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如何评估自动驾驶注释数据的有效性?

2020-12-12 10:11 性质:转载 作者:智车科技 来源:智车科技
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数据是现代机器学习应用程序中最重要的组成部分,包括自动驾驶汽车的感知系统都是依靠数据进行训练的。目前汽车都配备了许多传感器,这些传感器收集信息并输入到...

数据是现代机器学习应用程序中最重要的组成部分,包括自动驾驶汽车的感知系统都是依靠数据进行训练的。目前汽车都配备了许多传感器,这些传感器收集信息并输入到汽车计算机,然后信息必须进行实时处理和注释,以便汽车了解行驶中道路前方的情况。但是,汽车计算机上的算法需要接受有关如何进行分类的训练,所以数据标注的准确性变得很重要。以下是Annotell公司在数据标注上的一些探索。

带注释的数据至关重要,它有两个目的:在汽车上的计算机上训练算法以解释收集的信息,并验证计算机确实已学会正确解释收集的信息。由于注释数据用于这两个关键目的,因此注释的质量至关重要。最终,低质量的注释可能会导致汽车误解道路上正在发生的事情。

注释数据的过程始终包括一些人为的决定,第一个挑战就是让人们同意对记录的数据进行正确的注释,而创建这样的注释准则有时并不像人们想象的那么容易。往往需要有效设计注释准则以提高质量方面具有丰富的经验。第二个挑战是在指南的指导下按比例执行注释。

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