A forma como você amostra vídeos para AI training datasets determina de quais evidências um modelo pode aprender. Um único quadro pode ser suficiente para objetos, cenas ou OCR, enquanto ações e mudanças de estado normalmente precisam de clipes e tarefas sensíveis à continuidade se beneficiam de shot-aware sampling.
Comece pelo rótulo, não por um número fixo de quadros. Mantenha o trecho de vídeo tão curto quanto permita que um anotador atribua o rótulo de forma confiável, e preserve as marcas de tempo e a procedência da fonte, para que a mesma origem possa ser reamostrada posteriormente como quadros, tomadas ou clipes.
Jen Togonon
