വീഡിയോ വ്യാഖ്യാനവും ലേബലിംഗും ഉപയോഗിച്ച് മെഷീൻ ലേണിംഗ് കൃത്യത വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നു:  

വീഡിയോ വ്യാഖ്യാന ടെക്നിക്കുകൾ

ചിത്രവും വീഡിയോ വ്യാഖ്യാനവും ഏറെക്കുറെ സമാനമായ ഉപകരണങ്ങളും സാങ്കേതിക വിദ്യകളും ഉപയോഗിക്കുന്നു, എന്നിരുന്നാലും ഇത് കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണവും അധ്വാനവും ആണ്. ഒരൊറ്റ ഇമേജിൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്തമായി, ഒരു വീഡിയോയിൽ സെക്കൻഡിൽ 60 ഫ്രെയിമുകൾ അടങ്ങിയിരിക്കാമെന്നതിനാൽ വ്യാഖ്യാനിക്കാൻ പ്രയാസമാണ്. വീഡിയോകൾ വ്യാഖ്യാനിക്കാൻ കൂടുതൽ സമയമെടുക്കുന്നു, കൂടാതെ വിപുലമായ വ്യാഖ്യാന ടൂളുകളും ആവശ്യമാണ്.

സിംഗിൾ ഇമേജ് രീതി

വീഡിയോയിൽ നിന്ന് ഓരോ ഫ്രെയിമും വേർതിരിച്ചെടുക്കുകയും ഫ്രെയിമുകൾ ഓരോന്നായി വ്യാഖ്യാനിക്കുകയും ചെയ്യുന്ന പരമ്പരാഗത സാങ്കേതികതയാണ് സിംഗിൾ-ഇമേജ് വീഡിയോ ലേബലിംഗ് രീതി. വീഡിയോ പല ഫ്രെയിമുകളായി വിഭജിക്കപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു, കൂടാതെ ഓരോ ചിത്രവും പരമ്പരാഗതമായി വ്യാഖ്യാനിച്ചിരിക്കുന്നു ഇമേജ് വ്യാഖ്യാനം രീതി. ഉദാഹരണത്തിന്, 40fps വീഡിയോ ഒരു മിനിറ്റിൽ 2,400 ഫ്രെയിമുകളായി വിഭജിക്കപ്പെടുന്നു.

വ്യാഖ്യാന ടൂളുകൾ ഉപയോഗത്തിൽ വരുന്നതിന് മുമ്പ് സിംഗിൾ ഇമേജ് രീതി ഉപയോഗിച്ചിരുന്നു; എന്നിരുന്നാലും, വീഡിയോ വ്യാഖ്യാനിക്കാനുള്ള കാര്യക്ഷമമായ മാർഗമല്ല ഇത്. ഈ രീതി സമയമെടുക്കുന്നതും വീഡിയോ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്ന ആനുകൂല്യങ്ങൾ നൽകുന്നില്ല.

ഈ രീതിയുടെ മറ്റൊരു പ്രധാന പോരായ്മ, മുഴുവൻ വീഡിയോയും പ്രത്യേക ഫ്രെയിമുകളുടെ ശേഖരമായി കണക്കാക്കപ്പെടുന്നതിനാൽ, അത് ഒബ്ജക്റ്റ് ഐഡന്റിഫിക്കേഷനിൽ പിശകുകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നു എന്നതാണ്. ഒരേ വസ്തുവിനെ വ്യത്യസ്ത ഫ്രെയിമുകളിൽ വ്യത്യസ്ത ലേബലുകൾക്ക് കീഴിൽ തരംതിരിക്കാം, ഇത് മുഴുവൻ പ്രക്രിയയ്ക്കും കൃത്യതയും സന്ദർഭവും നഷ്ടപ്പെടുത്തുന്നു.

സിംഗിൾ ഇമേജ് രീതി ഉപയോഗിച്ച് വീഡിയോകൾ വ്യാഖ്യാനിക്കുന്ന സമയം അസാധാരണമായി ഉയർന്നതാണ്, ഇത് പ്രോജക്റ്റിന്റെ ചിലവ് വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നു. 20fps-ൽ താഴെയുള്ള ഒരു ചെറിയ പ്രോജക്റ്റ് പോലും വ്യാഖ്യാനിക്കാൻ വളരെയധികം സമയമെടുക്കും. നിരവധി തെറ്റായ വർഗ്ഗീകരണ പിശകുകൾ, നഷ്‌ടമായ സമയപരിധികൾ, വ്യാഖ്യാന പിശകുകൾ എന്നിവ ഉണ്ടാകാം.

