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激光雷达也需软硬兼顾:结构化激光雷达数据及其标记_英雄联盟比赛竞猜网址
来源:英雄联盟竞猜赌博    发布时间:2021-06-04 09:42:03

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英雄联盟比赛竞猜网址|自动驾驶很难,标记数据不要那么浪费。 像素级语义掩模在2D和3D投影之间极其相关。 据迈尔斯咨询公司透露,激光雷达(LiDAR )的新一代制造商OUSUSTER最近与Playment和Scale.AI一起推出了激光雷达数据标记合作伙伴计划,Ouster迅速成长的客户群, 修正和提高激光雷达数据标记的效率。

Ouster希望开发的数据标记技术不仅能造福Ouster的顾客,也能造福广大的机器学习行业。 几个月来,Ouster与Playment和Scale.AI合作开发了新的数据标记工具,利用Ouster激光雷达数据本身的2D-3D特性,将数据标记成本降低50%,更高精度、更慢Ouster还为激光雷达数据开发了外部开放格式,使客户数据的记录、保存、传输、读取和标记变得更简单。 Ouster向外部开放这样的数据格式,产业的其他制造商需要以Ouster已经开始的工作为中心进行标准化(尽管反对结构化激光雷达数据)。 这种激光雷达格式包含在Ouster开源驱动程序的改版中,为了将客户的OS-1传感器数据移动到Playment、Scale.AI或其他制造商展开数据标记,该格式结构化激光雷达数据的优点OS-1传感器结构化激光雷达数据的可视化以往的激光雷达一般使用机械旋转单元或光束扫描单元。

典型的机械旋转激光雷达偏向于以非恒定的速度旋转,每个框架的点间隔分布不均匀。 另外,MEMS或扫描激光雷达偏转成一部分光束用非线性S形曲线扫描。 这些都有利于将激光雷达数据存储在同一网格中,作为2D深度自学、传输数据格式、更容易标记的数据使用。

多亏了Ouster的多光束flash激光雷达设计,Ouster的OS-1传感器需要输入结构化激光雷达数据。 其中,水平和横向的角度间隔像照相机一样,总是一定的。 由此,激光雷达可以输入2048x64像素尺寸相同的深度图、各帧的强度和环境光图像,可以用于卷积神经网络,可以大规模修正图像的保存和标记。

RGB-D相机和传统的flash激光雷达也需要输入结构化深度数据,但与OusterOS-1相比,这两种传感器在室外环境下的观测距离、深度分辨率、视野或稳定性不如OS-1。 但是,这些短程结构化3D相机仍然可以从Ouster开发的工作中获益,Ouster希望这些产品的制造商考虑在Ouster上的应用。 结构化激光雷达数据的标记工作流程Ouster与标记合作伙伴合作,在其标记工具中利用Ouster的结构化数据的优点,从而将标记成本抑制在最小限度,提高功能性,大幅提高注释精度。 示例: -获取注释器的实时2D和3D视图,作为当前任务的直观视觉验证。

用于在2D激光雷达图像中注释像素级掩模,检查3D点云的掩模精度。 通过添加或删除单个点、自由选择点云或改版2D蒙版来优化3D点云中的蒙版。

3D边界板100%用于自动分解精确的2D遮罩(意思或实例分割)、长方体或2D图像的边界板。 如果你自己理解了这样的标记过程的运营,那有多高效和正确是不正确的。 另一种方法是从3D边界板自动分解的极2D像素级的掩模(左下图像),和为了优化3D边界板的精度而使用2D掩模的方法,是以尽可能多的作业量和最低精度,使用2D边界板、意思和实例掩模吗?。

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