视频标注工具比较与选择：VOTT与ELAN

本文档介绍了视频标注工具的各个选项，主要关注了VOTT、Ultimatelabeling、Vatic和ELAN这四个工具，并对比了它们在视频标注方面的特性和适用场景。 视频标注是计算机视觉领域的重要环节，尤其是对于行为识别任务而言。它涉及到对视频中的目标进行定位、分类以及跟踪等操作，为机器学习模型提供训练数据。本文档的目的是为了帮助用户选择最适合其需求的视频标注工具。 ### 0.1 行为识别数据标注工具的需求 1. **标注视频框**：标记视频中特定对象的位置。 2. **按帧率采样**：根据需要选择性地标记特定帧，降低标注工作量。 3. **单个框多类标签**：一个框内可以标注多个类别，适用于复杂场景。 4. **相邻帧之间框关联**：跟踪同一对象在不同帧间的运动轨迹。 5. **对视频进行整体标注**：不需逐帧标注，而是对整个视频的行为进行分类。 ### 0.2 目前已有的工具 #### VOTT - **优点**：操作流畅，适合大量标注，支持按帧率采样和单个框多类标签，是目前首选工具。 - **不足**：不支持相邻帧之间的框关联，不适合需要框关联的任务。 #### Ultimatelabeling - **优点**：唯一具备相邻帧之间框关联功能。 - **不足**：没有单个框多类标签功能，且使用体验不佳。 #### Vatic - **优点**：早期目标识别常用，支持标注视频框。 - **不足**：功能相对单一，不支持按帧率采样、单个框多类标签或框关联。 #### ELAN - **优点**：适用于整体视频内容的标注，无需标框。 - **不足**：不支持框标注，仅适合行为整体标注。 ### 0.3 小总结 目前的工具各有侧重点，没有一个工具能完全满足所有需求。VOTT因其高效和多标签标注功能而被推荐用于标框任务，而ELAN则适用于对视频内容的整体标注。 ### 1.1 VOTT VOTT是由微软开发的开源工具，提供了详细的使用指南。它支持视频框标注、按帧率采样和单个框多类标签，但不支持相邻帧之间框的关联。尽管如此，对于关注单个人行为的项目，VOTT仍是一个理想的选择。 选择视频标注工具应根据具体项目需求，如是否需要框关联、多标签标注、整体标注等。在行为识别数据标注中，VOTT和ELAN结合使用，可以覆盖大部分需求，尽管可能需要在不同工具间切换来完成全部工作。