JwumaRobotik ve somut AI verileri, LiDAR anotasyonunun yanlış gittiği yerler
· 2 dk okuma · specification, robotics
Bu çeviri makine tarafından üretilmiştir ve ana dili konuşan biri tarafından kontrol edilmemiştir. Tereddüt halinde İngilizce sürüm esastır. Yanlış görünen bir şey varsa bize bildirin, düzeltelim. English
Robotik anotasyonu, diziler boyunca nokta bulutlarını, derinliği ve hareketi kapsar. Çerçeveler arası tutarlılık, çerçeve başına doğruluktan daha önemlidir çünkü bir nesnenin çerçeveden çerçeveye biraz farklı etiketlenmesi, modele dünyanın titrediğini öğretir. Tutarlılık gereksinimlerini açıkça belirtin çünkü çerçeve başına QA bunu yakalamaz.
Kısaca
- Çerçeveler arası tutarlılık baskın kalite boyutudur.
- Çerçeve başına doğruluk kontrolleri çerçeveler arası kaymayı tespit etmez.
- Gizlenme işleme kuralları, anotasyon başlamadan önce belirlenmelidir.
- Sensör kalibrasyon hataları kolayca anotasyon hatalarıyla karıştırılır.
- Sadece çerçeve örneklemesi değil, dizi düzeyinde inceleme gereklidir.
Benzer bir proje mi planlıyorsunuz?
Hacim üzerinden fiyat vermek yerine sorunu konuşmayı tercih ederiz.
Hizmetleri görünNeden çerçeveler arası tutarlılık baskındır?
Çünkü model, nesnelerin kalıcı olduğunu öğreniyor. Aynı araç, ardışık çerçevelerde biraz farklı kutulanırsa, eğitim sinyali aracın şekil değiştirdiğini söyler ve izleme davranışı çerçeve başına metriklerin göstermediği şekillerde bozulur.
Her bir çerçeve tolerans dahilinde olabilirken, dizi bütünüyle kullanılamaz hale gelebilir. Bu, görüntü anotasyon alışkanlıklarıyla anotasyonlanmış robotik veri kümelerinin karakteristik bir başarısızlığıdır.
QA, görüntü anotasyonundan nasıl farklı olmalıdır?
Dizileri inceleyin, örneklenmiş çerçeveleri değil. Rastgele bir çerçeve örneklemesi, kaymaya neredeyse kördür çünkü kayma, çerçeveler arasındaki ilişkinin bir özelliğidir, herhangi birinin değil.
Tedarikçinize dizileri nasıl incelediklerini ve tutarlılık metriklerinin ne olduğunu özellikle sorun. Cevap çerçeve başına doğruluk ise yanlış şeyi ölçüyorlar demektir.
- Dizi düzeyinde inceleme, çerçeve örneklemesi değil
- Açık bir çerçeveler arası tutarlılık metriği
- Gizlenme giriş ve çıkış kuralları
- Sahneyi terk eden ve yeniden giren nesnelerin işlenmesi
Hangi kurallar önceden belirlenmelidir?
Öncelikle gizlenme. Bir nesne kısmen gizlendiğinde, birkaç çerçeve boyunca tamamen gizlendiğinde ve sonra yeniden ortaya çıktığında ne olur. Kutunun gizlenme boyunca mı interpolasyonlandığı yoksa bırakılıp yeni bir iz mi başlatıldığı.
Her iki cevap da savunulabilir. Belirtilmemiş bir cevap, farklı anotatörlerin aynı veri kümesi içinde farklı seçimler yapmasına neden olur ki bu, her iki seçimden de daha kötüdür.
Sensör hatalarını anotasyon hatalarından nasıl ayırırsınız?
Anotatörleri suçlamadan önce kalibrasyonu kontrol ederek. Sensörler arasındaki yanlış kalibrasyon, aslında yanlış hizalanmış verilerin doğru anotasyonları olan görünen anotasyon hataları üretir.
İkisini ayırt edemeyen bir tedarikçi, asla sorun olmayan verileri yeniden anotasyonlamaya devam edecek ve bunun için sizden ücret alacaktır.
Diğer sorular
LiDAR anotasyon kalitesinde en önemli olan nedir?
Çerçeveler arası tutarlılık. Ardışık çerçeveler arasında biraz farklı etiketlenen bir nesne, modele nesnelerin şekil değiştirdiğini öğretir ve çerçeve başına doğruluk metrikleri bunu tespit etmez.
Robotik anotasyon nasıl kalite kontrol edilmelidir?
Bireysel çerçeveleri örneklemek yerine tüm dizileri inceleyerek, açık bir çerçeveler arası tutarlılık metriği ile. Çerçeve örneklemesi kaymaya neredeyse kördür.
Sensör kalibrasyon hatalarını anotasyon hatalarından nasıl ayırt ederim?
Önce kalibrasyonu kontrol edin. Yanlış kalibrasyon, yanlış hizalanmış verilerin doğru anotasyonları olan gibi görünen anotasyon hataları üretir ve yeniden anotasyon yapmak bunu düzeltmez.