要为深度学习项目标注视频，首先要明确标注任务并选择适合您需求的工具。视频标注涉及逐帧或跨序列地标记对象、动作或事件。对于对象检测或跟踪，您可能使用边界框或多边形；而对于动作识别，则可能需要标注时间段。CVAT（计算机视觉标注工具）、Label Studio 或 VIA（VGG 图像标注工具）等工具是流行的开源选项。Scale AI 或 Amazon SageMaker Ground Truth 等商业工具提供高级功能，但可能需要预算。选择一个支持您标注格式（例如 COCO、YOLO 或 Pascal VOC）并与您的训练流水线集成的工具。
接下来，构建您的工作流程以提高效率和一致性。将视频分割成更小的片段或帧以简化标注。例如，使用 FFmpeg 以特定速率提取帧 (ffmpeg -i input.mp4 -vf fps=1 frame_%04d.jpg)。如果标注时间动作，请在 CVAT 等工具中标记开始和结束时间。对于对象跟踪，使用插值功能在帧之间传播标签，减少手动工作。建立清晰的指导方针：定义类别名称，处理遮挡，并决定是标注每一帧还是关键帧。例如，标注每隔 5 帧并进行插值可以在节省时间的同时保持准确性。使用脚本验证标注（例如，检查缺失的标签或坐标边界），以避免后续的训练错误。
最后，管理和导出标注数据用于训练。将标注存储在结构化的目录中，并与帧文件名和标签相对应。例如，将边界框保存为 JSON 文件，包含 {frame_id: 123, class: "car", xmin: 100, ymin: 200, ...}。将标注转换为与您的框架兼容的格式——PyTorch 可能需要 COCO 风格的 JSON，而 TensorFlow 可以使用 TFRecords。如果使用自定义模型，编写预处理脚本加载标注（例如，with open('labels.json') as f: data = json.load(f)）。使用 Git LFS 或 DVC 对标注进行版本控制以跟踪更改。务必单独备份原始视频和标注，以防止数据丢失。为了保证质量，手动检查一部分标注，如果涉及多个标注人员，则衡量标注者之间的一致性。