De nauwkeurigheid van machine learning maximaliseren met video-annotatie en -labeling:
Een uitgebreide gids
Beeld zegt meer dan duizend woorden is een vrij algemeen gezegde dat we allemaal hebben gehoord. Als een foto meer zou kunnen zeggen dan duizend woorden, stel je dan eens voor wat een video zou kunnen zeggen? Een miljoen dingen misschien. Een van de revolutionaire deelgebieden van kunstmatige intelligentie is computerleren. Geen van de baanbrekende toepassingen die ons zijn beloofd, zoals auto's zonder bestuurder of intelligente kassa's in de winkel, is mogelijk zonder video-annotatie.
Kunstmatige intelligentie wordt in verschillende sectoren gebruikt om complexe projecten te automatiseren, innovatieve en geavanceerde producten te ontwikkelen en waardevolle inzichten te leveren die de aard van het bedrijf veranderen. Computervisie is zo'n subveld van AI dat de manier waarop verschillende industrieën die afhankelijk zijn van enorme hoeveelheden vastgelegde afbeeldingen en video's, volledig kan veranderen.
Computervisie, ook wel CV genoemd, stelt computers en gerelateerde systemen in staat om zinvolle gegevens te halen uit visuals - afbeeldingen en video's, en de nodige actie te ondernemen op basis van die informatie. Machine learning-modellen zijn getraind om patronen te herkennen en deze informatie vast te leggen in hun kunstmatige opslag om realtime visuele gegevens effectief te interpreteren.
Voor wie is deze gids bedoeld?
Deze uitgebreide gids is voor:
- Alle ondernemers en solopreneurs die regelmatig enorme hoeveelheden gegevens verwerken
- AI en machine learning of professionals die aan de slag gaan met procesoptimalisatietechnieken
- Projectmanagers die een snellere time-to-market voor hun AI-modellen of AI-gestuurde producten willen implementeren
- En tech-enthousiastelingen die graag ingaan op de details van de lagen die betrokken zijn bij AI-processen.
Wat is videoannotatie?
Videoannotatie is de techniek van het herkennen, markeren en labelen van elk object in een video. Het helpt machines en computers frame-to-frame bewegende objecten in een video te herkennen.
In eenvoudige bewoordingen, een menselijke annotator bekijkt een video, labelt de afbeelding frame voor frame en compileert deze in vooraf bepaalde categoriegegevenssets, die worden gebruikt om algoritmen voor machine learning te trainen. De visuele gegevens worden verrijkt door het toevoegen van tags met kritieke informatie over elk videoframe.
Ingenieurs hebben de geannoteerde afbeeldingen gecompileerd tot datasets onder vooraf bepaalde
categorieën om hun vereiste ML-modellen te trainen. Stel je voor dat je een model traint om zijn vermogen om verkeerssignalen te begrijpen te verbeteren. Wat in wezen gebeurt, is dat het algoritme wordt getraind op grondwaarheidsgegevens die enorme hoeveelheden video's bevatten die verkeerssignalen tonen, wat het ML-model helpt om de verkeersregels nauwkeurig te voorspellen.
Doel van video-annotatie en -labeling in ML
Videoannotatie wordt voornamelijk gebruikt voor het maken van een dataset voor het ontwikkelen van een op visuele waarneming gebaseerd AI-model. Geannoteerde video's worden veelvuldig gebruikt om autonome voertuigen te bouwen die verkeersborden en de aanwezigheid van voetgangers kunnen detecteren, rijstrookgrenzen kunnen herkennen en ongevallen als gevolg van onvoorspelbaar menselijk gedrag kunnen voorkomen. Geannoteerde video's dienen specifieke doeleinden van de detailhandel in termen van winkels zonder kassa en het verstrekken van op maat gemaakte productaanbevelingen.
Het wordt ook gebruikt in medische en gezondheidszorggebieden, met name in medische AI, voor nauwkeurige ziekte-identificatie en hulp tijdens operaties. Wetenschappers gebruiken deze technologie ook om de effecten van zonnetechnologie op vogels te bestuderen.
Videoannotatie heeft verschillende toepassingen in de echte wereld. Het wordt in veel industrieën gebruikt, maar de auto-industrie maakt vooral gebruik van zijn potentieel om autonome voertuigsystemen te ontwikkelen. Laten we het hoofddoel nader bekijken.
