是的，视频可以使用机器学习（ML）进行标注。视频标注涉及标记视频帧或序列中的对象、动作或事件，以创建 ML 模型的训练数据或分析视频内容。与静态图像不同，视频需要处理时间和空间关系，ML 技术可以通过处理帧序列或提取跨时间的特征来解决这些问题。常见的方法包括对象检测、活动识别和时间分割。例如，一个模型可以跟踪一个人在帧之间的移动，或者识别一个特定动作在视频剪辑中何时开始和结束。
一种实用的方法是使用卷积神经网络（CNN）进行帧级别标注。像 YOLO（You Only Look Once）或 Faster R-CNN 这样的模型可以检测单个帧中的对象，这些结果会随着时间的推移进行聚合，以跟踪视频中的对象。对于时间任务，像 3D CNN 或循环神经网络（RNN）这样的架构会处理帧序列以识别动作或事件。 TensorFlow 或 PyTorch 等工具提供了构建这些模型的库，并且可以在 Kinetics（用于人类动作）或 COCO（用于对象检测）等数据集上预先训练的模型进行微调，以用于特定任务。例如，开发人员可以通过使用基于帧的检测和时间分析相结合的方式，训练一个模型来标注体育视频，从而检测运动员、球和特定的比赛。
然而，视频标注也存在挑战。处理大型视频数据集需要大量的计算资源，并且处理时间一致性（例如，确保对象的标签在帧之间保持一致）可能很复杂。诸如光流估计或基于 Transformer 的模型（例如，Vision Transformers）等技术有助于解决运动和上下文随时间变化的问题。开发人员可能会使用像 Labelbox 或 CVAT 这样的工具进行手动或半自动标注，将人工输入与 ML 预测相结合。例如，一个自动驾驶汽车项目可能会使用 ML 来预先标注视频片段中的道路对象，然后手动细化标签以训练感知系统。平衡准确性、速度和资源使用至关重要，但借助现代框架和精心设计，ML 驱动的视频标注是可以广泛实现的。