ข้อมูลการฝึกคุณภาพสูงช่วยขับเคลื่อนยานยนต์ขับเคลื่อนอัตโนมัติสมรรถนะสูง

ชี้ให้ทราบขณะรวบรวมข้อมูลการฝึกยานยนต์อัตโนมัติ

การฝึกอบรมยานยนต์ไร้คนขับไม่ใช่งานที่ทำเพียงครั้งเดียว ต้องมีการปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง รถยนต์ที่ขับเคลื่อนด้วยตัวเองโดยสมบูรณ์อาจเป็นทางเลือกที่ปลอดภัยกว่าสำหรับรถยนต์ไร้คนขับที่ต้องการความช่วยเหลือจากมนุษย์ แต่สำหรับสิ่งนี้ระบบจะต้องได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับความหลากหลายและ .จำนวนมาก ข้อมูลการฝึกอบรมคุณภาพสูง

ปริมาณและความหลากหลาย

ระบบที่ดีขึ้นและเชื่อถือได้มากขึ้นสามารถพัฒนาได้เมื่อคุณฝึก เรียนรู้เครื่อง แบบจำลองบนชุดข้อมูลที่หลากหลายปริมาณมาก กลยุทธ์ข้อมูลในสถานที่ที่สามารถระบุได้อย่างแม่นยำเมื่อชุดข้อมูลเพียงพอและเมื่อต้องการประสบการณ์ในโลกแห่งความเป็นจริง

การขับขี่บางแง่มุมมาจากประสบการณ์จริงเท่านั้น ตัวอย่างเช่น รถยนต์ที่ขับขี่อัตโนมัติควรคาดการณ์สถานการณ์จริงที่เบี่ยงเบน เช่น เลี้ยวโดยไม่ให้สัญญาณหรือพบกับคนเดินถนน

ในขณะที่คุณภาพสูง หมายเหตุข้อมูล ช่วยในระดับมาก นอกจากนี้ยังแนะนำให้รับข้อมูลในแง่ของปริมาณและความหลากหลายในระหว่างการฝึกอบรมและประสบการณ์

ความแม่นยำสูงในการใส่คำอธิบายประกอบ

แมชชีนเลิร์นนิงและโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกของคุณต้องได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับข้อมูลที่ชัดเจนและแม่นยำ ปกครองตนเอง ขับรถ มีความน่าเชื่อถือมากขึ้นและลงทะเบียนความแม่นยำในระดับสูง แต่ก็ยังต้องเปลี่ยนจากความแม่นยำ 95% เป็น 99% ในการทำเช่นนั้น พวกเขาต้องเข้าใจถนนให้ดีขึ้นและเข้าใจกฎเกณฑ์ที่ผิดปกติของพฤติกรรมมนุษย์

การใช้เทคนิคการใส่คำอธิบายประกอบข้อมูลที่มีคุณภาพสามารถช่วยปรับปรุงความถูกต้องของโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องได้

• เริ่มต้นด้วยการระบุช่องว่างและความเหลื่อมล้ำในกระแสข้อมูล และปรับปรุงข้อกำหนดการติดฉลากข้อมูลให้เป็นปัจจุบัน
• พัฒนากลยุทธ์เพื่อจัดการกับสถานการณ์กรณีขอบในโลกแห่งความเป็นจริง
• ปรับปรุงรูปแบบและเกณฑ์มาตรฐานคุณภาพอย่างสม่ำเสมอเพื่อสะท้อนถึงเป้าหมายการฝึกอบรมล่าสุด
• ร่วมมือกับพันธมิตรฝึกอบรมข้อมูลที่เชื่อถือได้และมีประสบการณ์ซึ่งใช้การติดฉลากล่าสุดและ เทคนิคการใส่คำอธิบายประกอบ และแนวปฏิบัติที่ดีที่สุด

กรณีการใช้งานที่เป็นไปได้

• การตรวจจับและติดตามวัตถุ

  มีการใช้เทคนิคการใส่คำอธิบายประกอบเพื่อใส่คำอธิบายประกอบให้กับวัตถุต่างๆ เช่น คนเดินเท้า รถยนต์ สัญญาณถนน และอื่นๆ ในภาพ ช่วยให้ยานพาหนะอัตโนมัติตรวจจับและติดตามสิ่งต่าง ๆ ได้อย่างแม่นยำยิ่งขึ้น

