Video-aantekening vir masjienleer: A tot Z-gids | Shaip
'N Omvattende gids tot
Video-annotering en -etikettering
Wat is video -aantekening?
Die doel daarvan
Video vs. Beeldaantekening
Prent sê duisend woorde is 'n redelik algemene gesegde wat ons almal gehoor het. Nou, as 'n foto 'n duisend woorde kan sê, dink net wat 'n video kan sê? 'n Miljoen dinge, miskien. Een van die revolusionêre subvelde van kunsmatige intelligensie is rekenaarleer. Nie een van die baanbrekende toepassings wat ons belowe is nie, soos bestuurderlose motors of intelligente kleinhandel-uitchecks, is moontlik sonder video-aantekeninge.
Kunsmatige intelligensie word oor verskeie industrieë gebruik om komplekse projekte te outomatiseer, innoverende en gevorderde produkte te ontwikkel en waardevolle insigte te lewer wat die aard van die besigheid verander. Rekenaarvisie is een so 'n subveld van KI wat die manier waarop verskeie industrieë wat afhanklik is van massiewe hoeveelhede vasgelegde beelde en video's, heeltemal kan verander, funksioneer.
Rekenaarvisie, ook genoem CV, laat rekenaars en verwante stelsels toe om betekenisvolle data uit beeldmateriaal te trek – beelde en video's, en die nodige aksie te neem op grond van daardie inligting. Masjienleermodelle is opgelei om patrone te herken en hierdie inligting in hul kunsmatige berging vas te vang om intydse visuele data effektief te interpreteer.
Lees die video-aantekening en -etikettering, of laai 'n PDF-weergawe af.
Kry my eksemplaar
Doel van video-aantekening
Video-aantekening vs. Beeld-aantekening
Nywerhede wat staatmaak op video-aantekeninge
Vir wie is hierdie gids?
Hierdie uitgebreide gids is vir:
Al u entrepreneurs en solopreneurs wat gereeld baie data versamel
KI en masjienleer of professionele persone wat met prosesoptimaliseringstegnieke begin
Projekbestuurders wat van voorneme is om 'n vinniger tyd-tot-mark te implementeer vir hul KI-modelle of KI-gedrewe produkte
En tegnologie-entoesiaste wat graag inligting wil gee oor die lae wat by KI-prosesse betrokke is.
Video-annotasie is die tegniek om elke voorwerp in 'n video te herken, te merk en byskrifte te maak. Dit help masjiene en rekenaars om raam-tot-raam bewegende voorwerpe in 'n video te herken.
In eenvoudige woorde, 'n menslike annoteerder ondersoek 'n video, merk die beeld raam-vir-raam, en stel dit saam in voorafbepaalde kategorie datastelle, wat gebruik word om masjienleeralgoritmes op te lei. Die visuele data word verryk deur etikette van kritieke inligting oor elke videoraam by te voeg.
Ingenieurs het die geannoteerde beelde saamgestel in datastelle onder voorafbepaalde
kategorieë om hul vereiste ML-modelle op te lei. Stel jou voor dat jy 'n model oplei om sy vermoë om verkeerseine te verstaan, te verbeter. Wat in wese gebeur, is dat die algoritme opgelei is op grondwaarheidsdata wat massiewe hoeveelhede video's bevat wat verkeerseine wys wat die ML-model help om die verkeersreëls akkuraat te voorspel.
Video-annotasie word hoofsaaklik gebruik vir die skep van 'n datastel vir die ontwikkeling van 'n visuele persepsie-gebaseerde KI-model. Geannoteerde video's word wyd gebruik om outonome voertuie te bou wat padtekens, voetgangers se teenwoordigheid kan opspoor, baangrense kan herken en ongelukke kan voorkom as gevolg van onvoorspelbare menslike gedrag. Geannoteerde video's dien spesifieke doeleindes van die kleinhandelbedryf in terme van gratis kleinhandelwinkels uit te betaal en die verskaffing van gepasmaakte produkaanbevelings.
Dit word ook gebruik in mediese en gesondheidsorgvelde, veral in Mediese KI, vir akkurate siekte-identifikasie en bystand tydens operasies. Wetenskaplikes gebruik ook hierdie tegnologie om die uitwerking van sonkragtegnologie op voëls te bestudeer.
