AI训练用影片又有新方法！标记平台「ezLabel」比传统流程快15倍

今年COMPUTEX活动上，魁达智慧（creDa）展出了今年1月正式上线的动态影像标记平台「ezLabel」，只要上传影片至平台，并针对目标对象第一次、最后一次出现的画面进行标注，就能透过算法自动标记出影片中的目标对象，能够比传统标记方式快15倍。而在4月9号改版后，除了接口中可支持的对象标记新增到1026种，也加入了标记行为的功能，可针对同一区段的多种行为重复标记。通常在标记动态影像时，会须要在一帧一帧的静态画面中标出目标对象，若以一秒24帧来算，每十帧标记一次，在一秒内就须要标记2-3次，时常耗费大量时间来标记影像。为了缩短标注时间，魁达推出ezLabel动态影像标记平台，用户只需上传影片至平台，先行用方框框出目标物第一次、最后一次出如今画面中的位置，再点击执行，系统就会透过深度学习提取画面特征值并与影片比对，再自动标出目标对象。

虽然平台没有限制影片上传长度，但魁达智慧执行长沈柏均也提醒，影像在平台上播放与标记时，会占用我的计算机的暂存内存，内存要够大才能处理更长时间的影像，所以会建议影片长度以五分钟为限。沈柏均也表示，现行的算法仍没法适用于全部对象的标记。经开发团队测试后，肯定可被自动化标记的对象共有1026项，包括常见的汽机车、行人，或是水中生物等，均已内建于平台接口中，但若是用户在接口中找不到欲标注的对象，能够利用自定义的功能新增项目来测试，仍然可能适用于自动化标注。「全自动的算法没有到完美，但是能够比过去快15倍。」沈柏均表示，可否被自动标注也取决于影像的复杂度，例如在大量机车停等红灯的场景中，目标机车就不容易被辨识，所以，在系统自动化标注完成后，须要人工复查，从新将错误标记的部份更正，但即使如此，整个标记流程仍是能比传统方式快15倍。

ezLabel平台提供用户自行建立任务的功能，并能够选择欲标记物项的种类（Category）、型式（Type）、特征（Attribute）。

若接口中找不到欲标注的对象，能够利用自定义的功能新增项目来测试。

接下来就能够在影片的画面中标记出目标物，再透过算法自动标注。

今年4月9号改版后ezLabel新增了标记行为的功能，沈柏均表示，许多开源软件提供标记行为的方式，是用单张静态画面去标注，但行为应该是连续性的动做。所以，ezLabel让用户在区段中标记行为，例如「走路」这个行为，能够用十帧画面中、被标注的人的动做变化来定义。此外，在区段中也可重复标记不一样的行为，例如一我的一边走路一边撑伞，就能在区段中同时标记「走路」与「撑伞」的行为。ezLabel注册帐号后就可使用，学生用户比例较高，在标记完成后，ezLabel也提供两种常见的下载格式，分别是PASCAL VOC、JSON，能直接用于AI模型的训练。将来，魁达也但愿能将标记完的数据直接串接云端，能让用户能更便利运用数据来训练模型，省去数据被下载、再上传云端的程序。内文来源至：www.ai.org.tw/map.asp