오토 동영상 라벨링
동영상 라벨링은 이미지 라벨링과 유사하게 컴퓨터가 물체를 인식하도록 가르치는 프로세스입니다. 이 두 가지 데이터 라벨링은 모두 컴퓨터 비전(CV)의 광범위한 인공지능(AI) 분야의 일부로, 인간 눈의 지각 특성을 모방하도록 컴퓨터를 훈련합니다.
동영상 라벨링 프로젝트는 인간 어노테이터와 자동화 도구를 모두 활용하여 동영상 화면의 대상 개체에 라벨을 지정합니다. 그런 다음 AI 기반 컴퓨터는 이 라벨링 된 영상을 처리하여 머신러닝(ML) 기술을 통해 라벨링 되지 않은 새로운 동영상에서 대상 개체를 식별합니다. 이때, 동영상 라벨링이 정확할수록 AI 모델의 성능이 향상되죠. 따라서 고품질 오토 라벨링 툴을 이용한 정확한 동영상 라벨링을 통해 기업은 고품질 AI 모델을 배포하고 신속하게 확장할 수 있습니다.
동영상 라벨링과 이미지 라벨링의 차이점
동영상 라벨링과 이미지 라벨링은 많은 유사점이 있습니다. 이미지 라벨링 글에서는 이미지 어노테이션에 대해 자세히 다루었으며, 그중 많은 부분이 동영상 라벨링과 관련이 있습니다. 그러나 이 두 가지 프로세스에는 눈에 띄는 차이점이 있는데, 이 차이점을 알아둔다면 둘 중 하나를 선택할 때 작업할 데이터 유형을 결정하는 데 도움이 됩니다.
데이터
동영상은 이미지보다 더 복잡한 데이터 구조로 되어 있습니다. 그러나 데이터 단위당 정보 측면에서 동영상은 더 나은 인사이트를 제공하죠. 이를 통해 개체의 위치를 식별할 수 있을 뿐만 아니라 개체가 움직이는지 여부와 방향을 식별할 수 있습니다. 예를 들어, 사람이 앉으려고 하는 중인지 일어나는 중인지 이미지에서 정확히 알 수 없습니다. 하지만 동영상에서는 이것이 명확해집니다.
동영상은 또한 이전 프레임의 정보를 활용하여 부분적으로 가려질 수 있는 개체를 식별할 수 있습니다. 하지만 이미지는 이것이 불가능하죠. 이러한 요소를 고려하면 동영상은 이미지보다 데이터 단위당 더 많은 정보를 생성할 수 있습니다.
데이터 라벨링 프로세스
동영상 라벨링은 어노테이터가 프레임 간에 다양한 상태의 개체를 동기화하고 추적해야 한다는 점에서 이미지 라벨링과 차이가 있습니다. 이를 보다 효율적으로 만들기 위해 많은 기업에서 프로세스의 구성 요소를 자동화했습니다. 오늘날 컴퓨터는 사람의 개입 없이 프레임 전체에서 개체를 추적할 수 있으며 최소한의 인력으로 동영상 전체에 라벨링을 추가할 수 있습니다. 이를 통해, 현재는 동영상 라벨링이 이미지 라벨링보다 훨씬 빠르게 작업 되는 경우도 많이 생겼습니다.
정확성
기업에서 동영상 라벨링을 위한 자동화 도구를 사용하면 프레임 간에 더 큰 연속성을 제공하여 오류 가능성이 줄어듭니다. 여러 이미지를 어노테이션 처리할 때 같은 개체에 같은 라벨을 사용하는 것이 중요하지만 일관성 오류가 발생할 수 있습니다. 동영상을 라벨링 처리할 때 컴퓨터는 프레임 전체에서 하나의 개체를 자동으로 추적하고 맥락을 파악하여 동영상 전체에서 해당 개체를 기억할 수 있습니다. 이는 이미지 라벨링보다 더 높은 일관성과 정확성을 제공하여 AI 모델의 예측에서 더 높은 정확성으로 이어집니다.
이 때문에 기업에서는 이미지보다 동영상에 의존하는 것이 합리적일 때가 종종 있습니다. 동영상 라벨링은 사람의 노동력을 덜 필요로 하므로 라벨링 처리 시간이 단축되고 정확하며 단위당 더 많은 데이터를 제공하기 때문이죠.
동영상 라벨링 기법
단일 이미지 방식
오토 라벨링 툴을 사용하기 전에는 동영상 라벨링이 그다지 효율적이지 않았습니다. 기업에서는 단일 이미지 방식을 사용하여 동영상에서 모든 프레임을 추출한 다음 표준 이미지 어노테이션 기술을 통해 이미지로 라벨링을 추가했었죠. 하지만 30fps 동영상의 경우 분당 1,800프레임이 포함됩니다. 이 프로세스는 동영상 라벨링이 제공하는 모든 이점을 놓치고 다량의 이미지에 라벨링을 추가하는 것만큼 시간과 비용이 많이 듭니다. 또한 한 개체는 한 프레임에서 한 개체로 분류되고 다음 프레임에서는 다른 개체로 분류될 수 있으므로 오류 가능성이 생기는 단점이 있습니다.