Detecteer de objecten
Videoannotatie helpt machines om objecten te herkennen die in de video's zijn vastgelegd. Omdat machines de wereld om hen heen niet kunnen zien of interpreteren, hebben ze de hulp nodig van: mensen om de doelobjecten te identificeren en ze nauwkeurig te herkennen in meerdere frames.
Om een machine learning-systeem vlekkeloos te laten werken, moet het worden getraind op enorme hoeveelheden gegevens om het gewenste resultaat te bereiken
Lokaliseer de objecten
Er zijn veel objecten in een video en het is een uitdaging om voor elk object aantekeningen te maken en soms ook niet nodig. Objectlokalisatie betekent het lokaliseren en annoteren van het meest zichtbare object en het meest centrale deel van de afbeelding.
De objecten volgen
Video-annotatie wordt voornamelijk gebruikt bij het bouwen van autonome voertuigen, en het is van cruciaal belang om een objectvolgsysteem te hebben dat machines helpt om menselijk gedrag en wegdynamiek nauwkeurig te begrijpen. Het helpt bij het volgen van de verkeersstroom, bewegingen van voetgangers, rijstroken, signalen, verkeersborden en meer.
De activiteiten volgen
Een andere reden waarom video-annotaties essentieel zijn, is dat het wordt gebruikt om: computervisie trainen-gebaseerde ML-projecten om menselijke activiteiten en poses nauwkeurig in te schatten. Video-annotatie helpt de omgeving beter te begrijpen door menselijke activiteit te volgen en onvoorspelbaar gedrag te analyseren. Bovendien helpt dit ook om ongevallen te voorkomen door de activiteiten van niet-statische objecten zoals voetgangers, katten, honden en meer te monitoren en hun bewegingen te schatten om voertuigen zonder bestuurder te ontwikkelen.
Videoannotatie versus afbeeldingannotatie
Video- en afbeeldingannotaties lijken in veel opzichten op elkaar, en de technieken die worden gebruikt om frames te annoteren, zijn ook van toepassing op videoannotaties. Er zijn echter een paar fundamentele verschillen tussen deze twee, die bedrijven zullen helpen bij het bepalen van het juiste type gegevens annotatie ze nodig hebben voor hun specifieke doel.
Data
Wanneer u een video en een stilstaand beeld vergelijkt, is een bewegend beeld zoals een video een veel complexere gegevensstructuur. Een video biedt veel meer informatie per frame en veel meer inzicht in de omgeving.
In tegenstelling tot een stilstaand beeld dat een beperkte waarneming vertoont, videogegevens geeft waardevolle inzichten in de positie van het object. Het laat je ook weten of het object in kwestie beweegt of stilstaat en vertelt je ook over de richting van zijn beweging.
Als u bijvoorbeeld naar een foto kijkt, kunt u misschien niet onderscheiden of een auto net is gestopt of gestart. Een video geeft je veel meer duidelijkheid dan een afbeelding.
Omdat een video een reeks afbeeldingen is die in een reeks worden afgeleverd, biedt deze ook informatie over gedeeltelijk of volledig geblokkeerde objecten door voor- en naframes te vergelijken. Aan de andere kant spreekt een beeld over het heden en geeft het je geen maatstaf om te vergelijken.
Ten slotte heeft een video meer informatie per eenheid of frame dan een afbeelding. En wanneer bedrijven immersive of complexe willen ontwikkelen AI en machine learning oplossingen, komt video-annotatie van pas.
Annotatieproces
Omdat video's complex en doorlopend zijn, vormen ze een extra uitdaging voor annotators. Annotators moeten elk frame van de video nauwkeurig onderzoeken en de objecten in elke fase en elk frame nauwkeurig volgen. Om dit effectiever te bereiken, brachten videoannotatiebedrijven vroeger verschillende teams samen om video's te annoteren. Het handmatig annoteren bleek echter een moeizame en tijdrovende taak.
Technologische vooruitgang heeft ervoor gezorgd dat computers tegenwoordig moeiteloos interessante objecten kunnen volgen over de hele lengte van de video en hele segmenten kunnen annoteren met weinig tot geen menselijke tussenkomst. Daarom wordt video-annotatie veel sneller en nauwkeuriger.
