在计算机视觉领域，视频通常被视为一系列单独的图像序列。正如在关于如何从视频中获取模型预测的教程中所看到的，可以将视频分割成帧，然后独立处理这些帧。可以使用相同的策略来提取训练数据。
虽然可以使用复杂的命令行工具如ffmpeg，但使用Roboflow Pro来训练计算机视觉模型在视频上更为简单。只需将视频拖入上传流程，就可以选择一个采样帧率。帧率越高，从视频中获得的图像就越多（但它们彼此之间的相似性也越大）。
在Roboflow中处理视频文件时，需要尝试找到一个平衡点，既能为模型提供足够的训练数据，又不会让标注者感到繁琐。
一旦提取了帧，就可以使用所有熟悉并喜爱的RoboflowAnnotate功能，包括使用之前在Roboflow Train中训练过的任何模型的Label Assist。但是，有一个特别适用于视频的额外功能：重复前一个标注（Repeat Previous）。
重复前一个标注工具会复制最后标注的图像的标注。由于相同的对象经常在视频的多个帧中出现，这使能够通过稍微修改之前的标注而不是从头开始，轻松地跟踪对象随时间的变化。
在标注了图像之后，是时候训练一个模型了。然后，可以使用该模型进行Label Assist，如果有更多的视频需要标注，或者部署它并开始获取预测。
训练模型是一个迭代的过程，可能需要根据模型在验证集上的表现来调整参数。Roboflow提供了一个直观的界面，让可以轻松地调整模型训练的各个方面，包括学习率、批大小和训练周期。
一旦模型训练完成，可以使用Roboflow的部署功能将其部署到生产环境中。这允许实时获取视频流的预测，从而实现自动化的监控、分析和决策。
此外，Roboflow还提供了一个强大的API，使能够轻松地将模型集成到应用程序中。这意味着可以在不同的平台上使用模型，无论是桌面应用程序、移动应用程序还是网页应用程序。
无论是计算机视觉领域的新手还是经验丰富的专家，Roboflow都能帮助提高工作效率，实现更准确的视频分析。通过使用Roboflow，可以专注于解决实际问题，而不是花费大量时间在数据处理和模型训练上。
在当今快速发展的技术环境中，拥有能够快速适应新挑战的工具至关重要。Roboflow正是这样的工具，它使能够轻松地处理视频数据，训练强大的模型，并在各种环境中部署它们。