自動(dòng)駕駛標(biāo)注

在自主駕駛中，計(jì)算機(jī)視覺在使各種物體可識(shí)別方面起著重要作用。還有不同類型的圖像標(biāo)注技術(shù)用于對(duì)對(duì)象進(jìn)行注釋并使其易于機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)。不僅僅是物體，還要讓整個(gè)場景包括道路、街燈、其他車輛和其他自然環(huán)境中的物體可見。對(duì)于每種類型的對(duì)象，都有不同類型的圖像標(biāo)注技術(shù)。因此，今天我們將討論圖像標(biāo)注在自動(dòng)駕駛汽車或無人機(jī)驅(qū)動(dòng)中的6個(gè)應(yīng)用案例。

Dimension Detection With 3D Cuboid

使用二維圖像標(biāo)注或包圍盒標(biāo)注，使物體像其他車輛一樣具有二維識(shí)別能力。這是一個(gè)簡單但是最流行的圖像標(biāo)注技術(shù)，它可以幫助檢測和識(shí)別無人機(jī)的對(duì)象。

3D Point Cloud for LiDARs Sensing

圖像標(biāo)注技術(shù)是實(shí)現(xiàn)物體精確定位的關(guān)鍵技術(shù)之一。是的，3D 點(diǎn)云注釋是為基于激光雷達(dá)傳感的自動(dòng)駕駛汽車完成的，這種汽車可以從遙遠(yuǎn)的地方以最高的準(zhǔn)確度進(jìn)行識(shí)別。

Annotation for Driver Monitoring in ADAS

自動(dòng)駕駛輔助系統(tǒng)的 ADAS 也具有半自動(dòng)駕駛功能。這樣的汽車可以感知周圍環(huán)境，并觀察司機(jī)的動(dòng)作，如眼睛的運(yùn)動(dòng)或感到困倦。圖像標(biāo)注也被執(zhí)行，使這樣的行為可識(shí)別的半自動(dòng)車。同樣，邊界框標(biāo)注用于訓(xùn)練 ADAS。

Classify Objects Semantic Segmentation

因?yàn)橛胁煌愋偷膶?duì)象或類似的對(duì)象需要進(jìn)行分類，以使它們彼此不同。語義分割圖像標(biāo)注技術(shù)是一種更加精確的標(biāo)注技術(shù)，它可以幫助對(duì)單個(gè)類的對(duì)象進(jìn)行分類，使得類似的對(duì)象具有最高的識(shí)別精度。

Polyline Annotation for Lane Detection

除了各種各樣的物體，對(duì)于自動(dòng)駕駛汽車來說，車道檢測對(duì)于向正確的方向移動(dòng)也很重要。使用 Polyline 標(biāo)注使道路上的車道可識(shí)別。在道路上繪制折線、樣條和簡單線標(biāo)注，幫助自動(dòng)駕駛車輛在正確的道路上行駛。對(duì)于不同類型的道路，如單車道或雙車道，使用不同類型的標(biāo)注技術(shù)來創(chuàng)建自動(dòng)駕駛汽車訓(xùn)練數(shù)據(jù)。Cogito 提供圖像注釋服務(wù)，為無人機(jī)駕駛創(chuàng)建訓(xùn)練數(shù)據(jù)。與訓(xùn)練有素和高度熟練的標(biāo)注團(tuán)隊(duì)合作，以更高的精度標(biāo)注圖像和視頻，為深度學(xué)習(xí)生成高質(zhì)量的培訓(xùn)數(shù)據(jù)。眾所周知，它以最低的成本為機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)提供世界級(jí)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。

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