Nauwkeurigheid
Bedrijven gebruiken annotatietools om meer duidelijkheid, nauwkeurigheid en efficiëntie in het annotatieproces te garanderen. Door het gebruik van annotatietools wordt het aantal fouten aanzienlijk verminderd. Om video-annotaties effectief te laten zijn, is het van cruciaal belang om in de hele video dezelfde categorisatie of labels voor hetzelfde object te gebruiken.
Hulpmiddelen voor video-annotatie kan objecten automatisch en consistent over frames volgen en vergeet niet om dezelfde context te gebruiken voor categorisering. Het zorgt ook voor meer consistentie, nauwkeurigheid en betere AI-modellen.
[Lees verder: Wat is beeldannotatie en -labeling voor computervisie]
Videoannotatietechnieken
Voor beeld- en video-annotaties worden bijna dezelfde tools en technieken gebruikt, hoewel het complexer en arbeidsintensiever is. In tegenstelling tot een enkele afbeelding is een video moeilijk te annoteren, aangezien deze bijna 60 frames per seconde kan bevatten. Video's hebben meer tijd nodig om te annoteren en vereisen ook geavanceerde annotatietools.
Enkele afbeeldingsmethode
De methode voor het labelen van video's met één afbeelding is de traditionele techniek die elk frame uit de video haalt en de frames een voor een annoteert. De video is opgedeeld in verschillende frames en elke afbeelding is geannoteerd met behulp van de traditionele afbeelding annotatie methode. Een video van 40 fps wordt bijvoorbeeld opgesplitst in frames van 2,400 per minuut.
De methode met één afbeelding werd gebruikt voordat annotatortools in gebruik kwamen; dit is echter geen efficiënte manier om video aantekeningen te maken. Deze methode is tijdrovend en levert niet de voordelen op die een video biedt.
Een ander groot nadeel van deze methode is dat, aangezien de hele video wordt beschouwd als een verzameling afzonderlijke frames, er fouten ontstaan bij de identificatie van objecten. Hetzelfde object kan onder verschillende labels in verschillende frames worden geclassificeerd, waardoor het hele proces nauwkeurigheid en context verliest.
De tijd die gemoeid is met het annoteren van video's met behulp van de enkele afbeeldingsmethode is uitzonderlijk hoog, wat de kosten van het project verhoogt. Zelfs een kleiner project van minder dan 20 fps zal lang duren om te annoteren. Er kunnen veel misclassificatiefouten, gemiste deadlines en annotatiefouten zijn.
Continue framemethode
De continue frame- of streamingframe-methode is de meest populaire. Deze methode maakt gebruik van annotatietools die de objecten in de video volgen met hun locatie per frame. Door gebruik te maken van deze methode blijft de continuïteit en context goed behouden.
De continue framemethode maakt gebruik van technieken zoals optische stroom om de pixels in het ene frame en het volgende nauwkeurig vast te leggen en de beweging van de pixels in het huidige beeld te analyseren. Het zorgt er ook voor dat objecten in de hele video consistent worden geclassificeerd en gelabeld. De entiteit wordt consistent herkend, zelfs wanneer deze in en uit het frame beweegt.
Wanneer deze methode wordt gebruikt om video's te annoteren, kan het machine learning-project nauwkeurig objecten identificeren die aan het begin van de video aanwezig zijn, enkele frames uit het zicht verdwijnen en weer verschijnen.
Als een enkele afbeeldingsmethode wordt gebruikt voor annotaties, kan de computer de opnieuw verschenen afbeelding als een nieuw object beschouwen, wat resulteert in een verkeerde classificatie. Bij een continue framemethode houdt de computer echter rekening met de beweging van de beelden, zodat de continuïteit en integriteit van de video goed worden behouden.
De continue framemethode is een snellere manier om aantekeningen te maken en biedt meer mogelijkheden voor ML-projecten. De annotatie is nauwkeurig, elimineert menselijke vooroordelen en de categorisering is nauwkeuriger. Het is echter niet zonder risico's. Sommige factoren die de effectiviteit ervan kunnen veranderen, zoals beeldkwaliteit en videoresolutie.
Soorten videolabels / annotaties
Er worden verschillende video-annotatiemethoden gebruikt, zoals een oriëntatiepunt, semantische, 3D-blok, polygoon en polylijnannotatie, om video's te annoteren. Laten we eens kijken naar de meest populaire hier.
Annotatie op oriëntatiepunt
Oriëntatiepuntannotatie, ook wel sleutelpunt genoemd, wordt over het algemeen gebruikt om kleinere objecten, vormen, houdingen en bewegingen te identificeren.