തുടർച്ചയായ ഫ്രെയിം രീതി

തുടർച്ചയായ ഫ്രെയിം അല്ലെങ്കിൽ സ്ട്രീമിംഗ് ഫ്രെയിം രീതിയാണ് കൂടുതൽ ജനപ്രിയമായത്. വീഡിയോയിലുടനീളമുള്ള ഒബ്‌ജക്‌റ്റുകളെ അവയുടെ ഫ്രെയിം-ബൈ-ഫ്രെയിം ലൊക്കേഷൻ ഉപയോഗിച്ച് ട്രാക്ക് ചെയ്യുന്ന വ്യാഖ്യാന ഉപകരണങ്ങൾ ഈ രീതി ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഈ രീതി ഉപയോഗിക്കുന്നതിലൂടെ, തുടർച്ചയും സന്ദർഭവും നന്നായി പരിപാലിക്കപ്പെടുന്നു.

ഒരു ഫ്രെയിമിലെയും അടുത്ത ഫ്രെയിമിലെയും പിക്സലുകൾ കൃത്യമായി പിടിച്ചെടുക്കുന്നതിനും നിലവിലെ ഇമേജിലെ പിക്സലുകളുടെ ചലനം വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിനും ഒപ്റ്റിക്കൽ ഫ്ലോ പോലുള്ള സാങ്കേതിക വിദ്യകളാണ് തുടർച്ചയായ ഫ്രെയിം രീതി ഉപയോഗിക്കുന്നത്. വീഡിയോയിലുടനീളം ഒബ്‌ജക്‌റ്റുകൾ തരംതിരിക്കുകയും സ്ഥിരമായി ലേബൽ ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നുവെന്നും ഇത് ഉറപ്പാക്കുന്നു. ഫ്രെയിമിനുള്ളിലും പുറത്തും നീങ്ങുമ്പോഴും എന്റിറ്റി സ്ഥിരമായി അംഗീകരിക്കപ്പെടുന്നു.

വീഡിയോകൾ വ്യാഖ്യാനിക്കാൻ ഈ രീതി ഉപയോഗിക്കുമ്പോൾ, മെഷീൻ ലേണിംഗ് പ്രോജക്റ്റിന് വീഡിയോയുടെ തുടക്കത്തിൽ ഉള്ള ഒബ്ജക്റ്റുകൾ കൃത്യമായി തിരിച്ചറിയാനും കുറച്ച് ഫ്രെയിമുകൾ കാണാതെ അപ്രത്യക്ഷമാകാനും വീണ്ടും ദൃശ്യമാകാനും കഴിയും.

വ്യാഖ്യാനത്തിനായി ഒരൊറ്റ ഇമേജ് രീതിയാണ് ഉപയോഗിക്കുന്നതെങ്കിൽ, കമ്പ്യൂട്ടർ വീണ്ടും പ്രത്യക്ഷപ്പെട്ട ചിത്രം തെറ്റായ വർഗ്ഗീകരണത്തിന് കാരണമാകുന്ന ഒരു പുതിയ വസ്തുവായി കണക്കാക്കാം. എന്നിരുന്നാലും, ഒരു തുടർച്ചയായ ഫ്രെയിം രീതിയിൽ, കമ്പ്യൂട്ടർ ചിത്രങ്ങളുടെ ചലനത്തെ പരിഗണിക്കുന്നു, വീഡിയോയുടെ തുടർച്ചയും സമഗ്രതയും നന്നായി പരിപാലിക്കപ്പെടുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നു.

തുടർച്ചയായ ഫ്രെയിം രീതി വ്യാഖ്യാനിക്കാനുള്ള വേഗമേറിയ മാർഗമാണ്, കൂടാതെ ഇത് ML പ്രോജക്റ്റുകൾക്ക് കൂടുതൽ കഴിവുകൾ നൽകുന്നു. വ്യാഖ്യാനം കൃത്യമാണ്, മനുഷ്യ പക്ഷപാതം ഇല്ലാതാക്കുന്നു, വർഗ്ഗീകരണം കൂടുതൽ കൃത്യമാണ്. എന്നിരുന്നാലും, ഇത് അപകടസാധ്യതകളില്ലാത്തതല്ല. ചിത്രത്തിന്റെ ഗുണനിലവാരവും വീഡിയോ റെസല്യൂഷനും പോലെ അതിന്റെ ഫലപ്രാപ്തിയെ മാറ്റിയേക്കാവുന്ന ചില ഘടകങ്ങൾ.