#26 · 主分类: 数据标注与标签工具

vatic

computer-vision video video-annotation

通过众包市场高效扩展视频标注。IJCV 2012

项目最后更新:07/15/20

GitHub Stars

615

Forks数量

250

贡献者数量

6

许可证

MIT

收录理由

VATIC 把长视频切成有重叠的短片段,分发给 Mechanical Turk 上的众包工人,再把各段标注结果拼回完整的物体轨迹。它当初的目标就是让大规模视频数据集的构建成本变得可负担,同时支持类别标签、时间属性,以及按对象或按完成度发放奖励,方便你在预算和标注质量之间做取舍。项目目前已经归档,README 里也直接推荐了 CVAT 作为现代替代品,所以更适合把它当作一份设计蓝图和学习资料,而不是拿来直接部署。想了解众包标注流水线在真实系统中是怎么搭起来的,读它的代码和 IJCV 2012 那篇论文会很有收获。

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