En quoi le cadre d'annotation vidéo programmatique diffère-t-il des outils d'annotation manuelle comme CVAT ou Labelbox ?

MicrocosmWorks a construit ce cadre pour les équipes qui ont besoin de générer des annotations à grande échelle en utilisant des règles basées sur le code plutôt que par des clics humains. Il prend en charge l'écriture de pipelines d'annotation sous forme de scripts Python qui appliquent des détecteurs pré-entraînés, une logique temporelle et des règles spatiales pour générer automatiquement des données d'entraînement, puis exporte aux formats COCO, Pascal VOC ou YOLO.

Le framework peut-il gérer des annotations temporelles, comme les étiquettes de reconnaissance d'action qui s'étendent sur plusieurs images ?

Oui, MicrocosmWorks a implémenté un modèle d'annotation temporelle qui prend en charge les plages d'images, l'interpolation d'images clés et les étiquettes basées sur des événements avec des horodatages de début/fin. Les annotateurs peuvent définir des règles temporelles comme 'étiqueter comme "en cours d'exécution" lorsque l'estimation de pose détecte les deux pieds décollés du sol pendant plus de 3 images consécutives' pour automatiser l'étiquetage des actions.

Comment le cadre assure-t-il la qualité des annotations lors de la génération d'étiquettes de manière programmatique ?

MicrocosmWorks a construit un pipeline de validation qui calcule des scores d'accord entre les annotations programmatiques et un golden set examiné par l'homme, signalant toute annotation qui tombe en dessous d'un seuil d'IoU ou de chevauchement temporel configurable. Le cadre prend également en charge des workflows d'apprentissage actif qui acheminent les annotations à faible confiance vers des relecteurs humains.

Quels formats et résolutions vidéo le framework d'annotation prend-il en charge ?

MicrocosmWorks a construit le framework sur la base de FFmpeg et OpenCV, prenant en charge tous les principaux formats de conteneur, y compris MP4, MKV, AVI et MOV, avec des codecs de H.264 à ProRes. Le framework traite les vidéos à leur résolution native mais prend en charge un sous-échantillonnage configurable pour la passe d'annotation afin d'accélérer le débit sur de grands ensembles de données.

Combien coûte la construction d'un cadre d'annotation vidéo sur mesure avec MicrocosmWorks ?

MicrocosmWorks propose des projets d'infrastructure ML à des tarifs de 25 à 45 $/heure. Un cadre d'annotation vidéo programmatique, qui comprend le moteur de règles, les exportateurs de formats et le pipeline de validation de la qualité, nécessite généralement 300 à 500 heures de développement. Ce cadre se rentabilise rapidement en réduisant les coûts d'annotation manuelle qui peuvent s'élever à 5 à 15 $ par minute de vidéo.

Programmatic Video Annotation Framework for ML & Content ...

Framework d'Annotation Vidéo Programmatique pour le ML et la Création de Contenu

Les chercheurs en ML et les créateurs de contenu vidéo avaient besoin d'un outil d'annotation vidéo flexible et piloté par le code, capable de produire des vidéos annotées à grande échelle, de la préparation des données d'entraînement aux superpositions éducatives.

Discutez de Votre Projet

Nous avons construit un framework d'annotation vidéo basé sur React/Remotion avec un système d'annotation à sécurité de type (type-safe), l'interpolation d'images clés (keyframe interpolation) et un éditeur de bureau (desktop editor) Tauri.

Architecture

Moteur Vidéo : Remotion 4.0 pour le rendu programmatique image par image (frame-by-frame rendering)
Frontend : React 18 + TypeScript avec Vite
Application de Bureau : Tauri 2 avec OpenCV.js et ONNX Runtime
Exportation : FFmpeg pour une sortie vidéo de haute qualité

Types d'Annotations

Bounding Boxes - Régions rectangulaires avec des étiquettes et des scores de confiance
Cercles - Annotations ponctuelles avec rayon configurable
Polygones - Contours de régions complexes pour les formes irrégulières
Étiquettes de Texte - Superpositions de texte stylisées avec positionnement
Flèches - Indicateurs directionnels pour le flux ou l'attention
Chemins à Main Levée - Annotations dessinées sur mesure
Projecteurs (Spotlights) - Régions mises en évidence avec un arrière-plan assombri

Système d'Animation

Interpolation d'Images Clés (Keyframe Interpolation) - Transitions fluides entre les états d'annotation
Fonctions d'Atténuation (Easing Functions) - Spring, ease-in-out, bounce, et courbes personnalisées
Composition de Scène - Intro, calques d'annotation, timeline combinée, outro
Effets de Fondu (Fade Effects) - Fondu d'entrée/sortie (fade-in/out) avec durée configurable

Fonctionnalités Clés

API à Sécurité de Type (Type-Safe API) - Types TypeScript complets pour toutes les primitives d'annotation
Système de Scènes - Composez des vidéos complexes à partir de blocs de construction de scènes
Animation par Images Clés (Keyframe Animation) - Animez n'importe quelle propriété d'annotation au fil du temps
Éditeur de Bureau (Desktop Editor) - GUI basé sur Tauri avec aperçu en temps réel
Exportation par Lots (Batch Export) - Rendez des vidéos annotées via FFmpeg
Intégration OpenCV - Traitement de vision par ordinateur (computer vision) dans l'application de bureau

Framework d'Annotation Vidéo Programmatique pour le ML et la Création de Contenu

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Types d'Annotations

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Questions fréquemment posées