Ferramenta de rotulagem de vídeo

Uma ferramenta de rotulagem de vídeo com caixas delimitadoras ao longo de quadros, projetada para preparação de datasets ML e fluxos de trabalho colaborativos.

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Sample Input Birth date: Jan 15, 1995, Target date: Oct 20, 2023
Computed Result Chronological Age: 28 Years, 9 Months, 5 Days (10,505 days elapsed)
Execution Mode Client-Side In-Browser JS
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About This Tool

A ferramenta permite rotular dados de vídeo para aprendizado de máquina oferecendo um fluxo de trabalho estruturado para criar e gerenciar bounding boxes por quadro. Ela se dirige a cientistas de dados, equipes de anotação e engenheiros ML que precisam de anotações escaláveis e reprodutíveis para detecção de objetos, rastreamento e reconhecimento de ações. Suporta colaboração, versionamento e formatos de exportação padrão para integração fácil em pipelines ML comuns.

Conceitualmente, o sistema aceita arquivos de vídeo, apresenta quadros para rotulagem, associa cada objeto rotulado a um ID estável e mantém a geometria por quadro. Oferece criação manual de caixas, atribuição de categorias e rastreamento automático opcional entre quadros adjacentes. Saídas disponíveis como COCO JSON, Pascal VOC XML ou CSV para se encaixar em pipelines de treinamento existentes. Funções centrais incluem amostragem de quadros, gestão de IDs e validação de dados.

Os diferenciais incluem suporte explícito para consistência de IDs entre quadros, interpolação simples e exportações em formato independente, sem a necessidade de um editor de vídeo separado. Enfatiza a qualidade dos dados com regras de validação que detectam caixas fora dos limites, IDs duplicados ou anotações de quadro ausentes, registrando a proveniência para reprodutibilidade.

Casos de uso típicos incluem rotulagem de vídeos de vigilância, clipes esportivos ou vídeos de produtos, onde são necessárias caixas delimitadoras rápidas e precisas entre quadros. Equipes se beneficiam de ciclos de rotulagem mais rápidos, menor deriva de anotação e exportação direta para conjuntos de dados padrão para treinamento de modelos e benchmarking.

How to Use

  1. Faça upload do vídeo e defina a taxonomia de rótulos.
  2. Rotule os primeiros quadros, crie caixas delimitadoras e atribua IDs.
  3. Rotule quadros adicionais e atribua IDs para manter a continuidade dos objetos.
  4. Use interpolação ou rastreamento para propagar caixas aos quadros não rotulados e refine conforme necessário.
  5. Execute validação para garantir que as coordenadas estejam dentro dos limites do quadro e que os IDs sejam consistentes.
  6. Exporte os conjuntos de dados em COCO JSON, Pascal VOC XML ou CSV e integre no fluxo ML.
How to use video labeling tool

Frequently Asked Questions

Find Quick Answers

Quais formatos de exportação são suportados e quais campos estão incluídos?
Os exports suportados são COCO JSON, Pascal VOC XML e CSV. COCO inclui imagens, anotações e categorias com campos como id, image_id, category_id, bbox (x_min, y_min, width, height). CSV fornece linhas por quadro com dados semelhantes de bounding box para fácil ingestão em pipelines de treino.
Como é implementado o rastreamento de objetos entre quadros?
O rastreamento usa uma associação baseada em IoU entre quadros adjacentes etiquetados. Se a sobreposição exceder um limiar, a mesma ID de objeto é reutilizada no quadro seguinte. Se não houver correspondência, uma nova ID é criada. Esta abordagem equilibra precisão e desempenho para grandes conjuntos de dados.
Posso interpolar rótulos entre quadros etiquetados?
Sim. Se uma ID de objeto permanece estável entre quadros etiquetados, as coordenadas da bounding box podem ser interpoladas linearmente para quadros não etiquetados entre eles, reduzindo o trabalho manual e preservando a continuidade dos dados.
O suporte à colaboração em equipes?
Sim. A ferramenta suporta anotação multiusuário com exports versionados, trilhas de auditoria por quadro e controles de acesso por função. Isso permite rotulagem paralela, fluxos de revisão e lançamentos reproduzíveis para pipelines de equipe.

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