자율주행을 위한 이미지 라벨링 및 설명

문제

안전은 자율주행 엔지니어링 팀의 최우선 과제입니다. 차량은 어떤 상황에서도 모든 위험을 피하는 방법을 배워야 합니다. 전 세계의 많은 자율 차량 제조업체는 거리에서 많은 양의 비디오/이미지를 수집합니다. 차량과 승객을 안전하게 보호하기 위해 이러한 제조업체는 모든 잠재적인 교통 위험 요소를 식별하여 구조화되지 않은 원시 데이터를 고품질 기계 학습 교육 데이터로 전환해야 합니다.

해결책

DataForce는 독점적이고 안전한 AI 데이터 플랫폼에서 특별히 맞춤화된 UI로 이미지 레이블 지정 및 주석 프로젝트를 설정했습니다. 당사의 주석 작성자는 테스트 차량의 카메라로 캡처한 실제 이미지를 포함하는 18,000개의 자산을 분석하고 주석을 달았습니다. DataForce는 보행자, 자전거 타는 사람, 들어오는 교통 및 기타 중요한 실제 교통 에이전트에 주석을 달아 고품질 기계 학습 교육 데이터 세트를 만들었습니다. 또한 다음 메타데이터를 추가했습니다.

• 동영상을 설명하는 캡션
• 차량이 있는 장면 유형
• 보이는 요원의 종류 및 예상되는 이동 방향 • 차량에 대한 위험 존재
• 차량에 대한 권장 조치

클라이언트의 엔지니어링 팀은 실시간으로 주석 팀과 의견을 공유할 수 있도록 독점 주석 플랫폼에서 직접 DataForce의 작업을 검토했습니다. TransPerfect DataForce는 단 5일의 통지로 4주 이내에 18,000개 자산의 이미지 라벨링 및 주석을 완료했습니다.