hvilket sikrer privatliv og reproducerbarhed. Open-source-kernen muliggør tilpassede exporters og plugin-udvidelser, hvilket reducerer leverandørbinding.
Koncepter: brugeren importerer en video, definerer et mærkningsschema og annoterer frames gennem en redigerbar canvas, der registrerer rumlige annotationer og tidslige relationer. Annotationer kan eksporteres til standarddatasæt som COCO, YOLO eller Pascal VOC, hvilket letter integration i ML-pipelines. Fokus ligger på dataintegritet gennem unikke IDs, koordinatvalidering og formatkonforme uddata.
Hvem nyder fordel af det: AI-forskere, data-annoteringsteams, robotingeniører og videoanalyse-praktikere, der kræver gennemsigtige værktøjer, reproducerbare resultater og kontrol over data. Den unikke værdi ligger i open-source-kernen, udvidelige exporters, offline-drift og understøttelse af multi-type annoteringer med sporing på tværs af frames. Nøglefunktioner omfatter robust skemastyring, flere annoteringstyper, kvalitetskontroller og standard-exporter. Typiske anvendelsesscenarier omfatter overvågningsmærkning, oprettelse af datasæt til autonome systemer og medieanalyse-eksperimenter.
Brugsområder inkluderer initial mærkning, iterativ modeltræning og datasæt- revisioner, hvor sporbarhed og reproducerbarhed er afgørende.