• การตรวจจับป้ายทะเบียน

  ด้วยความช่วยเหลือของเทคนิคการใส่คำอธิบายประกอบของรูปภาพกล่องล้อมรอบ ป้ายทะเบียนรถจึงถูกระบุตำแหน่งและดึงออกจากรูปภาพของยานพาหนะได้อย่างง่ายดาย

• กำลังวิเคราะห์สัญญาณ

  อีกครั้งโดยใช้เทคนิค bounding box สัญญาณและป้ายต่างๆ จะถูกระบุและใส่คำอธิบายประกอบอย่างง่ายดาย

• ระบบติดตามคนเดินเท้า

  การติดตามคนเดินเท้าทำได้โดยการติดตามและอธิบายการเคลื่อนไหวของคนเดินเท้าในทุกเฟรมวิดีโอ เพื่อให้ยานพาหนะที่เป็นอิสระสามารถระบุการเคลื่อนไหวของคนเดินถนนได้อย่างแม่นยำ

• ความแตกต่างของเลน

  การแยกเลนมีบทบาทสำคัญในการพัฒนาระบบยานยนต์อัตโนมัติ ในรถยนต์ขับเคลื่อนอัตโนมัติ เส้นจะถูกลากไปตามเลน ถนน และทางเท้าโดยใช้คำอธิบายประกอบแบบโพลิไลน์เพื่อให้แยกเลนได้อย่างแม่นยำ

• ระบบ ADAS

  ระบบช่วยเหลือผู้ขับขี่ขั้นสูงช่วยให้รถยนต์ไร้คนขับตรวจจับป้ายถนน คนเดินถนน รถยนต์คันอื่นๆ ระบบช่วยจอดรถ และการเตือนการชน สำหรับการเปิดใช้ วิสัยทัศน์คอมพิวเตอร์ in ADASจะต้องใส่คำอธิบายประกอบภาพป้ายจราจรทั้งหมดอย่างมีประสิทธิภาพเพื่อจำแนกวัตถุและสถานการณ์และดำเนินการได้ทันท่วงที

• ระบบตรวจสอบผู้ขับขี่ / การตรวจสอบภายในห้องโดยสาร

  การตรวจสอบภายในห้องโดยสารยังช่วยให้มั่นใจในความปลอดภัยของผู้โดยสารในรถและอื่น ๆ กล้องที่ติดตั้งไว้ภายในห้องโดยสารจะรวบรวมข้อมูลที่สำคัญของผู้ขับขี่ เช่น อาการง่วงนอน การจ้องมองตา ความฟุ้งซ่าน อารมณ์ และอื่นๆ รูปภาพในห้องโดยสารเหล่านี้ได้รับการใส่คำอธิบายประกอบอย่างถูกต้องและใช้สำหรับการฝึกโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง

Shaip เป็นบริษัทบันทึกข้อมูลชั้นแนวหน้า โดยมีบทบาทสำคัญในการจัดหาข้อมูลการฝึกอบรมคุณภาพสูงแก่ธุรกิจต่างๆ สำหรับการขับเคลื่อนระบบยานยนต์อัตโนมัติ ของเรา การติดฉลากรูปภาพและความถูกต้องของคำอธิบายประกอบ ได้ช่วยสร้างผลิตภัณฑ์ AI ชั้นนำในกลุ่มอุตสาหกรรมต่างๆ เช่น การดูแลสุขภาพ การค้าปลีก และยานยนต์

เราจัดเตรียมชุดข้อมูลการฝึกอบรมที่หลากหลายสำหรับโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงและโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกทั้งหมดในปริมาณมากในราคาที่แข่งขันได้

เตรียมพร้อมที่จะเปลี่ยนโครงการ AI ของคุณด้วยผู้ให้บริการข้อมูลการฝึกอบรมที่เชื่อถือได้และมีประสบการณ์