如何快速準備高質量的視頻標注數據？

如何快速準備高質量的視頻標注數據？

隨著AI的快速發(fā)展，如何快速準備大量高質量的數據已經成為AI開發(fā)過程中一個極具挑戰(zhàn)性的問題！隨著視頻監(jiān)控、抖音等短視頻APP的快速發(fā)展，視頻數據越來越多，應用也越來越廣，比如人臉識別門禁、人臉識別考勤、交通違規(guī)識別、智能交通等，這些AI技術的應用離不開視頻及其標注數據的準備。本教程將基于視頻類型的數據集，指導您如何使用華為云ModelArts對視頻類數據進行快速標注，得到高質量的視頻標注數據。標注后的數據集，經過發(fā)布即可用于模型訓練和部署AI應用等。

數據準備

參考此文檔，完成ModelArts準備工作。包括注冊華為云賬號、ModelArts全局配置和OBS相關操作。

ModelArts產品地址?？梢赃吙床┛瓦厡嶋H操作：https://console.huaweicloud.com/modelarts/?region=cn-north-4#/dataset

下載數據

此次體驗數據包含9個短視頻。需要從AI Gallery下載數據至OBS。視頻的數據集名字為：交通違規(guī)。

首先進入AI Gallery，選擇數據，然后搜索dataset-video-9

創(chuàng)建數據集

創(chuàng)建視頻數據集，輸入路徑選擇從Gallery下載數據的位置。并添加"person"，“car”的標簽

開始標注

數據集詳情頁中，展示了此數據集中 “未標注” 和 “已標注” 的視頻。

標注欄與物體檢測類似，支持畫框、多邊形、圓、實線、虛線、點的標注。

在“未標注”頁簽左側視頻列表中，單擊目標視頻文件，打開標注頁面。

在標注頁面中，播放視頻，當視頻播放至待標注時間時，單擊進度條中的暫停按鈕，將視頻暫停至某一畫面。

在左側區(qū)域選擇標注框，默認為矩形框。使用鼠標在視頻畫面中框出目標，然后在彈出的添加標簽文本框中，直接輸入新的標簽名，在文本框前面選中標簽顏色，單擊“添加”完成1個物體的標注。如果已存在標簽，從下拉列表中選擇已有的標簽，然后單擊“添加”完成標注。逐步此畫面中所有物體所在位置，一張畫面可添加多個標簽。

示例1：對交通違規(guī)情況所在幀進行標注：斑馬線車輛未禮讓行人

示例2：無牌車輛闖紅燈

上一個暫停畫面標注完成后，在進度條處單擊播放按鈕繼續(xù)播放，在需要標注的畫面中暫停，然后繼續(xù)標注目標物體。界面右側將呈現當前視頻帶標注的時間點。

修改標注

在界面右上角點擊標簽類別，可顯示當前文件標簽：

當數據完成標注后，您還可以進入“已標注”頁簽，刪除標注數據。

單擊目標編號操作列的，刪除該段視頻的標注。您也可以單擊標注視頻文件上方的叉號刪除標注，然后單擊“確認標注”。

在“已標注”頁簽下，單擊目標視頻文件，在標注頁面右側的**“當前文件標簽”**下，可單擊時間點右側小三角展開詳情，您可以修改或刪除標簽。

修改標簽：單擊標簽右側的編輯按鈕，標簽名稱可進行修改。

刪除標簽：單擊標簽右側的刪除按鈕，將直接刪除此標簽。如果單擊畫面時間右側的刪除按鈕，將刪除此畫面下的所有標簽。

發(fā)布數據集

標注完成后，可以發(fā)布版本，會將當前數據集數據存檔。

數據集發(fā)布后，相關文件的目錄結構說明：

由于數據集是基于OBS目錄管理的，發(fā)布為新版本后，對應的數據集輸出位置，也將基于新版本生成目錄。

在數據集發(fā)布后，其相關文件的目錄結構如下。

其manifest文件存放在此目錄下：

標注結果文件(XML)為VOC格式，存放在數據集輸出目錄下：

|-- user-specified-output-path |-- DatasetName-datasetId |-- annotation |-- VersionMame1 |-- VersionMame1.manifest |-- annotations |-- images |-- videoName1 |-- videoName1.timestamp.xml |-- videoName2 |-- videoName2.timestamp.xml |-- VersionMame2 ... |-- ...

視頻標注的關鍵幀存在數據集的輸入目錄下：

|-- user-specified-input-path |-- images |-- videoName1 |-- videoName1.timestamp.jpg |-- videoName2 |-- videoName2.timestamp.jpg

參考：

【1】華為云ModelArts文檔中心：https://support.huaweicloud.com/bestpractice-modelarts/modelarts_10_0018.html

【2】如何快速準備高質量的AI數據？ https://bbs.huaweicloud.com/blogs/261979

【3】更多功能：https://bbs.huaweicloud.com/blogs/262413

【4】ModelArts產品地址：https://console.huaweicloud.com/modelarts/?region=cn-north-4#/dataset

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