Videoannoteringsværktøj

Værktøjet muliggør mærkning af videodata til maskinlæring ved at tilbyde en struktureret arbejdsproces til at oprette og håndtere bounding boxes pr. frame. Det henvender sig til dataforskere, annoteringsteams og ML-ingeniører, der har brug for skalerbare, gentagne annoteringer til objektdetektion, sporing og handlinggenkendelse. Det understøtter samarbejde, versionering og standard-exportformater, så data nemt kan integreres i almindelige ML-pipelines.

Konceptuelt tager systemet imod videofiler, viser frames til mærkning, tildeler hver markeret genstand en stabil ID og bevarer geometrien pr. frame. Det tilbyder manuel boksoprettelse, kategoritildeling og valgfri automatisk sporing mellem tilstødende frames. Output er tilgængeligt som COCO JSON, Pascal VOC XML eller CSV for at passe ind i eksisterende træningspipelines. Nøglefunktioner omfatter frame-sampling, ID-styring og datavalidering.

Værktøjets differentieringspunkter ligger i eksplicit understøttelse af konsistens i ID’er over frames, enkel interpolation og format-uafhængige exports – uden behov for en separat videoredigerer. Det lægger vægt på datakvalitet med valideringsregler, der opdager ud-af-bounds bokse, dublede IDs og manglende frame-annoteringer og registrerer oprindelse for reproducerbarhed.

Typiske anvendelsestilfælde inkluderer mærkning af overvågningsvideoer, sportsclips eller produktvideoer, hvor hurtige, præcise bounding boxes over frames er nødvendige. Team får kortere mærkningscyklusser, mindre annoteringsdrift og direkte eksport til standarddatasæt til modeltræning og benchmarking.