1)自动驾驶场景数据的3D自动/半自动标注方法仍缺乏有效的开发模式,需要大量的人工工作来修正标注不准确的错误; 2)使用激光雷达和相机组合的自动驾驶数据3D自动/半自动标注系统相对较少,大多使用激光雷达或相机独立采集的数据标注任务; 3)在动态物体的3D自动...
7)Crisp camera-imu 8)Multical camera-imu 9)KF based camera-imu IMU在SLAM和自动驾驶领域的应用...
然而,自动驾驶车辆在实际行驶过程中,周围环境往往是具有时序的,3D数据仅提供了静态的空间信息,无法反映动态变化,因此包含时序内容的4D标注开始出现,并得到大范围应用。4D标注概念与优势 简单来说,4D标注即是在3D的基础上加入时序信息,形成一个四维的标注系统,为感知提供真值数据。4D标注不仅标注3D空间中的静态目...
自动驾驶中,感知系统对标注需求很大,尤其是障碍物感知。其自动标注主要可利用不同传感器之间的相互标注。 障碍物感知有三大主流传感器: 激光雷达(LiDAR),相机(Camera),毫米波雷达(Radar)。 从自动标注的数据流向来看,一般是依靠激光雷达和毫米波雷达给相机标注, 因为感知系统输出给下游的障碍物都需要提供三维信息:3D位...
虽然3D数据很好地反映了单帧的场景结构,但是实际自动驾驶车辆行驶过程中,周围环境往往是具有时序的,仅有3D信息无法很好地满足感知需求。随着BEV感知技术的兴起,4D标注技术应运而生,其用于标注具有时序的3D数据,即4D标注=3D标注+时序。 BEV感知算法的输入为具有时序的视频数...
图1:特斯拉的自动化标注效果 图二4D 重建的效果 图二4D重建的效果 当时看到之后是震惊,还是震惊!就像当成特斯拉的BEV一样颠覆。随着越来越多的研究人员在这个方向不断发力,有很多优秀的研究呈现出来。UniSim的自动驾驶仿真系统,具备重放,动态物体行为控制,自由视角渲染等功能(这应该是每一个训练模型的同学都想拥有的...
自动驾驶标注工具 最近改进了一款图像标注工具,使它能够实现自动标注。 由于自动驾驶感知目前主流的方法都是采用深度学习,需要用到大量的标注数据集来训练模型,所以能够更快更高效的生成大量的标注数据,是无人驾驶感知的关键。 大部分的开源数据集,都是请的第三方外包公司来完成这项工作的,目前数据标注是一个新兴行业...
首先,标注数据的准确性较低主要是由于需求的不准确和标注标准的单一化造成的。 一方面,自动驾驶的各类细分场景所涉及到的数据集是不同的。比如,城区场景相比高速场景来说,还会关注行人、电动车等。再比如,泊车场景会关注各车位的停车、立柱等。另一方面,现有的标注标准就是同一张图无论应用于什么场景,都是一...
自动驾驶中常见的九种数据标注 1.车道线标注 车道线标注是一种对道路地面标线进行的综合标注,标注住包括了区域标注、分类标注以及语义标注,应用于训练自动驾驶根据车道见则进行行驶。2.2D车辆/行人标框标注 2D车辆/行人标框标注在自动驾驶中是最基础也是应用最皮广的一种标注方式,主要应用于对车辆与行人的基础识别...
首先是车道线标注,它涵盖了道路标线的详细标注,包括区域、分类和语义信息,用于训练车辆沿着车道安全行驶。而2D车辆/行人标框标注则是基础且广泛应用的标注方式,帮助自动驾驶系统识别道路上的车辆和行人。 车辆多边形标注进一步细化了车辆识别,通过标注车辆轮廓和类型,如面包车、卡车等,训练车辆在执行跟车或变道操作时做出...