干货知识学习丨关于视频标注的经典方法及cvat工具介绍

（4）数据来源：对原始视频进行抽帧处理，形成连续的图片

（5）标注页面分为四大区域：工具栏、标注对象窗口、标注属性窗口、帧控制区域

①工具栏：工具栏用于整体任务或者显示的控制

②标注对象窗口：对象列表用来显示本条数据中已经标注的对象及其对象编码

③标注属性窗口：属性区用于修改选中对象的属性

④帧控制区域：帧控制区域可以把整条数据设置为无效，或者把当前帧设置为无效，可以通过点击帧号进行跳转

（6）标注方式：对视频中出现的关键物体进行追踪标注，支持线下抽帧方式导入标注平台进行视频数据标注

（7）动态属性：标注物随着运动状态会发生变化的属性，如遮挡情况、截断情况、运动轨迹等

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视频属性标注

（1）特点：通过视频了解动者信息，对动态事物进行属性判断或追踪性标注

（2）标注内容：标注物位置、状态变化，属性判断，以及属性特点

（3）标注工具说明及标注方式：

①展示区：该区域用来播放视频文件

②标签区：（区分图层）通过下拉菜单或输入等方式标注的内容

③统计区：统计任务的完成情况

（4）标注属性：通过视频属性标注工具，播放视频，理解视频内容，标注视频属性。包括视频高清/低清，视频问题类型如卡顿、花屏、声画不同步等

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标注准确率计算

视频标注数据质检完成后，根据标注结果与质检结果比对情况，计算标注的准确率。标注人员和质检人员均可在任务执行情况页面查看实时的准确率

视频标注工具

在了解了标注方法后，今天我们再分享一个在线版的视频标注工具－-cvat

cvat的使用用户手册：https://github.com/opencv/cvat/

进去之后注册一个账号，然后登录进去，创建任务，导入视频，创建标签

再进入任务进行标注

如上图，最左边是一些不同标注方式，比如你可以选择框框，或者多边形，等等，中间是分成了每一个帧，右边是你框完之后选定其对应的类

全部标注完之后

在menu菜单的Export as a dataset里选中Segmentation mask

就可以输出一个压缩包，压缩包里面有

1.分成的每一帧的图像

2.语义分割之后的图像

3.实例分割之后的图像

4.像素点对应的标签

这样就得到一个视频标注好的图片数据集，有其语义及实例分割的图像，及实现了图片的多分类标注

关于数据标注

现代人工智能依赖各种算法处理规模达数百万的示例、图像或文本素材。但在此之前，首先需要由数据标注员将图片、文本、视频等数据集中的信息进行标记，再将大量标记完成的数据交付算法以学习模式，掌握如何准确识别对象，在特定场景下工作

这类工作量极大、耗时的手动数据标记过程，已经成为AI经济体系中的重要组成部分。未来，随着AI应用场景逐渐多领域化，在数据标注行业内部，从业者也必将随着AI行业而一同进入细分市场追逐阶段返回搜狐，查看更多