JwumaRobototexnika va jismoniy AI ma'lumotlari, LiDAR annotatsiyasi noto'g'ri ketganda
· 2 daqiqa o‘qish · specification, robotics
Ushbu tarjima mashina tomonidan tayyorlangan va ona tili egasi tomonidan tekshirilmagan. Noaniqlik bo‘lsa, inglizcha versiya asl hisoblanadi. Xato bo‘lsa ayting, tuzatamiz. English
Robototexnika annotatsiyasi nuqta bulutlari, chuqurlik va harakatni ketma-ketliklar bo'yicha qamrab oladi. Kadrlararo izchillik kadrlar bo'yicha aniqlikdan ko'ra muhimroq, chunki bir ob'ekt kadrdan kadrga biroz boshqacha belgilansa, modelga dunyo miltillab turishini o'rgatadi. Izchillik talablarini aniq belgilash kerak, chunki kadrlar bo'yicha QA buni aniqlay olmaydi.
Qisqacha
- Kadrlararo izchillik asosiy sifat o'lchovidir.
- Kadrlar bo'yicha aniqlik tekshiruvi kadrlararo siljishni aniqlamaydi.
- To'siqlarni boshqarish qoidalari annotatsiya boshlanishidan oldin belgilanishi kerak.
- Sensor kalibrlash xatolari ko'pincha annotatsiya xatolari bilan adashtiriladi.
- Faqat kadrlarni tanlash emas, balki ketma-ketlik darajasida ko'rib chiqish talab qilinadi.
Shunga o‘xshash loyiha rejalashtiryapsizmi?
Hajm bo‘yicha narx berishdan ko‘ra muammoni muhokama qilishni afzal ko‘ramiz.
Imkoniyatlarni ko‘rishNima uchun kadrlararo izchillik ustunlik qiladi?
Chunki model ob'ektlar davomiyligini o'rganmoqda. Agar bir xil transport vositasi ketma-ket kadrlar bo'yicha biroz boshqacha qutilansa, o'quv signali transport vositasi shaklini o'zgartirganini aytadi va kuzatish xatti-harakati kadrlar bo'yicha metrikalarda ko'rsatilmagan tarzda yomonlashadi.
Har bir alohida kadr bardoshlik doirasida bo'lishi mumkin, lekin ketma-ketlik umuman foydalanishga yaroqsiz bo'lishi mumkin. Bu tasvir-annotatsiya odatlari bilan annotatsiya qilingan robototexnika ma'lumotlar to'plamlarining xos xatosidir.
QA tasvir annotatsiyasidan qanday farq qilishi kerak?
Ketma-ketliklarni ko'rib chiqing, tanlangan kadrlarni emas. Tasodifiy kadr tanlovi deyarli siljishga ko'r bo'ladi, chunki siljish har qanday kadrning emas, balki kadrlar orasidagi munosabatning xususiyatidir.
Yetkazib beruvchingiz ketma-ketliklarni qanday ko'rib chiqishini va ularning izchillik metrikasi nima ekanligini aniq so'rang. Agar javob kadrlar bo'yicha aniqlik bo'lsa, ular noto'g'ri narsani o'lchashmoqda.
- Ketma-ketlik darajasida ko'rib chiqish, kadrlarni tanlash emas
- Aniq kadrlararo izchillik metrikasi
- To'siqlar kirish va chiqish qoidalari
- Ob'ektlarning sahnadan chiqishi va qayta kirishini boshqarish
Qanday qoidalar oldindan belgilanishi kerak?
Asosan to'siqlar. Ob'ekt qisman yashirilganda, bir necha kadr davomida to'liq yashirilganda, keyin qayta paydo bo'lganda nima sodir bo'ladi. Quti to'siq orqali interpolatsiya qilinadimi yoki tushiriladimi va yangi iz boshlanadimi.
Ikkala javob ham himoyalanishi mumkin. Belgilanmagan javob bir ma'lumotlar to'plamida turli annotatorlar turlicha tanlashini anglatadi, bu esa har ikkala tanlovdan ham yomonroqdir.
Sensor xatolarini annotatsiya xatolaridan qanday ajratish mumkin?
Annotatorlarni ayblashdan oldin kalibrlashni tekshirish orqali. Sensorlar orasidagi noto'g'ri kalibrlash noto'g'ri moslashtirilgan ma'lumotlarning to'g'ri annotatsiyalari bo'lgan ko'rinadigan annotatsiya xatolarini keltirib chiqaradi.
Ikki narsani ajrata olmaydigan yetkazib beruvchi hech qachon muammo bo'lmagan ma'lumotlarni qayta annotatsiya qilishda davom etadi va sizdan buning uchun haq oladi.
Boshqa savollar
LiDAR annotatsiyasi sifatida eng muhimi nima?
Kadrlararo izchillik. Bir ob'ekt ketma-ket kadrlar orasida biroz boshqacha belgilansa, modelga ob'ektlar shaklini o'zgartiradi deb o'rgatadi va kadrlar bo'yicha aniqlik metrikalari buni aniqlamaydi.
Robototexnika annotatsiyasi qanday sifat nazorati qilinishi kerak?
Alohida kadrlarni tanlash o'rniga butun ketma-ketliklarni ko'rib chiqish orqali, aniq kadrlararo izchillik metrikasi bilan. Kadrlarni tanlash deyarli siljishga ko'r bo'ladi.
Sensor kalibrlash xatolarini annotatsiya xatolaridan qanday ajrataman?
Avval kalibrlashni tekshiring. Noto'g'ri kalibrlash annotatsiya xatolariga o'xshash narsalarni keltirib chiqaradi, lekin bu noto'g'ri moslashtirilgan ma'lumotlarning to'g'ri annotatsiyalari bo'lib, qayta annotatsiya qilish buni tuzatmaydi.