ディープニューラルネットワーク(DNN)のトレーニングや自動運転車両の開発/テストで使用するための信頼性に優れたグラウンドトゥルースデータを入手するためには、カメラ、レーダー、LiDARを使用して数百万キロメートルものテスト走行を行い、センサデータを記録したうえで、それらに静的および動的オブジェクト、動的エージェントの分類情報、オブジェクト追跡情報など、莫大な量の属性情報を追加しなければなりません。このような場合に専門チームが手作業でデータに属性情報を付けるとなると、作業は煩雑で難しいものになり、コストと時間がかさんでミスも発生しやすくなります。さらに、ラベリングを手作業で行うと、多くの場合は結果の一貫性が損なわれます。
UAI社が提供するウェブベースのアノテーションサービスを使用すると、手作業でタグを追加したり、AIにより自動的にタグを追加したりすることができます。このサービスでは、ワールド座標、ポイントクラウドマージ、自動ボックス伝播などのさまざまな自動化方式を巧みに活用するため、プロセス全体を迅速に処理し、より高精度かつ一貫性に優れた結果を得ることができます。カメラ画像では最大40%、3Dデータのセンサデータでは約70%の高い自動化率が実現しています。また、2Dバウンディングボックス、ポリラインアノテーション、ビデオストリームや画像でのフルフレームピクセルによるセマンティックセグメンテーションなどの機能を備えており、3D空間に直方体を作成してレーダーおよびLiDARデータにラベリングを行うオプションも搭載しています。
ホットキーで3Dアノテーションを最適化すれば、高速なポイントクラウド処理機能のほか、遠近感の歪みやポイントクラウドの融合が生じないマルチビュー機能、オブジェクトの識別が容易で正確にラベリングを行えるカムビュー機能など、さまざまな機能を利用できます。さらに、データ匿名化インターフェースや、さまざまな調整が可能なユーザインターフェースも備えています。SaaSソリューションは、常にアップデートされ、ロード時間を最小限に抑えられるよう最適化されているため、継続的に利用することが可能です。
Zero-Touch Annotation™オートメーションに基づく高品質で高スループットのアノテーションツールです。
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