Video-aantekeninge het verskeie werklike toepassings. Dit word in baie nywerhede gebruik, maar die motorbedryf benut hoofsaaklik sy potensiaal om outonome voertuigstelsels te ontwikkel. Kom ons kyk dieper na die hoofdoel.
Bespeur die voorwerpe
Video-aantekeninge help masjiene om voorwerpe wat in die video's vasgevang is, te herken. Aangesien masjiene nie die wêreld rondom hulle kan sien of interpreteer nie, benodig hulle die hulp van mense om die teikenvoorwerpe te identifiseer en dit akkuraat in verskeie rame te herken.
Vir 'n masjienleerstelsel om foutloos te werk, moet dit opgelei word op massiewe hoeveelhede data om die gewenste uitkoms te bereik
Lokaliseer die voorwerpe
Daar is baie voorwerpe in 'n video, en annotering vir elke voorwerp is uitdagend en soms onnodig. Objektlokalisering beteken die lokalisering en annotering van die mees sigbare voorwerp en fokusdeel van die beeld.
Volg die voorwerpe
Video-aantekeninge word hoofsaaklik gebruik in die bou van outonome voertuie, en dit is noodsaaklik om 'n objeknasporingstelsel te hê wat masjiene help om menslike gedrag en paddinamika akkuraat te verstaan. Dit help om die vloei van verkeer, voetgangerbewegings, verkeersbane, seine, padtekens en meer op te spoor.
Volg die aktiwiteite
Nog 'n rede waarom video-annotasie noodsaaklik is, is dat dit gewoond is rekenaarvisie op te lei-gebaseerde ML-projekte om menslike aktiwiteite en poseer akkuraat te skat. Video-aantekeninge help om die omgewing beter te verstaan ​​deur menslike aktiwiteit na te spoor en onvoorspelbare gedrag te ontleed. Boonop help dit ook om ongelukke te voorkom deur die aktiwiteite van nie-statiese voorwerpe soos voetgangers, katte, honde en meer te monitor en hul bewegings te skat om bestuurderlose voertuie te ontwikkel.
Video- en beeldaantekeninge is in baie opsigte redelik soortgelyk, en die tegnieke wat gebruik word om rame te annoteer, is ook van toepassing op video-aantekeninge. Daar is egter 'n paar basiese verskille tussen hierdie twee, wat besighede sal help om die regte tipe te besluit data-aantekening wat hulle nodig het vir hul spesifieke doel.
Wanneer jy 'n video en 'n stilbeeld vergelyk, is 'n bewegende prent soos 'n video 'n baie meer komplekse datastruktuur. 'n Video bied baie meer inligting per raam en baie groter insig in die omgewing.
Anders as 'n stilbeeld wat beperkte persepsie toon, video data bied waardevolle insigte in die voorwerp se posisie. Dit laat jou ook weet of die betrokke voorwerp beweeg of stilstaan ​​en vertel jou ook van die rigting van sy beweging.
Byvoorbeeld, wanneer jy na 'n prentjie kyk, sal jy dalk nie kan onderskei of 'n motor pas gestop of gestart het nie. 'n Video gee jou baie beter duidelikheid as 'n beeld.
Aangesien 'n video 'n reeks beelde is wat in 'n volgorde gelewer word, bied dit inligting oor voorwerpe wat gedeeltelik of ten volle belemmer is, deur voor en na rame te vergelyk. Aan die ander kant praat 'n beeld oor die hede en gee jou nie 'n maatstaf vir vergelyking nie.
Ten slotte, 'n video het meer inligting per eenheid of raam as 'n prent. En wanneer maatskappye meeslepende of kompleks wil ontwikkel KI en masjienleer oplossings, sal video-aantekeninge handig te pas kom.
Aangesien video's kompleks en deurlopend is, bied dit 'n bykomende uitdaging aan annoteerders. Daar word van annoteerders vereis om elke raam van die video te ondersoek en die voorwerpe in elke stadium en raam akkuraat na te spoor. Om dit meer effektief te bereik, het video-aantekeningmaatskappye verskeie spanne bymekaargebring om video's te annoteer. Handaantekeninge blyk egter 'n moeisame en tydrowende taak te wees.
Vooruitgang in tegnologie het verseker dat rekenaars deesdae moeiteloos voorwerpe van belang oor die hele lengte van die video kan opspoor en hele segmente kan annoteer met min tot geen menslike ingryping. Dit is hoekom video-aantekeninge baie vinniger en meer akkuraat word.
