自动驾驶汽车的数据标注类型

自动驾驶汽车的数据标注有多种图像标注类型，例如多边形、边界框、3D 长方体、语义分割、线和样条线，可以合并到自动驾驶汽车中。汽车中数据标注的主要目标是对图像或视频中的对象进行分类和分割。

我们已经看到很多关于自动和半自动车辆的嗡嗡声。由于它涉及使机器能够模仿或超越人类视觉的能力，因此训练此类模型需要大量的标注数据集。

机器学习的有效性取决于多种因素，其中之一是数据标注。多种图像标注类型，例如多边形、边界框、3D 立方体、语义分割、线和样条线，可以内置到机器学习模型中。这些标注方法有助于提高自动驾驶算法的准确性。但是，必须根据项目的要求选择最适合您的标注方法。

常见数据标注类型

3D 长方体

这种类型类似于前面讨论的边界框，其中标注器在图像中的对象周围绘制框。然而，顾名思义，这种类型的标注中的边界框是 3D 的，允许在深度、宽度和长度（X、Y 和 Z 轴）上标记对象。

标注器绘制一个捕获感兴趣对象的框，并将锚点放置在对象的每个边缘。如果边缘丢失或被另一个对象挡住，标注器会根据对象的属性和图像的角度估计边缘的位置。这种估计/标注在根据深度判断物体与汽车的距离以及检测物体的体积和位置方面起着至关重要的作用。

多边形

有时，形状和大小使得在图像中的某些对象周围添加边界框变得困难。多边形可在包含不规则对象的图像和视频中实现准确的对象检测和定位。由于其准确性，它是最常用的标注方法之一。然而，准确性是有代价的——与其他方法相比，它更耗时。人类、动物和自行车等不规则形状需要的不仅仅是 2D 或 3D 边界框来进行标注。

多边形标注对于自动驾驶汽车中使用的算法来说可能是一种有用的技术，因为它使标注者能够定义其他方面，例如道路两侧、人行道和障碍物等。

语义分割

到目前为止，我们已经研究了在图像中定义对象，但语义分割比其他技术要精确得多。它处理将图像中的每个像素与一个类相关联。自动驾驶汽车需要了解周围环境才能在现实世界中成功运行。该技术将对象分为汽车、自行车、行人、人行道、交通灯等类别。通常，这些将构成标注器将拥有的列表。总之，语义分割检测和分类对象，对其进行定位和分割以用于计算机视觉。医学成像是该技术获得广泛接受的领域。

直线和样条曲线

除了识别物体外，还需要在边界和车道上训练模型。标注者在图像中沿着车道和边缘绘制线条以帮助训练模型。这些线路使汽车能够识别或识别车道，这是自动驾驶成功的关键要求，因为它允许车辆在交通中平稳导航，同时仍遵守车道规则并避免事故。

汽车中数据标注的主要目标是对图像或视频中的对象进行分类和分割。本文讨论的模型是与汽车行业最相关的模型。它们有助于实现精度，这对汽车来说很重要，因为它是一个任务关键型行业，而精度反过来又决定了用户体验。还使用了其他标注类型，但它们并不特定于自动驾驶车辆的训练模型。

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