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

Les voitures autonomes peuvent ressentir ce qui les entoure et se déplacer seules sans aide humaine. Alors que le monde se tourne davantage vers l’IA, elles constituent la grande nouveauté à surveiller. Cependant, l’industrie s’efforce toujours d’atteindre un point où les véhicules pourront être déclarés entièrement autonomes. Pour qu’un véhicule autonome soit pleinement fonctionnel et sûr, il doit être capable d’effectuer un large éventail de procédures d’apprentissage automatique. Un vaste ensemble de données annotées est nécessaire pour former de tels modèles, car ils visent à simuler ou à surpasser la vision humaine. Ce processus est connu sous le nom annotation des données de la voiture. 

Les capteurs et les caméras des automobiles avancées génèrent une énorme quantité de données. Pour traiter ces ensembles de données effectivement, ils doivent être correctement étiquetés. Il existe de nombreuses méthodes d'annotation possibles, depuis les simples cadres de délimitation 2D jusqu'à la segmentation sémantique et au-delà. La méthode d'annotation qui vous convient le mieux dépendra entièrement des exigences et du budget de votre projet.

Types d'annotations de données de voiture

Après avoir discuté annotation de données Concernant les véhicules autonomes, examinons les 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. Dans l'annotation cuboïde 3D, l'annotateur dessine des boîtes 3D autour des objets d'une image. Cela permet à l'objet d'être annoté sur la longueur, la largeur et la hauteur. Une fois que l'annotateur forme un cadre autour de l'objet, un point d'ancrage est placé au bord de chaque objet. L'annotation cuboïde aide à juger de la distance entre l'objet et un véhicule en fonction de la profondeur et à détecter le volume et 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 suivre des objets sur une collection d'images. Dans la plupart des cas, ils sont utilisés pour entraîner des algorithmes de conduite automatisée. Les vidéos sont divisées en milliers d'images individuelles, avec des annotations placées sur l'objet cible de chaque image. L'annotation d'une seule image est toujours utilisée dans des situations complexes car elle peut garantir la qualité. Dans la trame initiale, l'annotateur annote les objets, et dans les trames suivantes, l'algorithme suit les éléments. L'annotateur devra peut-être modifier l'annotation dans de rares cas où un algorithme ne fonctionne pas correctement.

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.

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