Maatskappye gebruik annotasienutsmiddels om groter duidelikheid, akkuraatheid en doeltreffendheid in die annotasieproses te verseker. Deur annotasie-nutsmiddels te gebruik, word die aantal foute aansienlik verminder. Vir video-aantekening om effektief te wees, is dit van kardinale belang om dieselfde kategorisering of etikette vir dieselfde voorwerp regdeur die video te hê.
Video-aantekeningnutsgoed kan voorwerpe outomaties en konsekwent oor rame opspoor en onthou om dieselfde konteks vir kategorisering te gebruik. Dit verseker ook groter konsekwentheid, akkuraatheid en beter KI-modelle.
Beeld- en video-aantekeninge gebruik byna soortgelyke gereedskap en tegnieke, hoewel dit meer kompleks en arbeidsintensief is. Anders as 'n enkele prent, is 'n video moeilik om te annoteer, aangesien dit byna 60 rame per sekonde kan bevat. Video's neem langer om te annoteer en vereis ook gevorderde aantekeningnutsgoed.
Die enkelbeeldvideo-aantekeningmetode is die tradisionele tegniek wat elke raam uit die video onttrek en die rame een vir een aanteken. Die video word in verskeie rame opgebreek, en elke prent word met die tradisionele geannoteer prentnotasie metode. Byvoorbeeld, 'n 40fps-video word opgebreek in rame van 2,400 XNUMX per minuut.
Die enkelbeeldmetode is gebruik voordat annoteerdernutsmiddels in gebruik geneem is; dit is egter nie 'n doeltreffende manier om video te annoteer nie. Hierdie metode is tydrowend en lewer nie die voordele wat 'n video bied nie.
Nog 'n groot nadeel van hierdie metode is dat aangesien die hele video as 'n versameling afsonderlike rame beskou word, dit foute in objekidentifikasie skep. Dieselfde voorwerp kan onder verskillende etikette in verskillende rame geklassifiseer word, wat veroorsaak dat die hele proses akkuraatheid en konteks verloor.
Die tyd wat ingaan om video's met die enkelbeeldmetode te annoteer, is buitengewoon hoog, wat die koste van die projek verhoog. Selfs 'n kleiner projek van minder as 20 fps sal lank neem om te annoteer. Daar kan baie wanklassifikasiefoute, gemiste sperdatums en annotasiefoute wees.
Die deurlopende raam- of stroomraammetode is die gewildste een. Hierdie metode gebruik annotasienutsgoed wat die voorwerpe regdeur die video met hul raam-vir-raam ligging naspoor. Deur hierdie metode te gebruik, word die kontinuïteit en konteks goed behou.
Die deurlopende raammetode gebruik tegnieke soos optiese vloei om die pixels in een raam en die volgende akkuraat vas te vang en die beweging van die pixels in die huidige beeld. Dit verseker ook dat voorwerpe konsekwent oor die video geklassifiseer en benoem word. Die entiteit word konsekwent herken selfs wanneer dit in en uit die raam beweeg.
Wanneer hierdie metode gebruik word om video's te annoteer, kan die masjienleerprojek voorwerpe wat aan die begin van die video teenwoordig is akkuraat identifiseer, vir 'n paar rame buite sig verdwyn en weer verskyn.
As 'n enkele beeldmetode vir annotasie gebruik word, kan die rekenaar die beeld wat weer verskyn as 'n nuwe voorwerp beskou wat lei tot verkeerde klassifikasie. In 'n deurlopende raammetode neem die rekenaar egter die beweging van die beelde in ag, om te verseker dat die kontinuïteit en integriteit van die video goed gehandhaaf word.
Die deurlopende raammetode is 'n vinniger manier om te annoteer, en dit bied groter vermoëns aan ML-projekte. Die annotasie is presies, skakel menslike vooroordeel uit, en die kategorisering is meer akkuraat. Dit is egter nie sonder risiko's nie. Sommige faktore wat die doeltreffendheid daarvan kan verander, soos beeldkwaliteit en video-resolusie.
Verskeie video-aantekeningmetodes, soos 'n landmerk-, semantiese-, 3D-kuboïed-, veelhoek- en polilynaantekening, word gebruik om video's te annoteer. Kom ons kyk na die gewildstes hier.
