Outil d'annotation vidéo

L'outil permet l'étiquetage de données vidéo pour l'apprentissage automatique en proposant un flux de travail structuré pour créer et gérer des boîtes englobantes au niveau des frames. Il cible les data scientists, les équipes d'annotation et les ingénieurs ML qui ont besoin d'étiquetages évolutifs et reproductibles pour la détection d'objets, le suivi et la reconnaissance d'actions. Il prend en charge la collaboration, le versioning et les formats d'export standard pour s'intégrer aux pipelines ML courants.

Conceptionnellement, le système ingère des fichiers vidéo, présente les frames pour l'annotation, associe chaque objet étiqueté à un identifiant stable et préserve la géométrie par frame. Il propose une création manuelle de boîtes, l'attribution de catégories et la traque automatique optionnelle entre frames adjacentes. Les sorties sont fournies au format COCO JSON, Pascal VOC XML ou CSV pour s'adapter aux pipelines d'entraînement existants. Les fonctionnalités principales incluent l'échantillonnage des frames, la gestion des IDs et la validation des données.

Les différenciateurs du tool résident dans le soutien explicite à la cohérence des IDs entre les frames, l'interpolation simple et les exports indépendants du format, sans nécessiter un éditeur vidéo séparé. Il met l'accent sur la qualité des données avec des règles de validation qui détectent les boîtes hors cadre, les IDs en double ou les annotations manquantes et il enregistre la provenance pour la reproductibilité.

Les cas d'utilisation typiques incluent l'étiquetage de vidéos de surveillance, de clips sportifs ou de vidéos produit, lorsque des boîtes englobantes rapides et précises sur plusieurs frames sont requises. Les équipes bénéficient de cycles de labellisation plus rapides, d'une dérive d'annotation réduite et d'un Export direct vers des jeux de données standard pour l'entraînement et le benchmarking.