AI訓練用影片又有新方法！標記平臺「ezLabel」比傳統流程快15倍

今年COMPUTEX活動上，魁達智慧（creDa）展出了今年1月正式上線的動態影像標記平臺「ezLabel」，只要上傳影片至平臺，並針對目標對象第一次、最後一次出現的畫面進行標註，就能透過算法自動標記出影片中的目標對象，能夠比傳統標記方式快15倍。而在4月9號改版後，除了接口中可支持的對象標記新增到1026種，也加入了標記行爲的功能，可針對同一區段的多種行爲重複標記。通常在標記動態影像時，會須要在一幀一幀的靜態畫面中標出目標對象，若以一秒24幀來算，每十幀標記一次，在一秒內就須要標記2-3次，時常耗費大量時間來標記影像。爲了縮短標註時間，魁達推出ezLabel動態影像標記平臺，用戶只需上傳影片至平臺，先行用方框框出目標物第一次、最後一次出如今畫面中的位置，再點擊執行，系統就會透過深度學習提取畫面特徵值並與影片比對，再自動標出目標對象。

雖然平臺沒有限制影片上傳長度，但魁達智慧執行長沈柏均也提醒，影像在平臺上播放與標記時，會佔用我的計算機的暫存內存，內存要夠大才能處理更長時間的影像，所以會建議影片長度以五分鐘爲限。沈柏均也表示，現行的算法仍沒法適用於全部對象的標記。經開發團隊測試後，肯定可被自動化標記的對象共有1026項，包括常見的汽機車、行人，或是水中生物等，均已內建於平臺接口中，但若是用戶在接口中找不到欲標註的對象，能夠利用自定義的功能新增項目來測試，仍然可能適用於自動化標註。「全自動的算法沒有到完美，但是能夠比過去快15倍。」沈柏均表示，可否被自動標註也取決於影像的複雜度，例如在大量機車停等紅燈的場景中，目標機車就不容易被辨識，所以，在系統自動化標註完成後，須要人工複查，從新將錯誤標記的部份更正，但即使如此，整個標記流程仍是能比傳統方式快15倍。

ezLabel平臺提供用戶自行建立任務的功能，並能夠選擇欲標記物項的種類（Category）、型式（Type）、特徵（Attribute）。

若接口中找不到欲標註的對象，能夠利用自定義的功能新增項目來測試。

接下來就能夠在影片的畫面中標記出目標物，再透過算法自動標註。

今年4月9號改版後ezLabel新增了標記行爲的功能，沈柏均表示，許多開源軟件提供標記行爲的方式，是用單張靜態畫面去標註，但行爲應該是連續性的動做。所以，ezLabel讓用戶在區段中標記行爲，例如「走路」這個行爲，能夠用十幀畫面中、被標註的人的動做變化來定義。此外，在區段中也可重複標記不一樣的行爲，例如一我的一邊走路一邊撐傘，就能在區段中同時標記「走路」與「撐傘」的行爲。ezLabel註冊帳號後就可使用，學生用戶比例較高，在標記完成後，ezLabel也提供兩種常見的下載格式，分別是PASCAL VOC、JSON，能直接用於AI模型的訓練。將來，魁達也但願能將標記完的數據直接串接雲端，能讓用戶能更便利運用數據來訓練模型，省去數據被下載、再上傳雲端的程序。內文來源至：www.ai.org.tw/map.asp