Landmerk-aantekening, ook genoem sleutelpunt, word oor die algemeen gebruik om kleiner voorwerpe, vorms, houdings en bewegings te identifiseer.
Punte word oor die voorwerp geplaas en gekoppel, wat 'n geraamte van die item oor elke videoraam skep. Hierdie tipe annotasie word hoofsaaklik gebruik om gelaatstrekke, houdings, emosies en menslike liggaamsdele op te spoor vir die ontwikkeling van AR/VR-toepassings, gesigsherkenningstoepassings en sportontledings.
Semantiese segmentering is 'n ander soort video-aantekening wat help om beter kunsmatige intelligensie-modelle op te lei. Elke pixel wat in 'n prent teenwoordig is, word in hierdie metode aan 'n spesifieke klas toegeken.
Deur 'n etiket aan elke beeldpixel toe te ken, behandel semantiese segmentering verskeie voorwerpe van dieselfde klas as een entiteit. Wanneer jy egter semantiese segmentering gebruik, word verskeie voorwerpe van dieselfde klas as verskillende individuele gevalle behandel.
Hierdie tipe annotasietegniek word gebruik vir 'n akkurate 3D-voorstelling van voorwerpe. Die 3D-begrenskasmetode help om die voorwerp se lengte, breedte en diepte te benoem wanneer dit in beweging is en analiseer hoe dit met die omgewing in wisselwerking tree. Dit help om die voorwerp se posisie en volume in verhouding tot sy driedimensionele omgewing op te spoor.
Annoteerders begin deur grensblokke om die voorwerp van belang te teken en ankerpunte aan die rand van die blokkie te hou. Tydens beweging, as een van die voorwerp se ankerpunte geblokkeer of buite sig is as gevolg van 'n ander voorwerp, is dit moontlik om te sê waar die rand kan wees gebaseer op die gemete lengte, hoogte en hoek in die raam ongeveer.
Veelhoekannotasietegniek word gewoonlik gebruik wanneer 2D- of 3D-begrenskastegniek onvoldoende gevind word om 'n voorwerp se vorm akkuraat te meet of wanneer dit in beweging is. Byvoorbeeld, veelhoekannotasie sal waarskynlik 'n onreëlmatige voorwerp, soos 'n mens of 'n dier, meet.
Vir die veelhoekaantekeningtegniek om akkuraat te wees, moet die annoteerder lyne trek deur kolletjies presies om die rand van die voorwerp van belang te plaas.
Polyline-annotasie help om rekenaargebaseerde KI-nutsmiddels op te lei om straatbane op te spoor vir die ontwikkeling van hoë-akkuraatheid outonome voertuigstelsels. Die rekenaar laat die masjien toe om die rigting, verkeer en afleiding te sien deur bane, grense en grense op te spoor.
Die annoteerder trek presiese lyne langs die baangrense sodat die KI-stelsel bane op die pad kan opspoor.
Die 2D-begrenskasmetode is miskien die mees gebruik om video's te annoteer. In hierdie metode plaas annoteerders reghoekige bokse om die voorwerpe van belang vir identifikasie, kategorisering en etikettering. Die reghoekige bokse word met die hand om die voorwerpe oor rame geteken wanneer hulle in beweging is.
Om te verseker dat die 2D-begrenskasmetode doeltreffend werk, moet die annoteerder seker maak dat die blokkie so na as moontlik aan die voorwerp se rand geteken is en gepas oor alle rame gemerk is.
Die moontlikhede van video-aantekeninge lyk eindeloos; sommige nywerhede gebruik egter hierdie tegnologie baie meer as ander. Maar dit is ongetwyfeld waar dat ons omtrent die punt van hierdie innoverende ysberg aangeraak het, en meer moet nog kom. In elk geval, ons het die nywerhede gelys wat toenemend op video-aantekeninge staatmaak.
Rekenaarvisie-geaktiveerde KI-stelsels help om selfbestuur- en bestuurderlose motors te ontwikkel. Video-aantekeninge is wyd gebruik in die ontwikkeling van hoë-end outonome voertuigstelsels vir voorwerpopsporing, soos seine, ander voertuie, voetgangers, straatligte, en meer.
Mediese Kunsmatige Intelligensie
Die gesondheidsorgbedryf sien ook 'n meer beduidende toename in die gebruik van video-aantekeningdienste. Onder die vele voordele wat rekenaarvisie bied, is mediese diagnostiek en beelding.
