Anu CVML Video Annotation Tool

Projetado para equipes de dados e anotadores para preparar rapidamente conjuntos de dados de anotação de vídeo de alta qualidade para fluxos ML, possibilitando rotulagem em escala e anotações consistentes.

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About This Tool

A Anu CVML Video Annotation Tool oferece um fluxo de trabalho de ponta a ponta para criar anotações de vídeo por quadro para pipelines de visão computacional e ML. Aceita ativos de vídeo, aplica um esquema de anotação definido (caixas, polígonos, rótulos e trilhas) e aplica rótulos ao longo dos quadros com opções para quadros-chave e interpolação de trilhas. O sistema armazena dados por quadro, suporta colaboração multiusuário e aplica controles de qualidade para garantir consistência entre anotadores. Exportações seguem formatos CV comuns (COCO, VOC, JSON) e integram-se a pipelines de treinamento. A ferramenta destina-se a equipes de ciência de dados, estúdios de rotulagem e laboratórios de pesquisa que lidam com grandes conjuntos de vídeos. Diferenciais incluem definições de schema flexíveis, interpolação quadro-a-quadro e adaptadores de exportação robustos para esquemas padrão, reduzindo o retrabalho e tornando os fluxos de rotulagem reproduzíveis.

How to Use

  1. Faça upload dos seus vídeos e defina o esquema de anotação (caixas, polígonos, rótulos e IDs de trilha).
  2. Configure as configurações do projeto como sistema de coordenadas, formatos de exportação e regras QC.
  3. Crie anotações quadro a quadro ou via quadros-chave com interpolação automática entre quadros intermediários.
  4. Execute verificações de qualidade para verificar a completude dos rótulos, equilíbrio de classes e continuidade das trilhas ao longo do vídeo.
  5. Exporte o arquivo de anotação no formato COCO, VOC ou JSON e faça o download para o treinamento do modelo.
How to use anu cvml video annotation tool

Frequently Asked Questions

Find Quick Answers

Quais formatos de exportação são suportados?
COCO, VOC e JSON. Você pode incluir metadados como rótulos, trilhas e carimbos de tempo, garantindo compatibilidade com pipelines de ML.
Vários anotadores podem trabalhar no mesmo projeto?
Sim. Suporta colaboração multiusuário com permissões baseadas em função, histórico de alterações e fluxos de revisão.
Há pré-rotulagem disponível?
Sim. Sugestões automáticas de rotulagem podem ser geradas a partir de modelos pré-treinados. Anotadores revisam e corrigem resultados para acelerar a rotulagem com supervisão humana.
Como lida com grandes conjuntos de vídeos?
Suporta processamento em blocos, rotulagem em paralelo e exports recomeçáveis. Projetos podem ser divididos entre tarefas ou equipes com pontos de progresso para minimizar retrabalho.

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