ਵੀਡੀਓ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਲੇਬਲਿੰਗ ਨਾਲ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਕਰਨਾ:  

ਵੀਡੀਓ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਤਕਨੀਕਾਂ

ਚਿੱਤਰ ਅਤੇ ਵਿਡੀਓ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਲਗਭਗ ਸਮਾਨ ਸਾਧਨਾਂ ਅਤੇ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਹਾਲਾਂਕਿ ਇਹ ਵਧੇਰੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਅਤੇ ਕਿਰਤ-ਸੰਬੰਧੀ ਹੈ। ਇੱਕ ਇੱਕਲੇ ਚਿੱਤਰ ਦੇ ਉਲਟ, ਇੱਕ ਵੀਡੀਓ ਨੂੰ ਐਨੋਟੇਟ ਕਰਨਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਸ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਤੀ ਸਕਿੰਟ ਲਗਭਗ 60 ਫਰੇਮ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਵਿਡੀਓਜ਼ ਨੂੰ ਐਨੋਟੇਟ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸਮਾਂ ਲੱਗਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਨਾਲ ਹੀ ਉੱਨਤ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਟੂਲਸ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।

ਸਿੰਗਲ ਚਿੱਤਰ ਵਿਧੀ

ਸਿੰਗਲ-ਇਮੇਜ ਵੀਡੀਓ ਲੇਬਲਿੰਗ ਵਿਧੀ ਇੱਕ ਰਵਾਇਤੀ ਤਕਨੀਕ ਹੈ ਜੋ ਵੀਡੀਓ ਵਿੱਚੋਂ ਹਰੇਕ ਫਰੇਮ ਨੂੰ ਕੱਢਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਫਰੇਮਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ-ਇੱਕ ਕਰਕੇ ਐਨੋਟੇਟ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਵੀਡੀਓ ਨੂੰ ਕਈ ਫਰੇਮਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਿਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਅਤੇ ਹਰ ਇੱਕ ਚਿੱਤਰ ਨੂੰ ਰਵਾਇਤੀ ਵਰਤ ਕੇ ਐਨੋਟੇਟ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਚਿੱਤਰ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਵਿਧੀ ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ 40fps ਵੀਡੀਓ ਨੂੰ 2,400 ਪ੍ਰਤੀ ਮਿੰਟ ਦੇ ਫਰੇਮਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਿਆ ਗਿਆ ਹੈ.

ਐਨੋਟੇਟਰ ਟੂਲਸ ਦੇ ਵਰਤੋਂ ਵਿੱਚ ਆਉਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਸਿੰਗਲ ਚਿੱਤਰ ਵਿਧੀ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਸੀ; ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਹ ਵੀਡੀਓ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਦਾ ਇੱਕ ਕੁਸ਼ਲ ਤਰੀਕਾ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਵਿਧੀ ਸਮਾਂ ਬਰਬਾਦ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਹੈ ਅਤੇ ਵੀਡੀਓ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਦੇ ਲਾਭ ਪ੍ਰਦਾਨ ਨਹੀਂ ਕਰਦੀ ਹੈ।

ਇਸ ਵਿਧੀ ਦੀ ਇੱਕ ਹੋਰ ਵੱਡੀ ਕਮਜ਼ੋਰੀ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਕਿਉਂਕਿ ਪੂਰੇ ਵੀਡੀਓ ਨੂੰ ਵੱਖਰੇ ਫਰੇਮਾਂ ਦੇ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਵਜੋਂ ਮੰਨਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਵਸਤੂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਵਿੱਚ ਗਲਤੀਆਂ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇੱਕੋ ਵਸਤੂ ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਫਰੇਮਾਂ ਵਿੱਚ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਲੇਬਲਾਂ ਦੇ ਤਹਿਤ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਸਾਰੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਸੰਦਰਭ ਗੁਆ ਦਿੰਦੀ ਹੈ।

ਸਿੰਗਲ ਚਿੱਤਰ ਵਿਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਐਨੋਟੇਟਿੰਗ ਵਿਡੀਓਜ਼ ਵਿੱਚ ਜਾਣ ਵਾਲਾ ਸਮਾਂ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦੀ ਲਾਗਤ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ 20fps ਤੋਂ ਘੱਟ ਦੇ ਇੱਕ ਛੋਟੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਨੂੰ ਐਨੋਟੇਟ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਲੰਬਾ ਸਮਾਂ ਲੱਗੇਗਾ। ਇੱਥੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਗਲਤ ਵਰਗੀਕਰਨ ਦੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ, ਮਿਸਡ ਡੈੱਡਲਾਈਨ, ਅਤੇ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਗਲਤੀਆਂ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।

