知覚
物体検出、セグメンテーション、追跡モデル向けにカメラと点群の正解データを準備します。
自動車向けの独立したインフラ
すべての走行を、より良いモデルデータへ。
Avalaは、同期されたカメラ、LiDAR、レーダー、IMUデータを、キュレーション、人とAIによるレビュー、品質管理、バージョン付きリリースにつなぎます。走行イベントから学習入力まで、データ系譜を維持できます。
ソースセッションからデータセットリリースまで、ひとつの運用記録。
自律走行データセットパイプライン
ストリーム同期済みシナリオスライス
urban-night / construction- カメラ
- LiDAR
- レーダー
- IMU・テレメトリ
タイムスタンプとソース系譜を維持
- 01
同期セッションを取り込む
- 02
重要なシナリオをキュレーション
- 03
説明可能な正解データを構築
- 04
バージョン付きリリースを公開
カメラ
LiDAR
レーダー
IMU・テレメトリ
ひとつの運用ループ
走行イベントは、始まりにすぎません。
断片的な受け渡しをなくし、マルチモーダル収集から次のデータセットリリースまでを追跡可能にします。
- 01
同期セッションを取り込む
MCAP、動画、点群、テレメトリを、ソース文脈を失わず同期セッションとして取り込みます。
- 02
重要なシナリオをキュレーション
次の学習サイクルに必要なエッジケース、環境、挙動をセッションから検索・抽出します。
- 03
説明可能な正解データを構築
モデル支援と人による2D・3D・4Dレビューを組み合わせ、各リリースに必要な品質ゲートを適用します。
- 04
バージョン付きリリースを公開
マニフェストの内容とソースの来歴を固定し、宣言済みの権利メタデータを付与して、下流の学習・評価向けにローダーが解決できる不変のリビジョンを公開します。
永続的なデータセットID
自律走行スタックが再現できるリリース。
各学習セットを一度きりのフォルダーではなく、統制された成果物として扱います。Avalaは、不変のマニフェスト、解決可能なリビジョン、ソースの来歴、宣言済みの権利メタデータを公開します。
- 読みやすいデータセット参照と不変の正規リビジョン
- マニフェストのハッシュ、オブジェクト数、合計サイズ、ソースの来歴
- リビジョンに付随する宣言済み権利文書とアクセス条件
- ローダーから返される公開状態とリビジョンID
データセットリリースマニフェスト
バージョン管理済み- データセット
- autonomy/urban-night
- リリース
- v24
- オリジンレコード
- primary / avala · calibration / avala
- 宣言済みの権利
- 添付済み
- リビジョンの状態
- 公開済み
autonomy/urban-night@v24自動車AIのために設計
自律走行プログラム全体を支えるひとつのデータシステム。
知覚、センサーフュージョン、車室内、マッピングを、同じデータセットIDとリリース規律のもとで管理します。
センサーフュージョン
チームが全センサーストリームで同じイベントを確認できるよう、時刻とキャリブレーションの文脈を維持します。
車室内インテリジェンス
明確なレビュー基準とともに、乗員・運転者状態モデル向けの映像とテレメトリデータを整理します。
マッピング・自己位置推定
地図作成、自己位置推定、道路理解、変化検出ワークフロー向けに空間データをキュレーションします。
実際のプログラムで検討
最も難しい自動車データループを設計しましょう。
実際のデータフロー、リリースゲート、接続先スタックをお持ちください。系譜を損なわずにAvalaで運用する方法をご案内します。