“大数据时代”，数据为王！无论是数据挖掘还是目前大热的深度学习领域都离不开“大数据”。
对于监督学习算法而言，数据决定了任务的上限，而算法只是在不断逼近这个上限。世界上最遥远的距离就是我们用同一个模型，但是却有不同的任务。
什么是视频标注
以帧为单位在一系列图像中定位和跟踪物体，进行标注后的视频数据将作为训练数据集用于训练深度学习和机器学习模型，多用于训练车辆、行人、骑行者、道路等自动驾驶领域的模型。这些预先训练的神经网络之后会被用于计算机视觉领域
在视频数据标注项目中，人工标注员和自动化工具被结合起来用于标记视频素材中的目标对象。然后，这种经过标记的素材会由一台由AI支持的计算机进行处理，理想情况下会通过机器学习技术发现如何识别未标记的新视频中的目标对象。视频标签越准确，AI模型的表现就越好
视频标注的意义
（1）视频数据标注是实现视频搜索功能的必然要求。互联网中的视频数据正以惊人的速度在增长，必须有新的检索方式来满足用户对视频的检索需求。而视频数据标注通过语义、内容等方式标注，则有利于视频数据搜索、管理和收藏
（2）视频数据标注要求是视频数据自身特征决定的。丰富的视频数据包含的海量信息，其内容更加丰富、直观和生动，这是其他媒体类型所无法比拟的
（3）视频数据标注是视频数据应用场景日益增加的需求。与图像技术一样，视频数据也可以应用于互联网娱乐、智能家居、智能医疗、新零售、安防、自动驾驶等领域。而且，相较于图像数据而言，图像数据是在一个时间点上的数据，而视频数据是在一段时间上连续的一系列图像数据的集合，表达的信息更加丰富，因此具有更广的应用场景
视频标注中需要注意的信息
视频中所包含的信息自底而上可以分成以下三个部分∶
1）感知特征信息∶除了图像所具有的视觉特征，如颜色、纹理等，视频还有表征运动信息的特征、听觉信息和文本信息等
2）结构信息∶正如一本书通常会有目录帮助人们迅速浏览内容，一部视频同样需要构造有效的目录。视频目录可以包括镜头、场景等不同层次的结构信息
3）语义信息∶主要是指人们在看到某段视频时所产生的概念、事件、理解和感知等心理反应。
视频标注类型
视频追踪
视频跟踪标注是将视频数据按照图片帧抓取进行标框标注，标注后的图片帧按照顺序重新组合合成视频数据训练自动驾驶，视频跟踪标注主要是用于训练自动驾驶对识别目标的移动跟踪能力，让自动驾驶在移动过程中更好的识别目标。
如图所示，在一张从视频中抽取的图片帧中，将进行人与车辆进行标框标注
视频分类
就是常见的打标签，如古代、游戏、成人、女人、都市、长发等
视频打点
即视频信息提示点，就是按照视频的时间点设置展示内容，比如在两分钟的时候设置一个打点，配上文字或者截图。例如：当鼠标移到视频播放条上的白色小点，则显示出在该点上所播放的内容。
通过系统能把视频的关键内容点标记出来，以便用户快速浏览到其想看的内容
视频信息提取
图像与视频标注的差异
视频标注与图像标注有很多相似之处，但这两个过程之间存在显著差异，如果公司要在这两种数据类型之间作出选择，这种差异可以为你们做的决定进行辅助
数据
视频的数据结构比图像更复杂。但是，就每个数据单位的信息而言，视频的洞察力更强。
利用视频，团队不仅可以识别对象的位置，还可以识别该对象是否在移动以及在向哪个方向移动，例如，图像无法表明一个人正在坐下去还是站起来，但一段视频就可以
视频还可以利用先前帧中的信息来识别可能被部分遮挡的对象，而图像不具备这个功能。考虑到这些因素，每个数据单位的视频可以提供比图像更多的信息
标注过程
与图像标注相比，视频标注的难度又高了一层。标注员必须同步和跟踪在各帧之间不断变换状态的对象。
为了提高效率，许多团队使用自动化的流程组件。当今的计算机可以在无需人工干预的情况下跨帧跟踪对象，因此可以用较少的人工来标注整个视频片段。最终结果是，视频标注过程通常比图像标注快得多
准确性
使用自动化工具标注视频时，帧与帧之间有更好的连续性，发生错误的几率更低。标注多张图像时，必须对同一对象使用相同的标签，但可能会出现一致性错误
标注视频时，计算机可以自动跨帧跟踪一个对象，并在整个视频中通过背景来记住该对象。与图像标注相比，这种方式具有更高的一致性和准确性，从而提高AI模型预测的准确性
写在最后的话
数据是AI时代的“新能源”，随着人工智能和大数据技术的发展，数据标注行业也迎来了飞速发展，其中与计算机视觉相关的标注数据需求量大，受