ਨਿਰੰਤਰ ਫਰੇਮ ਵਿਧੀ

ਲਗਾਤਾਰ ਫਰੇਮ ਜਾਂ ਸਟ੍ਰੀਮਿੰਗ ਫਰੇਮ ਵਿਧੀ ਵਧੇਰੇ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਹੈ। ਇਹ ਵਿਧੀ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਟੂਲਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਸਾਰੀ ਵੀਡੀਓ ਵਿੱਚ ਆਬਜੈਕਟ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਫਰੇਮ-ਦਰ-ਫਰੇਮ ਟਿਕਾਣੇ ਨਾਲ ਟਰੈਕ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਵਿਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ, ਨਿਰੰਤਰਤਾ ਅਤੇ ਸੰਦਰਭ ਨੂੰ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਬਣਾਈ ਰੱਖਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ.

ਨਿਰੰਤਰ ਫਰੇਮ ਵਿਧੀ ਇੱਕ ਫਰੇਮ ਵਿੱਚ ਪਿਕਸਲਾਂ ਨੂੰ ਕੈਪਚਰ ਕਰਨ ਲਈ ਅਤੇ ਅਗਲੇ ਫਰੇਮ ਵਿੱਚ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਅਤੇ ਮੌਜੂਦਾ ਚਿੱਤਰ ਵਿੱਚ ਪਿਕਸਲ ਦੀ ਗਤੀ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਲਈ ਆਪਟੀਕਲ ਪ੍ਰਵਾਹ ਵਰਗੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਇਹ ਵੀ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਆਬਜੈਕਟ ਵਰਗੀਕ੍ਰਿਤ ਹਨ ਅਤੇ ਵੀਡੀਓ ਵਿੱਚ ਲਗਾਤਾਰ ਲੇਬਲ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ। ਇਕਾਈ ਨੂੰ ਲਗਾਤਾਰ ਪਛਾਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਭਾਵੇਂ ਇਹ ਫਰੇਮ ਦੇ ਅੰਦਰ ਅਤੇ ਬਾਹਰ ਚਲੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।

ਜਦੋਂ ਇਹ ਵਿਧੀ ਵਿਡੀਓਜ਼ ਨੂੰ ਐਨੋਟੇਟ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਵੀਡੀਓ ਦੇ ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦ ਵਸਤੂਆਂ ਦੀ ਸਹੀ ਪਛਾਣ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਕੁਝ ਫਰੇਮਾਂ ਲਈ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਦੁਬਾਰਾ ਪ੍ਰਗਟ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਜੇਕਰ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਲਈ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਚਿੱਤਰ ਵਿਧੀ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਕੰਪਿਊਟਰ ਮੁੜ-ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਚਿੱਤਰ ਨੂੰ ਇੱਕ ਨਵੀਂ ਵਸਤੂ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਸਮਝ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਗਲਤ ਵਰਗੀਕਰਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇੱਕ ਨਿਰੰਤਰ ਫਰੇਮ ਵਿਧੀ ਵਿੱਚ, ਕੰਪਿਊਟਰ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦੀ ਗਤੀ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਵੀਡੀਓ ਦੀ ਨਿਰੰਤਰਤਾ ਅਤੇ ਇਕਸਾਰਤਾ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਬਣਾਈ ਰੱਖੀ ਗਈ ਹੈ।

ਨਿਰੰਤਰ ਫਰੇਮ ਵਿਧੀ ਐਨੋਟੇਟ ਕਰਨ ਦਾ ਇੱਕ ਤੇਜ਼ ਤਰੀਕਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹ ML ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਸਮਰੱਥਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਸਟੀਕ ਹੈ, ਮਨੁੱਖੀ ਪੱਖਪਾਤ ਨੂੰ ਦੂਰ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਵਰਗੀਕਰਨ ਵਧੇਰੇ ਸਹੀ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਹ ਜੋਖਮਾਂ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਨਹੀਂ ਹੈ. ਕੁਝ ਕਾਰਕ ਜੋ ਇਸਦੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ ਨੂੰ ਬਦਲ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਚਿੱਤਰ ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਤੇ ਵੀਡੀਓ ਰੈਜ਼ੋਲਿਊਸ਼ਨ।