什麼是深度學習的影片標註？

影片標註是標記影片剪輯的過程，將其準備為訓練深度學習 (DL) 和機器學習 (ML) 模型的資料集，然後將這些預訓練的神經網路用於計算機視覺應用，例如自動影片分類工具。

ML是人工智慧 (AI) 研究的一個領域，可以追溯到1940年代初期。這是開發人工網路以模擬人腦的神經功能和工作流系統的時代。然而，機器學習現在被歸類為狹義的人工智慧研究，這仍然與AGI（人工智慧）有很大的不同。

同時，深度學習是ML的一個子領域。這涉及更大的人工神經網路，這些人工神經網路使用大量資料進行訓練。當更強大的計算機開始用於訓練 ML 模型時，這個子領域就開始了。

另一方面，計算機視覺應用程式是使用ML和DL模型來處理視覺資料的工具。這些是面部識別和人員識別應用程式、影像分類和自動影片標記平臺等。這些現在已整合到企業、政府機構、中小企業和獨立研究小組的許多後端和麵向客戶的系統中。

用於深度學習的逐幀影片標註

標註影片資料集在很大程度上類似於為計算機視覺應用程式的 DL 模型準備影像資料集。主要區別在於，影片被處理為逐幀影像資料。例如，一個幀率為30fps（每秒幀數）的60秒影片剪輯由1800影片幀組成，可以將其視為1800個靜態影像。

因此，標註一個60秒的影片剪輯可能需要花費大量時間。現在想象一下，對一個總價值超過100小時影片的資料集執行此操作。這就是為什麼大多數ML和DL開發小組選擇標註某個幀，並在相當數量的幀失效後再次執行此操作。許多人密切關注某些指標，例如當前影片序列的前景和背景場景的重大變化。他們這樣做是為了標註其最相關的部分。

景聯文科技成立於2012年，是一家AI基礎資料服務企業，為全球數千家人工智慧從業公司和高校科研機構提供AI資料採集、資料標註、結構化資料集出售，標註平臺定製開發、假指紋採集和指紋防偽演算法服務。景聯文始終踐行“做全球AI行業客戶的資料參謀”的企業使命，助力人工智慧技術加速數字經濟相關產業質量變革、動力變革與效率變革，賦能傳統產業智慧化轉型升級。

自2016年基於原指紋採集業務全面擴充為AI基礎資料服務企業以來，景聯文科技確立了加強團隊建設，提高供應資質，提升技術壁壘的核心經營理念，先後建立杭州資料總部，武漢、金華、衡陽等不同省市資料處理分部，採取阿米巴內部競爭管理模式，培養了930人的全職標註團隊，構建全國27個省市直轄市全球52個國家的資料採集資源網路，擁有116種不同場景下的訓練資料集產品，透過ISO9001質量管理認證，研發景聯文科技資料標註平臺，涵蓋計算機視覺、語音工程、自然語言理解等主要AI演算法領域，支援影像影片語音文字點雲全型別標註工具，支援私有化軟體部署。

自建資料庫有《2000段電瓶車進電梯資料集》、《2000段佔道經營影片資料集》、《9000個人體步態影片資料集》等多個影片相關資料集，可為影片標註的發展提供資料支援，資料標註平臺支援影片標註，嚴格遵守GDPR（歐盟資料保護條例）對個人敏感資料保護要求，確保資料合規。

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