Важность качественной аннотации данных об автомобиле

Беспилотные автомобили могут чувствовать, что происходит вокруг них, и двигаться самостоятельно, без помощи человека. Поскольку мир все больше обращается к искусственному интеллекту, они становятся большой новой вещью, за которой стоит следить. Однако отрасль все еще работает над тем, чтобы достичь точки, когда транспортные средства можно будет объявить полностью автономными. Чтобы беспилотный автомобиль был полностью функциональным и безопасным, он должен иметь возможность выполнять широкий спектр процедур машинного обучения. Для обучения таких моделей необходим большой аннотированный набор данных, поскольку они стремятся имитировать человеческое зрение или превосходить его. Этот процесс известен как аннотация данных автомобиля. 

Датчики и камеры в современных автомобилях генерируют огромное количество данных. Чтобы обработать эти Наборы данных по сути, они должны быть правильно маркированы. Существует множество возможных методов аннотации: от простых 2D-ограничивающих рамок до семантической сегментации и не только. Какой метод аннотации лучше всего подойдет вам, будет полностью зависеть от требований и бюджета вашего проекта.

Типы аннотаций данных автомобиля

обсудив аннотация данных В контексте беспилотных автомобилей давайте обсудим типы методов аннотирования данных об автомобилях.

Аннотация к 2D-граничной рамке

Это самый простой тип аннотации, в котором для обозначения объектов на изображении используются прямоугольные рамки. Это недорогой метод аннотирования, который используется в менее сложных случаях или при ограниченном бюджете. Однако следует отметить, что это еще не самый точный тип, он сэкономит много времени на маркировке. 

Аннотация 3D кубоида

Он очень похож на ранее обсуждавшийся метод аннотаций. В 3D-кубовидной аннотации аннотатор рисует 3D-рамки вокруг объектов на изображении. Это позволяет аннотировать объект по длине, ширине и высоте. Как только аннотатор формирует рамку вокруг объекта, на краю каждого объекта размещается опорная точка. Кубовидная аннотация помогает оценить расстояние объекта от транспортного средства на основе глубины и определить объем и положение объекта.

Аннотация многоугольника

Это один из самых популярных методов аннотирования, прежде всего из-за его высокой точности результатов. Из-за формы и размеров некоторых объектов нарисовать вокруг них ограничивающую рамку может быть непросто. Здесь на помощь приходит аннотация полигона, поскольку помимо аннотации транспортных средств она даже указывает дополнительные детали, такие как тротуар, препятствия, обочину дороги и многое другое. Для алгоритмов аннотации данных автомобиля он может служить ценным инструментом.

Семантическая сегментация

До сих пор мы видели методы, определяющие отдельные объекты на изображении. Однако семантическая сегментация имеет совершенно другой подход. Он делит объекты на определенные категории, такие как автомобили, велосипеды, пешеходные дорожки и многое другое. Аннотатору этот список предоставляется заранее. Семантическая сегментация обнаруживает, находит и классифицирует объекты для компьютерного зрения.

Это позволяет автономным транспортным средствам воспринимать окружающие объекты и дорожные условия, позволяя им безопасно и эффективно перемещаться. В этом случае аннотация должна быть идеальной до пикселя, поскольку она требует высокой степени точности.

Аннотация к линиям и сплайнам

Этот тип аннотаций помогает транспортным средствам распознавать полосы движения, что является одним из важнейших элементов автономного вождения. Это позволит транспортному средству легко ориентироваться и передвигаться в пробках, а также одновременно предотвратит несчастные случаи. Аннотаторы рисуют линии на изображении вдоль полос движения и краев, чтобы помочь обучающей модели распознавать полосы движения и переключаться на них. 

Видеоаннотации

Цель аннотаций к видео — идентифицировать и отслеживать объекты по набору кадров. В большинстве случаев их используют для обучения алгоритмов автоматизированного вождения. Видео разделено на тысячи отдельных изображений с аннотациями, размещенными на целевом объекте каждого кадра. Однокадровая аннотация всегда используется в сложных ситуациях, поскольку она может гарантировать качество. В начальном кадре аннотатор аннотирует объекты, а в следующих кадрах алгоритм отслеживает элементы. Аннотатору может потребоваться изменить аннотацию в редких случаях, когда алгоритм не работает должным образом.

Соответствующие варианты использования

Обсудив различные типы аннотаций данных для автономных транспортных средств, давайте рассмотрим некоторые соответствующие варианты их использования. 

1. Обнаружение объектов и транспортных средств

Это одна из наиболее важных функций, которая позволяет транспортным средствам идентифицировать объекты, другие транспортные средства и препятствия вокруг них, чтобы они могли соответствующим образом перемещаться. Для обучения аннотации данных автомобиля требуется несколько типов аннотаций. модель, чтобы она могла обнаруживать транспортные средства, пешеходов или некоторые другие объекты.

2. Восприятие окружающей среды

Здесь используется описанная выше техника семантической сегментации. Он используется для создания обучающих данных, которые маркируют каждый пиксель в видеокадре. Это помогает автомобилю лучше понимать окружающую обстановку, что обеспечивает безопасное вождение.

3. Обнаружение переулка

Соблюдение полосы движения – одна из самых важных вещей при вождении. Аннотаторы помогают транспортному средству идентифицировать полосы движения, рисуя дорожную разметку на видео. Таким образом, транспортное средство всегда будет оставаться на правильной полосе движения и безопасно перестраиваться.

Почему Macgence должен стать вашим лучшим выбором для аннотации данных для автономных транспортных средств?

Итак, это было всестороннее представление об аннотациях данных автомобиля. Поскольку мир движется к автономным транспортным средствам, в ближайшем будущем они будут пользоваться большим спросом.

Если вы только начинаете работать с аннотациями данных для автономных транспортных средств, обратите внимание на Macgence. У нас есть команда экспертов в предметной области, которые будут контролировать каждую деталь, от сбора данных до аннотаций и проверки. 

Кроме того, у нас есть внутренняя команда контроля качества, которая обеспечивает исправление недостатков, обнаруженных в процессе улучшения данных. Мы предоставляем вам идеальную модель AI/ML в обещанные сроки. В Macgence мы строго придерживаемся стандартов ISO-27001, SOC II, GDPR и HIPPA.

Часто задаваемые вопросы (FAQ)

Предыдущий блог

Следующий блог