L'importance d'une annotation des données automobiles de haute qualité

Les voitures autonomes peuvent percevoir leur environnement et se déplacer seules, sans intervention humaine. Avec l'essor de l'intelligence artificielle, elles représentent l'avenir prometteur de cette technologie. Cependant, l'industrie automobile travaille encore à atteindre le stade de la conduite entièrement autonome. Pour qu'un véhicule autonome soit pleinement fonctionnel et sûr, il doit être capable d'exécuter un large éventail de procédures d'apprentissage automatique. Un vaste ensemble de données annotées est nécessaire pour entraîner ces modèles, car leur objectif est de simuler, voire de surpasser, la vision humaine. Ce processus est appelé annotation des données automobiles. 

Les capteurs et les caméras des véhicules de pointe génèrent une quantité considérable de données. Pour traiter efficacement ces ensembles de données, il est indispensable de les étiqueter correctement. Il existe de nombreuses méthodes d'annotation possibles, des plus simples aux plus complexes. Boîtes englobantes 2D de la segmentation sémantique et au-delà. La méthode d'annotation la mieux adaptée à vos besoins dépendra entièrement des exigences de votre projet et de votre budget.

Types d'annotations de données de voiture

Après avoir discuté annotation de données pour les véhicules autonomes, discutons des différents types de techniques d'annotation des données automobiles.

Annotation du cadre de délimitation 2D

C'est le type d'annotation le plus simple qui utilise des cases rectangulaires pour signaler les objets dans une image. Il s’agit d’une technique d’annotation peu coûteuse qui est utilisée dans des cas moins complexes ou si vous disposez d’un budget serré. Cependant, il faut noter que ce n’est pas encore le type le plus précis, il permettra de gagner beaucoup de temps d’étiquetage. 

Annotation cuboïde 3D

Elle est assez similaire à la méthode d'annotation évoquée précédemment. Annotation cuboïde 3DL'annotateur dessine des rectangles 3D autour des objets d'une image. Cela permet d'annoter la longueur, la largeur et la hauteur de l'objet. Une fois le rectangle tracé, un point d'ancrage est placé sur le bord de chaque objet. L'annotation par cuboïdes facilite l'estimation de la distance entre l'objet et un véhicule en fonction de la profondeur, ainsi que la détection du volume et de la position de l'objet.

Annotation de polygone

Il s’agit de l’une des techniques d’annotation les plus populaires, principalement en raison de ses résultats de haute précision. En raison de la forme et de la taille de certains objets, il peut être difficile de tracer un cadre de délimitation autour de ceux-ci. L'annotation polygonale vient ici à la rescousse, car en plus d'annoter les véhicules, elle spécifie même des détails supplémentaires comme un trottoir, des obstacles, un bord de route, etc. Pour les algorithmes d’annotation des données automobiles, il peut constituer un outil précieux.

Segmentation Sémantique

Jusqu'à présent, nous avons vu des méthodes qui définissent des objets individuels dans une image. Cependant, la segmentation sémantique a une approche totalement différente. Il divise les objets en certaines catégories comme les voitures, les vélos, les passerelles, etc. L'annotateur reçoit cette liste à l'avance. La segmentation sémantique détecte, localise et classe les objets pour la vision par ordinateur.

Il permet aux véhicules autonomes de percevoir les objets environnants et les conditions routières, leur permettant ainsi de naviguer de manière sûre et efficace. Dans ce cas, l'annotation doit être parfaite au pixel près car elle exige un haut degré de précision.

Annotation de lignes et de splines

Ce type d'annotation aide les véhicules à reconnaître les voies, ce qui est l'un des éléments cruciaux de la conduite autonome. Cela permettra à un véhicule de naviguer et de se déplacer facilement dans la circulation tout en évitant les accidents. Les annotateurs tracent des lignes dans l'image le long des voies et des bords pour aider le modèle de formation à la reconnaissance et à la commutation des voies. 

Annotation vidéo

L'annotation vidéo vise à identifier et à suivre des objets dans une série d'images. Dans la plupart des cas, elle est utilisée pour algorithmes d'entraînement pour la conduite automatiséeLes vidéos sont divisées en milliers d'images individuelles, chacune comportant une annotation sur l'objet cible. L'annotation image par image est systématiquement utilisée dans les situations complexes, car elle garantit la qualité. Sur la première image, l'annotateur annote les objets, puis l'algorithme suit leur position sur les images suivantes. Il peut arriver, exceptionnellement, que l'annotateur doive modifier l'annotation si l'algorithme rencontre un dysfonctionnement.

Cas d'utilisation pertinents

Après avoir discuté des différents types d'annotation de données pour les véhicules autonomes, examinons quelques cas d'utilisation pertinents de celles-ci. 

1. Détection d'objets et de véhicules

Il s'agit de l'une des fonctions les plus importantes qui permet aux véhicules d'identifier les objets, les autres véhicules et les obstacles autour d'eux afin de pouvoir naviguer en conséquence. Plusieurs types d'annotations sont nécessaires pour entraîner une annotation de données de voiture modèle afin qu'il puisse détecter des véhicules, des piétons ou d'autres objets.

2. Perception de l'environnement

La technique de segmentation sémantique évoquée ci-dessus entre en jeu ici. Il est utilisé pour créer des données d'entraînement qui étiquettent chaque pixel d'une image vidéo. Il aide le véhicule à mieux comprendre son environnement, ce qui se traduirait par une expérience de conduite sûre.

3. Détection de voie

Le suivi des voies est l’une des choses les plus cruciales en conduisant. Les annotateurs aident un véhicule à identifier les voies en dessinant des marquages ​​routiers dans une vidéo. De cette façon, un véhicule restera toujours dans la bonne voie et changera de voie en toute sécurité.

Pourquoi Macgence devrait être votre choix de prédilection pour l'annotation de données pour les véhicules autonomes ?

Il s’agissait donc d’un aperçu complet de l’annotation des données automobiles. À mesure que le monde progresse vers les véhicules autonomes, ceux-ci seront très demandés dans un avenir proche.

Si vous débutez dans l'annotation de données pour les véhicules autonomes, ne cherchez pas plus loin que Macgence. Nous avons une équipe d'experts du domaine qui supervisera chaque détail, de la collecte des données à leur annotation et à leur révision. 

Nous disposons d'une équipe interne de contrôle qualité qui corrige les défauts détectés lors du processus d'amélioration des données. Nous vous fournissons un modèle d'IA/ML irréprochable dans les délais convenus. Chez Macgence, nous respectons les normes ISO 27001, RGPD et HIPAA.

FAQ

Blogue précédent

Blogue suivant