Video-Labeling-Tool

De tool maakt labeling van videodata voor machine learning mogelijk door een gestructureerde workflow te bieden voor het maken en beheren van bounding boxes per frame. Het richt zich op data scientists, annotatieteams en ML-engineers die schaalbare, herhaalbare annotaties nodig hebben voor objectdetectie, tracking en actherkenning. Het ondersteunt samenwerking, versiebeheer en standaard exportformaten om naadloos aan te sluiten op gangbare ML-pijplines.

Conceptueel neemt het systeem videobestanden in, toont frames om te labelen, koppelt elk gelabeld object aan een stabiele ID en behoudt de geometrie per frame. Het biedt handmatige box-creatie, categorie-toewijzing en optionele automatische tracking over aangrenzende frames. Outputs zijn beschikbaar als COCO JSON, Pascal VOC XML of CSV om in bestaande trainingspijplines te passen. Kernfuncties zijn frame-sampling, ID-beheer en data-validatie.

De differentiators van de tool liggen in expliciete ondersteuning voor cross-frame ID-consistentie, eenvoudige interpolatie en formaat-onafhankelijke exports, zonder een aparte videobewerker nodig te hebben. Het benadrukt data kwaliteit met validatieregels die out-of-bounds boxes, dubbele IDs of ontbrekende frame-annotaties detecteren en het legt de herkomst vast voor reproduceerbaarheid.

Typische use cases omvatten labeling van surveillancevideo's, sportclips of productvideo's waar snelle, nauwkeurige bounding boxes over frames nodig zijn. Teams profiteren van snellere labelingcycli, minder annotatierot en directe exports naar standaarddatasets voor modeltraining en benchmarking.