Video Annotator: A framework for efficiently building video classifiers using vision-language models and active learning
作者: Amir Ziai, Aneesh Vartakavi
分类: cs.CV, cs.LG
发布日期: 2024-02-09
备注: Submitted for review to KDD '24 (ADS Track)
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
提出视频注释框架以解决视频分类标注效率低下问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 视频分类 数据注释 主动学习 视觉-语言模型 人机协作 模型训练 视频理解 高效标注
📋 核心要点
- 现有视频数据注释方法资源消耗大且效率低，难以保证标注质量。
- 论文提出的视频注释器（VA）框架通过人机协作提升领域专家参与，优化视频分类数据集的注释过程。
- VA在多个任务上实现了中位数6.8点的平均精度提升，展示了其高效性和有效性。
📝 摘要（中文）
高质量和一致的注释是成功开发稳健机器学习模型的基础。传统的数据注释方法资源密集且效率低下，通常依赖于非领域专家的第三方注释者。难以标注的样本通常是模型训练中最具信息量的，但在缺乏业务背景的情况下，准确和一致地标注这些样本变得困难。我们提出了一种新颖的框架——视频注释器（Video Annotator, VA），用于注释、管理和迭代视频分类数据集。VA通过人机协作系统增强了领域专家的直接参与，提供了以终端用户为中心的模型开发新范式，提升了视频分类器的效率和有效性。VA结合了视觉-语言基础模型的零样本能力和主动学习技术，展示了高质量模型的高效创建。VA在多个任务上相较于最具竞争力的基线实现了中位数6.8点的平均精度提升。
🔬 方法详解
问题定义：本论文旨在解决传统视频数据注释方法效率低下和质量不一致的问题。现有方法往往依赖非领域专家，导致标注质量难以保证，尤其是在处理难以标注的样本时。
核心思路：论文提出的视频注释器（VA）框架通过引入人机协作的方式，增强领域专家的参与，提供一个持续的注释过程，优化数据收集与模型训练的整合。
技术框架：VA框架包括数据注释、管理和迭代三个主要模块。首先，利用视觉-语言基础模型的零样本能力进行初步标注；然后，通过主动学习技术不断优化标注质量，最后实现模型训练与数据收集的无缝衔接。
关键创新：VA的核心创新在于其持续的注释过程和人机协作的设计，显著提升了标注效率和模型训练的质量。这一设计与传统方法的根本区别在于强调领域专家的直接参与。
关键设计：在技术细节上，VA采用了主动学习策略来选择最具信息量的样本进行标注，同时结合视觉-语言模型的零样本能力，确保在不同任务上都能实现高效的标注和训练。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，VA在多个视频理解任务上实现了中位数6.8点的平均精度提升，相较于最具竞争力的基线表现出显著的优势。这一结果表明VA框架在高质量模型创建方面的有效性和高效性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括视频监控、内容推荐和自动化视频编辑等。通过提高视频分类器的标注效率和准确性，VA框架能够为企业节省时间和成本，提升模型的实际应用价值，未来可能在多种视频理解任务中得到广泛应用。
📄 摘要（原文）
High-quality and consistent annotations are fundamental to the successful development of robust machine learning models. Traditional data annotation methods are resource-intensive and inefficient, often leading to a reliance on third-party annotators who are not the domain experts. Hard samples, which are usually the most informative for model training, tend to be difficult to label accurately and consistently without business context. These can arise unpredictably during the annotation process, requiring a variable number of iterations and rounds of feedback, leading to unforeseen expenses and time commitments to guarantee quality. We posit that more direct involvement of domain experts, using a human-in-the-loop system, can resolve many of these practical challenges. We propose a novel framework we call Video Annotator (VA) for annotating, managing, and iterating on video classification datasets. Our approach offers a new paradigm for an end-user-centered model development process, enhancing the efficiency, usability, and effectiveness of video classifiers. Uniquely, VA allows for a continuous annotation process, seamlessly integrating data collection and model training. We leverage the zero-shot capabilities of vision-language foundation models combined with active learning techniques, and demonstrate that VA enables the efficient creation of high-quality models. VA achieves a median 6.8 point improvement in Average Precision relative to the most competitive baseline across a wide-ranging assortment of tasks. We release a dataset with 153k labels across 56 video understanding tasks annotated by three professional video editors using VA, and also release code to replicate our experiments at: http://github.com/netflix/videoannotator.