Автономные автомобили или беспилотные автомобили привлекли внимание людей и стали одной из основных вех в автомобильной промышленности в последнее время. Все крупные игроки автомобильного сектора, от Volvo до Tesla, Mercedes, Benz и BMW, вложили значительные средства в разработку беспилотных автомобилей. Это, безусловно, подогрело гонку автономных транспортных средств.

Алгоритмы машинного обучения приводят в действие эти сложные машины и помогают автомобилям обрабатывать визуальные данные во время вождения так же, как человек-водитель. Беспилотные автомобили должны иметь возможность придавать значение огромным объемам данных, чтобы они могли идентифицировать препятствие, такое как другие транспортные средства или пешеходы.

Помеченные данные необходимы для обучения алгоритмов машинного обучения, чтобы они помогали беспилотным автомобилям понимать свое окружение. Модели машинного обучения обучаются на размеченных изображениях трафика, дорог, сигналов и др. Ручная обработка изображений — трудоемкий процесс. Следовательно, ИИ используется для обработки и маркировки данных на изображениях. По сравнению с маркировкой вручную, маркировка AI более точная и быстрая.

Следующие вещи важны при маркировке данных для автономных транспортных средств;

Ясность

Требуется четкость в отношении типа объектов, которые должны быть запечатлены на изображениях. Например, на транспортной развязке будут находиться различные объекты. В таком сценарии хорошо иметь рекомендации по типам объектов, которые подходят для маркировки, и зафиксировать правильные критерии для маркировки. Это позволяет эффективно и последовательно аннотировать и маркировать нужные объекты.

Выберите правильные наборы инструментов

Для каждой задачи аннотации требуется свой набор инструментов. Для локализации и обнаружения объектов хорошо подходят ограничительные рамки, тогда как рисование кубоидов и применение текстовых меток хорошо подходят для атрибуции метаданных. Полилинии хорошо подходят для обозначения дорог и разметки полос. Задачи сегментации не работают для таких задач аннотации. Задачи сегментации хорошо подходят для выделения перекрывающихся объектов и объектов с общими границами.

Эконом

В производственной среде увеличивается масштаб разметки данных. Это может увеличить риск неверных данных. Экспоненциальный рост потребности в обучающих данных на производственном уровне является проблемой для компаний. Чтобы справиться с этой задачей, компаниям приходится инвестировать в привлечение внутренних ресурсов для масштабных задач маркировки данных. Но это может быть невозможным вариантом для одной компании.

В таких случаях лучше всего передать маркировку ваших данных третьим сторонам, таким как RightClick.AI. У нас есть команда экспертов по маркировке данных, которые могут удовлетворить ваши потребности в маркировке данных в любом масштабе.

О RightClick.AI

В RightClick.AI мы сочетаем заботу о людях с технологиями, чтобы предлагать услуги по маркировке изображений и видео самого высокого качества. Мы придерживаемся самых высоких стандартов качества при маркировке изображений, которые помогут эффективно обучать и тестировать беспилотные модели.

Первоначально опубликовано на https://rightclick.ai.