视频标注是指对视频数据进行标记或打标签，以便机器学习模型能够理解这些数据。它涉及在视频帧内的对象、动作或区域中添加元数据，例如边界框、关键点或文本标签。然后使用这些标记数据来训练模型，以执行目标检测、活动识别或运动跟踪等任务。与静态图像标注不同，视频标注需要处理时间连续性，即对象或事件可能会随时间改变位置、形状或上下文。例如，标注一段自动驾驶汽车视角的视频可能需要在连续帧中标记行人、车辆和交通标志，以便教会模型这些元素在现实场景中的行为方式。
视频标注的一个常见用例是训练自动驾驶系统的模型。例如，标注员可能会标注行车记录仪视频的每一帧，以识别车道、障碍物和交通信号灯，从而使模型能够学习空间和时间关系。另一个例子是体育分析，对足球比赛中球员的移动和球的轨迹进行标注有助于模型预测策略或评估表现。通常使用对象跟踪（跟踪跨帧的特定项目）或时间分割（标记动作的开始和结束，例如网球发球）等技术。通常使用 CVAT、LabelBox 或结合 OpenCV 和 FFmpeg 的自定义脚本等工具来简化标注，通常结合手动输入和自动插值来减少重复工作。
实施视频标注的开发者应考虑可扩展性和一致性等因素。处理数小时的视频需要高效的存储和检索系统，通常利用云服务或分布式计算。帧之间的一致性至关重要——例如，确保在第 100 帧中被标记为汽车的对象不会由于遮挡或光照变化而在第 101 帧中被误识。半自动化方法，例如在使用预训练模型建议标注（例如，检测帧中的所有面部）后再进行人工审查，可以节省时间。此外，用于存储标注的数据格式（如 JSON 或 XML）必须与模型训练流程对齐。平衡标注细节（例如，像素级掩码与边界框）和计算成本也很关键，因为过于精细的标签可能不会与所需的工作量成比例地提高模型性能。