Punten worden over het object geplaatst en gekoppeld, waardoor een skelet van het item in elk videoframe wordt gecreëerd. Dit type annotatie wordt voornamelijk gebruikt om gelaatstrekken, houdingen, emoties en menselijke lichaamsdelen te detecteren voor het ontwikkelen van AR/VR-toepassingen, gezichtsherkenningstoepassingen en sportanalyses.
Semantische segmentatie
Semantische segmentatie is een ander type videoannotatie waarmee betere modellen voor kunstmatige intelligentie worden getraind. Elke pixel die in een afbeelding aanwezig is, wordt in deze methode toegewezen aan een specifieke klasse.
Door een label toe te wijzen aan elke beeldpixel, behandelt semantische segmentatie verschillende objecten van dezelfde klasse als één entiteit. Wanneer u echter semantische segmentatie van instanties gebruikt, worden verschillende objecten van dezelfde klasse behandeld als verschillende afzonderlijke instanties.
3D kubusvormige annotatie
Dit type annotatietechniek wordt gebruikt voor een nauwkeurige 3D-weergave van objecten. De 3D-begrenzingsdoosmethode helpt bij het labelen van de lengte, breedte en diepte van het object wanneer het in beweging is en analyseert hoe het interageert met de omgeving. Het helpt bij het detecteren van de positie en het volume van het object in relatie tot zijn driedimensionale omgeving.
Annotators beginnen met het tekenen van begrenzingsvakken rond het object van belang en houden ankerpunten aan de rand van het vak. Als tijdens beweging een van de ankerpunten van het object is geblokkeerd of uit het zicht is vanwege een ander object, is het mogelijk om te zien waar de rand zou kunnen zijn op basis van de gemeten lengte, hoogte en hoek in het frame ongeveer.
Veelhoek annotatie
Polygoon-annotatietechniek wordt over het algemeen gebruikt wanneer de 2D- of 3D-begrenzingsvaktechniek onvoldoende blijkt te zijn om de vorm van een object nauwkeurig of in beweging te meten. Polygoonannotatie meet bijvoorbeeld waarschijnlijk een onregelmatig object, zoals een mens of een dier.
Om de polygoonannotatietechniek nauwkeurig te laten zijn, moet de annotator lijnen tekenen door stippen precies rond de rand van het betreffende object te plaatsen.
Polylijn annotatie
Polyline-annotatie helpt bij het trainen van computergebaseerde AI-tools om straatstroken te detecteren voor het ontwikkelen van zeer nauwkeurige autonome voertuigsystemen. Met de computer kan de machine de richting, het verkeer en de omleiding zien door rijstroken, grenzen en grenzen te detecteren.
De annotator trekt precieze lijnen langs de rijstrookgrenzen, zodat het AI-systeem rijstroken op de weg kan detecteren.
2D-begrenzingsvak
De 2D-begrenzingsvakmethode is misschien wel de meest gebruikte methode om video's te annoteren. Bij deze methode plaatsen annotators rechthoekige vakken rond de objecten van belang voor identificatie, categorisering en labeling. De rechthoekige dozen worden handmatig rond de objecten over frames getrokken wanneer ze in beweging zijn.
Om ervoor te zorgen dat de 2D-begrenzingskadermethode efficiënt werkt, moet de annotator ervoor zorgen dat het kader zo dicht mogelijk bij de rand van het object wordt getekend en op de juiste manier over alle frames wordt gelabeld.
Gebruikscases voor video-annotatie-industrie
De mogelijkheden van video-annotatie lijken eindeloos; sommige industrieën gebruiken deze technologie echter veel meer dan andere. Maar het is ongetwijfeld waar dat we bijna het topje van deze innovatieve ijsberg hebben aangeraakt, en er moet nog meer komen. Hoe dan ook, we hebben de industrieën opgesomd die steeds meer vertrouwen op videoannotatie.
Autonome voertuigsystemen
AI-systemen met computervisie helpen bij de ontwikkeling van zelfrijdende en zelfrijdende auto's. Video-annotatie wordt veel gebruikt bij de ontwikkeling van geavanceerde autonome voertuigsystemen voor objectdetectie, zoals signalen, andere voertuigen, voetgangers, straatverlichting en meer.
