自动驾驶标注

在自主驾驶中，计算机视觉在使各种物体可识别方面起着重要作用。还有不同类型的图像标注技术用于对对象进行注释并使其易于机器学习和深度学习。不仅仅是物体，还要让整个场景包括道路、街灯、其他车辆和其他自然环境中的物体可见。对于每种类型的对象，都有不同类型的图像标注技术。因此，今天我们将讨论图像标注在自动驾驶汽车或无人机驱动中的6个应用案例。

Dimension Detection With 3D Cuboid

使用二维图像标注或包围盒标注，使物体像其他车辆一样具有二维识别能力。这是一个简单但是最流行的图像标注技术，它可以帮助检测和识别无人机的对象。

3D Point Cloud for LiDARs Sensing

图像标注技术是实现物体精确定位的关键技术之一。是的，3D 点云注释是为基于激光雷达传感的自动驾驶汽车完成的，这种汽车可以从遥远的地方以最高的准确度进行识别。

Annotation for Driver Monitoring in ADAS

自动驾驶辅助系统的 ADAS 也具有半自动驾驶功能。这样的汽车可以感知周围环境，并观察司机的动作，如眼睛的运动或感到困倦。图像标注也被执行，使这样的行为可识别的半自动车。同样，边界框标注用于训练 ADAS。

Classify Objects Semantic Segmentation

因为有不同类型的对象或类似的对象需要进行分类，以使它们彼此不同。语义分割图像标注技术是一种更加精确的标注技术，它可以帮助对单个类的对象进行分类，使得类似的对象具有最高的识别精度。

Polyline Annotation for Lane Detection

除了各种各样的物体，对于自动驾驶汽车来说，车道检测对于向正确的方向移动也很重要。使用 Polyline 标注使道路上的车道可识别。在道路上绘制折线、样条和简单线标注，帮助自动驾驶车辆在正确的道路上行驶。对于不同类型的道路，如单车道或双车道，使用不同类型的标注技术来创建自动驾驶汽车训练数据。Cogito 提供图像注释服务，为无人机驾驶创建训练数据。与训练有素和高度熟练的标注团队合作，以更高的精度标注图像和视频，为深度学习生成高质量的培训数据。众所周知，它以最低的成本为机器学习和深度学习提供世界级的训练数据集。

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