用于 ML 和内容创作的编程视频标注框架

MicrocosmWorks 构建此框架旨在为需要通过代码驱动的规则而非人工点击来大规模生成标注的团队服务。它支持将标注管线编写为 Python 脚本，应用预训练检测器、时序逻辑和空间规则来自动生成训练数据，然后以 COCO、Pascal VOC 或 YOLO 格式导出。

是的，MicrocosmWorks 实现了一个时序标注模型，支持帧范围、关键帧插值以及带有开始/结束时间戳的事件型标签。标注员可以定义时序规则，例如“当姿态估计检测到双脚离地超过3个连续帧时，将其标注为跑步”以自动化行为标注。

MicrocosmWorks 构建了一个验证管道，能够计算程序化标注和人工审查的黄金集之间的一致性得分，标记任何低于可配置的 IoU 或时间重叠阈值的标注。该框架还支持主动学习工作流，将低置信度标注路由给人工审阅者。

MicrocosmWorks 基于 FFmpeg 和 OpenCV 构建了该框架，支持所有主流容器格式，包括 MP4、MKV、AVI 和 MOV，编解码器从 H.264 到 ProRes。该框架以原始分辨率处理视频，但支持为标注过程配置可缩放的降采样，以加速处理大型数据集时的吞吐量。

MicrocosmWorks 提供 ML 基础设施项目，费率为每小时 $25-$45。一个程序化视频标注框架，包含规则引擎、格式导出器和质量验证管道，通常需要 300-500 个开发小时。该框架通过降低每分钟视频 $5-$15 的手动标注成本，可以很快收回成本。