Medische kunstmatige intelligentie
De zorgsector ziet ook een grotere toename van het gebruik van video-annotatiediensten. Een van de vele voordelen die computervisie biedt, zijn medische diagnostiek en beeldvorming.
Hoewel het waar is dat medische AI pas sinds kort gebruik begint te maken van de voordelen van computervisie, zijn we er zeker van dat het een overvloed aan voordelen te bieden heeft aan de medische industrie. Video-annotatie blijkt nuttig te zijn bij het analyseren van mammogrammen, röntgenfoto's, CT-scans en meer om de toestand van patiënten te helpen bewaken. Het helpt ook beroepsbeoefenaren in de gezondheidszorg bij het vroegtijdig identificeren van aandoeningen en het helpen bij operaties.
Detailhandel
De detailhandel maakt ook gebruik van video-annotaties om het consumentengedrag te begrijpen en zo haar diensten te verbeteren. Door video's van consumenten in winkels te annoteren, is het mogelijk om te weten hoe klanten de producten selecteren, producten terugbrengen naar de schappen en diefstal voorkomen.
Geospatiale industrie
Videoannotatie wordt ook gebruikt in de bewakings- en beeldindustrie. De annotatietaak omvat het afleiden van waardevolle informatie uit drone-, satelliet- en luchtbeelden om ML-teams te trainen om de bewaking en beveiliging te verbeteren. De ML-teams zijn getraind om verdachten en voertuigen te volgen om gedrag visueel te volgen. Geospatiale technologie drijft ook landbouw, kaarten, logistiek en beveiliging aan.
Landbouw
Computervisie en kunstmatige intelligentie worden gebruikt om landbouw en veeteelt te verbeteren. Video-annotaties helpen ook bij het begrijpen en volgen van de bewegingen van de plantengroei en het verbeteren van de prestaties van de oogstmachines.
Computervisie kan ook de graankwaliteit, de groei van onkruid, het gebruik van herbiciden en meer analyseren.
Media
Videoannotatie wordt ook gebruikt in de media- en contentindustrie. Het wordt gebruikt om de prestaties van sportteams te analyseren, volgen en verbeteren, seksuele of gewelddadige inhoud op sociale media te identificeren en advertentievideo's te verbeteren, en meer.
Industrieel
De maakindustrie maakt ook steeds vaker gebruik van video-annotaties om de productiviteit en efficiëntie te verbeteren. Robots worden getraind op geannoteerde video's om door stationair te navigeren, assemblagelijnen te inspecteren en pakketten in de logistiek te volgen. Robots die getraind zijn op geannoteerde video's helpen bij het opsporen van defecte items in productielijnen.
Veelvoorkomende uitdagingen van video-annotatie
Annotatie/labeling van video's kan een aantal uitdagingen opleveren voor annotators. Laten we eens kijken naar enkele punten die u moet overwegen voordat u begint videoannotatie voor computervisie projecten.
Vervelende procedure
Een van de grootste uitdagingen van video-annotatie is het omgaan met massale videogegevenssets die moeten worden onderzocht en geannoteerd. Om de computervisiemodellen nauwkeurig te trainen, is het cruciaal om toegang te krijgen tot grote hoeveelheden geannoteerde video's. Aangezien de objecten niet stil zijn, zoals in een beeldannotatieproces, is het essentieel om zeer bekwame annotators te hebben die bewegende objecten kunnen vastleggen.
De video's moeten worden opgesplitst in kleinere clips van verschillende frames en individuele objecten kunnen vervolgens worden geïdentificeerd voor nauwkeurige annotaties. Tenzij annotatietools worden gebruikt, bestaat het risico dat het hele annotatieproces vervelend en tijdrovend wordt.
Nauwkeurigheid
Het handhaven van een hoge mate van nauwkeurigheid tijdens het video-annotatieproces is een uitdagende taak. De annotatiekwaliteit moet in elke fase consequent worden gecontroleerd om ervoor te zorgen dat het object correct wordt gevolgd, geclassificeerd en gelabeld.
Tenzij de kwaliteit van annotatie niet op verschillende niveaus wordt gecontroleerd, is het onmogelijk om een uniek en kwalitatief algoritme te ontwerpen of te trainen. Bovendien kan onnauwkeurige categorisering of annotatie ook ernstige gevolgen hebben voor de kwaliteit van het voorspellingsmodel.