Alhoewel dit waar is dat mediese KI eers onlangs die voordele van rekenaarvisie begin benut, is ons seker dat dit 'n oorvloed voordele aan die mediese industrie bied. Video-aantekeninge is nuttig om mammogramme, X-strale, CT-skanderings en meer te ontleed om pasiënte se toestande te help monitor. Dit help ook gesondheidswerkers om toestande vroeg te identifiseer en met chirurgie te help.
Die kleinhandelbedryf gebruik ook video-aantekeninge om verbruikersgedrag te verstaan ​​om sy dienste te verbeter. Deur video's van verbruikers in winkels te annoteer, is dit moontlik om te weet hoe kliënte die produkte kies, produkte op rakke terugstuur en diefstal voorkom.
Video-aantekeninge word ook in die toesig- en beeldbedryf gebruik. Die annotasietaak sluit in die verkryging van waardevolle intelligensie uit hommeltuig-, satelliet- en lugbeeldmateriaal om ML-spanne op te lei om toesig en sekuriteit te verbeter. Die ML-spanne is opgelei om verdagtes en voertuie te volg om gedrag visueel na te spoor. Georuimtelike tegnologie dryf ook landbou, kartering, logistiek en sekuriteit aan.
Rekenaarvisie en kunsmatige intelligensie-vermoëns word gebruik om landbou en vee te verbeter. Video-aantekeninge help ook om plantgroei-veebewegings te verstaan ​​en op te spoor en die werkverrigting van oesmasjinerie te verbeter.
Rekenaarvisie kan ook graankwaliteit, onkruidgroei, onkruiddodergebruik en meer ontleed.
Video-aantekeninge word ook in die media- en inhoudbedryf gebruik. Dit word gebruik om te help om sportspanprestasies te ontleed, na te spoor en te verbeter, seksuele of gewelddadige inhoud op sosiale mediaplasings te identifiseer en advertensievideo's te verbeter, en meer.
Die vervaardigingsbedryf gebruik ook toenemend video-aantekeninge om produktiwiteit en doeltreffendheid te verbeter. Robotte word opgelei op geannoteerde video's om deur stilstaande te navigeer, monteerlyne te inspekteer, pakkette in logistiek op te spoor. Robotte wat op geannoteerde video's opgelei is, help om gebrekkige items in produksielyne op te spoor.
Video Annotasie Uitdagings van
Video-aantekeninge kan 'n paar uitdagings vir annoteerders stel. Kom ons kyk na 'n paar punte wat u moet oorweeg voordat u begin video-aantekening vir rekenaarvisie projekte.
Een van die grootste uitdagings van video-aantekeninge is die hantering van massiewe videodatastelle wat noukeurig ondersoek en geannoteer moet word. Om die rekenaarvisiemodelle akkuraat op te lei, is dit noodsaaklik om toegang tot groot hoeveelhede geannoteerde video's te kry. Aangesien die voorwerpe nie stil is nie, soos dit in 'n beeldannotasieproses sou wees, is dit noodsaaklik om hoogs bekwame annoteerders te hê wat voorwerpe in beweging kan vasvang.
Die video's moet opgebreek word in kleiner snitte van verskeie rame, en individuele voorwerpe kan dan geïdentifiseer word vir akkurate annotasie. Tensy annotasie-instrumente gebruik word, is daar 'n risiko dat die hele annotasieproses vervelig en tydrowend sal wees.
Om 'n hoë vlak van akkuraatheid tydens die video-aantekeningproses te handhaaf, is 'n uitdagende taak. Die aantekeningkwaliteit moet in elke stadium konsekwent nagegaan word om te verseker dat die voorwerp korrek nagespoor, geklassifiseer en gemerk word.
Tensy die kwaliteit van annotasie nie op verskillende vlakke nagegaan word nie, is dit onmoontlik om 'n unieke en kwaliteit algoritme te ontwerp of op te lei. Boonop kan onakkurate kategorisering of annotasie ook die kwaliteit van die voorspellingsmodel ernstig beïnvloed.
Benewens die versekering van akkuraatheid en akkuraatheid, moet video-aantekeninge ook skaalbaar wees. Maatskappye verkies annotasiedienste wat hulle help om ML-projekte vinnig te ontwikkel, te ontplooi en te skaal sonder om die onderste lyn grootliks te beïnvloed.
