什么是深度学习的视频标注？

视频标注是标记视频剪辑的过程，将其准备为训练深度学习 (DL) 和机器学习 (ML) 模型的数据集，然后将这些预训练的神经网络用于计算机视觉应用，例如自动视频分类工具。

 ML是人工智能 (AI) 研究的一个领域，可以追溯到1940年代初期。这是开发人工网络以模拟人脑的神经功能和工作流系统的时代。然而，机器学习现在被归类为狭义的人工智能研究，这仍然与AGI（人工智能）有很大的不同。

同时，深度学习是ML的一个子领域。这涉及更大的人工神经网络，这些人工神经网络使用大量数据进行训练。当更强大的计算机开始用于训练 ML 模型时，这个子领域就开始了。

另一方面，计算机视觉应用程序是使用ML和DL模型来处理视觉数据的工具。这些是面部识别和人员识别应用程序、图像分类和自动视频标记平台等。这些现在已集成到企业、政府机构、中小企业和独立研究小组的许多后端和面向客户的系统中。

用于深度学习的逐帧视频标注

标注视频数据集在很大程度上类似于为计算机视觉应用程序的 DL 模型准备图像数据集。主要区别在于，视频被处理为逐帧图像数据。例如，一个帧率为30fps（每秒帧数）的60秒视频剪辑由1800视频帧组成，可以将其视为1800个静态图像。

因此，标注一个60秒的视频剪辑可能需要花费大量时间。现在想象一下，对一个总价值超过100小时视频的数据集执行此操作。这就是为什么大多数ML和DL开发小组选择标注某个帧，并在相当数量的帧失效后再次执行此操作。许多人密切关注某些指标，例如当前视频序列的前景和背景场景的重大变化。他们这样做是为了标注其最相关的部分。

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