Schaalbaarheid
Naast het waarborgen van nauwkeurigheid en precisie, moet videoannotatie ook schaalbaar zijn. Bedrijven geven de voorkeur aan annotatieservices waarmee ze ML-projecten snel kunnen ontwikkelen, implementeren en schalen zonder dat dit de winst enorm beïnvloedt.
De juiste leverancier van videolabels kiezen
De laatste en waarschijnlijk de meest cruciale uitdaging bij videoannotatie is het inschakelen van de diensten van een betrouwbare en ervaren aanbieder van videogegevensannotaties. Een expert hebben serviceprovider voor videoaantekeningen zal een lange weg gaan om ervoor te zorgen dat uw ML-projecten robuust worden ontwikkeld en op tijd worden geïmplementeerd.
Het is ook essentieel om een provider in te schakelen die ervoor zorgt dat de beveiligingsnormen en -regelgeving grondig worden nageleefd. Het kiezen van de meest populaire aanbieder of de goedkoopste is misschien niet altijd de juiste zet. U moet de juiste leverancier zoeken op basis van uw projectbehoeften, kwaliteitsnormen, ervaring en teamexpertise.
Conclusie
Videoannotatie gaat net zo goed over de technologie als over het team dat aan het project werkt. Het heeft een overvloed aan voordelen voor een reeks industrieën. Maar zonder de diensten van ervaren en capabele annotators, zou u misschien geen modellen van wereldklasse kunnen leveren.
Als u een geavanceerd computer vision-gebaseerd AI-model wilt lanceren, zou Shaip uw keuze moeten zijn voor een serviceprovider. Als het om kwaliteit en nauwkeurigheid gaat, zijn ervaring en betrouwbaarheid van belang. Het kan een groot verschil maken voor het succes van uw project.
Bij Shaip hebben we de ervaring om video-annotatieprojecten met verschillende niveaus van complexiteit en vereisten af te handelen. We hebben een ervaren team van annotators die zijn opgeleid om ondersteuning op maat te bieden voor uw project en specialisten op het gebied van menselijke supervisie om te voldoen aan de korte- en langetermijnbehoeften van uw project.
We leveren alleen annotaties van de hoogste kwaliteit die voldoen aan strenge normen voor gegevensbeveiliging, zonder afbreuk te doen aan deadlines, nauwkeurigheid en consistentie.
Laten we praten
Veel gestelde vragen (FAQ)
Videoannotatie is het labelen van videoclips die worden gebruikt om machine learning-modellen te trainen om het systeem te helpen objecten te identificeren. Videoannotatie is een complex proces, in tegenstelling tot beeldannotatie, omdat het inhoudt dat de hele video wordt opgesplitst in verschillende frames en reeksen afbeeldingen. De frame-by-frame-afbeeldingen zijn geannoteerd, zodat het systeem objecten nauwkeurig kan herkennen en identificeren.
Videoannotators gebruiken verschillende tools om de video effectief te annoteren. Videoannotatie is echter een complex en langdurig proces. Omdat het annoteren van video's veel langer duurt dan het annoteren van afbeeldingen, helpen tools het proces sneller te maken, fouten te verminderen en de nauwkeurigheid van de classificatie te vergroten.
Ja, het is mogelijk om YouTube-video's te annoteren. Met de annotatietool kun je tekst toevoegen, delen van je video markeren en links toevoegen. U kunt nieuwe aantekeningen bewerken en toevoegen, waarbij u kunt kiezen uit verschillende soorten aantekeningen, zoals tekstballon, tekst, spotlight, notitie en label.
De totale kosten van videoannotaties zijn afhankelijk van verschillende factoren. De eerste is de lengte van de video, het type tool dat wordt gebruikt voor het annotatieproces en het vereiste type annotatie. Houd rekening met de tijd die menselijke annotators en supervisiespecialisten besteden om ervoor te zorgen dat werk van hoge kwaliteit wordt geleverd. Een professionele video-annotatietaak is noodzakelijk om hoogwaardige machine learning-modellen te ontwikkelen.
De kwaliteit van annotaties hangt af van de nauwkeurigheid en het vermogen om uw ML-model nauwkeurig te trainen voor het specifieke doel. Een baan van hoge kwaliteit zal verstoken zijn van vooringenomenheid, classificatiefouten en ontbrekende frames. Meerdere controles op verschillende niveaus van het annotatieproces zorgen voor een hogere kwaliteit van het werk.