Die keuse van die regte video-etiketteringsverskaffer
Die laaste en waarskynlik die belangrikste uitdaging in video-aantekeninge is om die dienste van 'n betroubare en ervare video-data-aantekeningdiensverskaffer te betrek. Om 'n kenner te hê video-aantekening diensverskaffer sal baie help om te verseker dat jou ML-projekte sterk ontwikkel en betyds ontplooi word.
Dit is ook noodsaaklik om 'n verskaffer te betrek wat verseker dat sekuriteitstandaarde en -regulasies deeglik gevolg word. Die keuse van die gewildste verskaffer of die goedkoopste is dalk nie altyd die regte stap nie. U moet die regte verskaffer soek op grond van u projekbehoeftes, kwaliteitstandaarde, ervaring en spankundigheid.
Video-aantekeninge gaan net soveel oor die tegnologie as die span wat aan die projek werk. Dit hou 'n oorvloed voordele vir 'n reeks nywerhede in. Tog, sonder die dienste van ervare en bekwame annoteerders, sal jy dalk nie wêreldklas modelle kan lewer nie.
As jy op soek is na 'n gevorderde rekenaarvisie-gebaseerde KI-model, Shaip behoort jou keuse vir 'n diensverskaffer te wees. Wanneer dit gaan oor die kwaliteit en akkuraatheid, maak ervaring en betroubaarheid saak. Dit kan 'n groot verskil maak aan jou projek se sukses.
By Shaip het ons die ervaring om video-aantekeningprojekte van verskillende vlakke van kompleksiteit en vereiste te hanteer. Ons het 'n ervare span annoteerders wat opgelei is om pasgemaakte ondersteuning vir jou projek en menslike toesigspesialiste te bied om jou projek se korttermyn- en langtermynbehoeftes te bevredig.
Ons lewer slegs aantekeninge van die hoogste gehalte wat aan streng datasekuriteitstandaarde voldoen sonder om spertye, akkuraatheid en konsekwentheid in te boet.
1. Hoe om video's vir masjienleer te annoteer?
Video-annotasie is die etikettering van videosnitte wat gebruik word om masjienleermodelle op te lei om die stelsel te help om voorwerpe te identifiseer. Video-annotasie is 'n komplekse proses, anders as prentannotasie, aangesien dit die opbreek van die hele video in verskeie rame en reekse beelde behels. Die raam-vir-raam beelde is geannoteer sodat die stelsel voorwerpe akkuraat kan herken en identifiseer.
2. Wat is 'n video -annotasie -instrument?
Video-annoteerders gebruik verskeie nutsmiddels om hulle te help om die video effektief te annoteer. Video-aantekeninge is egter 'n komplekse en lang proses. Aangesien die annotering van video's baie langer neem as om prente te annoteer, help nutsmiddels om die proses vinniger te maak, foute te verminder en klassifikasie-akkuraatheid te verhoog.
3. Kan ek YouTube-video's annoteer?
Ja, dit is moontlik om YouTube-video's te annoteer. Deur die annotasie-instrument te gebruik, kan jy teks byvoeg, dele van jou video uitlig en skakels byvoeg. Jy kan nuwe aantekeninge wysig en byvoeg, deur uit verskillende tipes aantekeninge te kies, soos spraakborrel, teks, kollig, nota en etiket.
4. Hoeveel kos video-aantekeninge?
Die totale koste van video-aantekeninge hang van verskeie faktore af. Die eerste is die lengte van die video, die tipe instrument wat vir die annotasieproses gebruik word, en die tipe annotasie wat benodig word. Jy moet die tyd wat menslike annoteerders en toesigspesialiste spandeer, oorweeg om te verseker dat werk van hoë gehalte gelewer word. 'n Professionele video-aantekening-werk is nodig om masjienleermodelle van gehalte te ontwikkel.
5. Hoe om die kwaliteit van annotasie te meet?
Die kwaliteit van annotasie hang af van die akkuraatheid en vermoë om jou ML-model vir die spesifieke doel akkuraat op te lei. 'n Hoë kwaliteit werk sal sonder vooroordeel, klassifikasiefoute en ontbrekende rame wees. Veelvuldige kontroles op verskeie vlakke van die annotasieproses sal 'n hoër kwaliteit werk verseker.