CVAT (Computer Vision Annotation Tool) — это инструмент для разметки изображений и видео с помощью искусственного интеллекта и машинного обучения. Он позволяет размечать различные объекты на изображениях и видео, а также создавать аннотации для обучения моделей компьютерного зрения. При загрузке видео для разметки в CVAT возникает вопрос о выборе шага (frame step) — интервала между кадрами, которые будут размечаться. Для определения рекомендуемого шага при загрузке видео для разметки в CVAT следует учитывать несколько факторов: 1. Количество объектов на видео: Если видео содержит много объектов, небольшой шаг между кадрами может привести к более точной разметке и предоставлению большего количества информации для обучения модели. Однако, при этом увеличивается объем работы для разметчиков и время разметки. 2. Временное разрешение видео: Если видео имеет высокое временное разрешение, то большой шаг между кадрами может привести к потере деталей и информации о движении объектов. В таком случае рекомендуется использовать маленький шаг. 3. Требования к скорости обработки видео: Если требуется быстрая обработка видео и разметка объектов, то большой шаг может быть предпочтительным выбором. Это позволяет сократить время разметки и ускорить процесс обучения модели. С учетом этих факторов, рекомендуемый шаг (frame step) при загрузке видео для разметки в CVAT может быть различным в каждом конкретном случае. Основываясь на опыте разметки видео, часто рекомендуется выбирать шаг 10 или 15, что обеспечивает хороший баланс между точностью разметки, скоростью обработки и эффективностью использования ресурсов. Варианты 5 и 20 могут быть слишком низкими или высокими шагами соответственно, что может привести к потере информации или лишней нагрузке на разметчиков. Тем не менее, нужно отметить, что рекомендуемый шаг может варьироваться в зависимости от конкретной задачи и требований проекта, поэтому важно тестировать различные значения и выбрать оптимальный шаг для каждой видео-разметки отдельно.