基于深度学习的2D/3D传感器数据标注
- 一流质量和高性能
- 利用人工智能技术和零触控标注实现高自动化率和低成本。
- 3D效果和全世界最快的点云渲染技术
- 基于web的SaaS能确保安全，并且系统要求低，还可以全天候运行
由摄像头、雷达和激光雷达记录的数百万公里的传感器数据必须具有数十亿必要的属性，例如静态和动态对象的分类和动态Agent或目标跟踪信息，以提供可靠的地面真实数据，用于训练深层神经网络(DNN)和自动驾驶车辆的开发和测试。当专家们不得不手动标注数据时，这就成了一项繁琐而艰巨的任务，不但成本昂贵、耗时场，还容易出错。此外，人工标记往往会导致结果无法保持不一致。
UAI提供的基于web的标注服务支持手动标注和基于人工智能(AI)的自动注释。巧妙地使用不同的自动化策略，如世界坐标、点云合并或自动盒传播，可以加速整个过程，并使结果更精确一致。我们能够实现高达40%的摄像头图像自动化比率，三维数据传感器数据的自动化比率则大约是70%。该解决方案包括视频流和图像上的2D边界框、折线注记和全帧像素级语义分段以及在实验室的3D空间中创建立方体，以标记雷达和激光雷达数据。
热键优化的三维标注提供了快速点云处理和其它功能，如无透视畸变或融合点云的多视图、用于精确标记的CAM视图或者轻松的对象标识。标注服务还包括数据匿名化和可调节的用户界面。持续可用的SaaS解决方案在不断更新，并进行优化，以实现最小加载时间。
基于Zero-Touch Annotation™ Automation的高质量、高吞吐量注释工具
- 3D注释工具
- 2D注释工具-边界框
- 2D & 3D语义切分
- 2D & 3D多段线
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