Exemples d’application de la suite logicielle IVS : Améliorer les données d’entrainement des réseaux de neurones

La suite logicielle IVS (Intempora Validation Suite) vous permet de centraliser, stocker et partager les scénarios de conduite enregistrés, y compris les données des capteurs. Vous pouvez ensuite indexer les scénarios, en rechercher certains, les prévisualiser et post-traiter de grands volumes de données de conduite sur des clusters de calcul en parallèle. Si vous développez un réseau neuronal pour la détection d'objets ou la compréhension de scènes, vous aurez besoin d'une grande quantité de données d’entrainement. Avec IVS, vous pouvez facilement prévisualiser et filtrer les données au moyen de balises personnalisées - avant même que les données ne soient annotées. Grâce à la fonction d'étiquetage automatique d’IVS, les données nouvellement téléchargées sont automatiquement traitées et indexées sur la base de paramètres prédéfinis, ce qui vous permet d'effectuer une recherche préliminaire par texte dans les données non étiquetées.

Filtrage intelligent des données

Trouver rapidement les données d’entrainement pertinentes grâce à la suite logicielle IVS

Comment pouvez-vous bénéficier de l'utilisation de la suite logicielle IVS ? Voici un exemple : Supposons que vous ayez déjà un réseau de neurones mais qu'il ne soit pas assez performant dans certaines situations, par exemple, il a du mal à détecter les camions sous les portiques. Dans ce cas, vous pouvez filtrer les données dans IVS pour ne montrer que les images qui contiennent à la fois des camions et des portiques afin d'obtenir des données d’entrainement supplémentaires pour le détecteur. Vous pouvez également rechercher des images de trajets de nuit ou sous la pluie.

IVS – Intempora Validation Suite

IVS est une chaîne d'outils de validation sur le cloud pour le test, l’entrainement et la validation de fonctions logicielles avancées, tels les algorithmes de perception et d'apprentissage profond, à partir de pétaoctets de données enregistrées dans des architectures Big Data.

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