IVSの適用例：ニューラルネットワーク向けトレーニングデータの取り扱いの向上
Intempora Validation Suite（IVS）を使用すると、センサデータを含む記録された走行シナリオを一元化、保存および共有することができます。さらに、シナリオのインデックスを作成したり、特定のシナリオを検索およびプレビューしたり、並列コンピューティングクラスタ上で大量の走行データの後処理を実行したりすることができます。物体検出またはシーン認識用のニューラルネットワークを開発する場合は、大量のトレーニングデータが必要になります。IVSでは、データにタグ付けをする前でも、カスタムタグを使用して簡単にデータのプレビューやフィルタリングを行うことができます。IVSの自動タグ付け機能を使用すると、あらかじめ設定されたパラメータに基づいて新たにアップロードされたデータが自動的に処理されインデックスが付けられるため、タグ付けされていないデータでもテキストベースの検索を暫定的に実行することができます。
インテリジェントなデータフィルタリング
IVSで関連するトレーニングデータをすばやく検索する方法については、以下を参照してください。
IVSを使用する利点とは何でしょうか。たとえば、すでにニューラルネットワークを使用できるが、それが特定の状況で十分に機能しない（ガントリーの下にあるトラックを検出できなかったり検出に時間がかかったりするといった）場合を考えます。この場合、IVSでデータをフィルタリングすると、トラックとガントリーの両方を含む画像のみを表示し、ニューラルネットワークを利用した検出アルゴリズム用の追加のトレーニングデータを取得することができます。そのほか、夜間や雨天などの条件下で撮影された車両の画像を検索することなどもできます。
IVSはクラウドベースの妥当性確認ツールチェーンの構成要素です。これを使用すると、ビッグデータアーキテクチャにおける何ペタバイトもの記録データに対して、認知およびディープラーニングアルゴリズムを含む高度なソフトウェア機能のテスト、トレーニング、および妥当性確認を行うためのシステムを構築することができます。
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