연속 프레임 방식
오늘날에는 오토 라벨링 툴을 사용하여 연속 프레임 방식을 통해 동영상 라벨링을 간소화할 수 있습니다. 컴퓨터는 자동으로 개체와 그 위치를 프레임 단위로 추적하여 캡처된 정보의 연속성과 흐름을 유지할 수 있습니다. 컴퓨터는 이전 및 다음 프레임의 픽셀을 분석하고 현재 프레임의 픽셀 움직임을 예측하기 위해 광학 흐름과 같은 연속 프레임 기술을 사용합니다.
이 수준의 컨텍스트를 사용하여 컴퓨터는 동영상 시작 부분에 나타났다가 몇 프레임 동안 사라진 다음 나중에 다시 나타난 개체도 정확하게 식별할 수 있습니다. 하지만 단일 이미지 방식을 사용한 경우, 나중에 개체가 다시 나타날 때 해당 개체를 다른 개체로 잘못 식별할 수 있습니다.
연속 프레임 방식에도 문제는 발생할 수 있습니다. 예를 들어 감시에 사용되는 영상 등 캡처된 동영상은 저해상도인 경우가 있죠. 이 문제를 해결하기 위해 엔지니어는 광학 흐름과 같은 보간 도구를 개선하여 프레임 전체에서 개체 식별을 위해 컨텍스트를 더 잘 활용하고자 노력하고 있습니다.
동영상 라벨링을 위한 3가지 팁
- 동영상 라벨링 프로젝트에서 가장 중요한 고려 사항은 바로 라벨링 툴입니다. 동영상 라벨링의 비용 절감을 위해서는 최소한 일정 수준의 자동화를 사용하는 것이 중요하죠. 최근 다양한 기업에서는 특정 사용 사례를 다루는 동영상 오토 라벨링 툴을 제공합니다. 오토 라벨링 툴을 선택하실 때는 주의 깊게 검토하고 요구 사항에 가장 적합한 툴을 선택하세요.
- 또 한 가지 중요한 요소는 분류자입니다. 동영상 전체에 일관성이 있는지 확인해보세요. 연속성이 있는 라벨링은 불필요한 오류의 발생을 방지할 수 있습니다.
- 원하는 정확도로 모델을 훈련하기에 충분한 학습 데이터가 있는지 확인하세요. AI 모델이 처리할 수 있는 라벨링 된 동영상 데이터가 많을수록 라벨링 되지 않은 데이터에 대한 예측이 더 정확해집니다. 이러한 3가지 주요 고려 사항을 염두에 두면 배포 성공 가능성이 커집니다.
동영상 라벨링 인사이트
에펜은 머신 러닝 도구을 위한 고품질 동영상 라벨링 툴과 서비스를 제공합니다. 저희 제품 관리 수석 책임자인 Tonghao Zhang은 업계 평균 이상의 고품질 동영상 라벨링을 제공할 수 있도록 지원합니다. 특히 컴퓨터 비전 기술과 관련하여 엔터프라이즈 분석 플랫폼 및 AI 솔루션을 구축한 10년 이상의 경험과 빅데이터 및 AI 제품 관리 경력을 보유하고 있습니다. Tonghao이 전하는 동영상 라벨링 주요 인사이트를 만나보세요.
- 프레임 샘플링 전략 세우기: 동영상에서 실제로 추출해야 하는 초당 프레임 수를 고려해보세요. AI 모델 개발을 위한 미래 전략을 세우는 것도 중요합니다. 마지막으로, 현재와 미래의 투자 모두에 대한 실측 정보를 위해 라벨링 된 프레임이 충분한지 확인하세요.
- 라벨링 도구 통합하기: 성숙한 모델 기능이 있는 경우 라벨링 툴을 사용하여 프로젝트 효율성을 높이고 기존 모델에 대한 테스트 기반을 제공 할. 수 있도록 하세요.
- 플랫폼 내 검토 기능 요청하기: 결과를 검토하고 개체 수준에서 피드백을 제공하세요. 이를 통해 필요한 경우 수정할 사항에 대한 정확한 지침으로 재작업 단계로 돌아갈 수 있습니다. 온라인에서 작업 지침을 수정하면 시간 측면에서 비용을 절약할 수 있습니다.
에펜의 동영상 라벨링
에펜은 25년이 넘는 데이터 라벨링 경력을 갖고 있습니다. 이 기간 동안 저희는 성공적인 라벨링 프로젝트를 위한 고품질 리소스와 전문 지식을 습득했습니다. 저희 Appen은 지능형 어노테이션 플랫폼과 맞춤 어노테이터 팀, 그리고 AI 크라우드소싱 전문가의 꼼꼼한 감독을 통해, 고품질 학습 데이터를 제공을 약속드립니다. 저희의 텍스트 라벨링, 이미지 라벨링, 오디오 라벨링, 동영상 라벨링 서비스는 다양한 단기 및 장기 프로젝트 요구사항을 충족할 수 있습니다. 에펜의 플랫폼, 크라우드, 관리형 서비스 팀은 여러분의 데이터 라벨링에 필요한 요구사항이 무엇이든 AI 및 ML 프로젝트를 배포하고 유지 관리하는 데 도움을 드리기 위해 언제나 준비되어 있습니다.
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