හඳුනාගැනීම සහ ස්ථාන නිර්ණය
2D boxes සහ 3D cuboids සමඟ images, video සහ point clouds තුළ objects ස්ථානගත කරන්න.
විශ්වාසදායක ground truth
Scene එක නොබිඳ තබන ground truth.
සමමුහුර්ත කැමරා, LiDAR සහ ටෙලිමෙට්රි Physical AI සඳහා සමාලෝචිත training data බවට පත් කරන්න. ඔබේ models අවශ්ය context නැති නොකර 2D, 3D සහ sequences පුරා label කරන්න.
Software, ඉලක්කගත model assistance සහ විකල්ප managed operations එකම quality workflow තුළ ක්රියා කරයි.
අනුක්රමය 041
Sensors සමමුහුර්තයිබහු-කැමරා වීඩියෝ
00:18:42.320
සක්රිය track · 047
LiDAR සහ ලක්ෂ්ය වලාකුළු
- ලේබල්කරණය
- මානව සමාලෝචනය
- තත්ත්ව පාලනය
තත්ත්ව පාලනයනිකුතුවට සූදානම්
MCAP සහ ROS දත්ත
LiDAR සහ ලක්ෂ්ය වලාකුළු
බහු-කැමරා වීඩියෝ
ටෙලිමෙට්රී සහ ගමන් මාර්ග
ආරම්භයේ සිටම multimodal
එක් සමමුහුර්ත scene එකක්. සෑම ground-truth තීරණයක්ම.
Physical AI models තනි frames වලින් නොව චලනය හා context වලින් ඉගෙන ගනී. Labeling සහ review පුරා Avala කැමරා, point-cloud සහ trajectory දත්ත පෙළගස්වා තබයි.
ඛණ්ඩනය
සහාය දක්වන තැන්වල ඉලක්කගත model assistance සමඟ image masks සහ point-cloud segmentation සාදන්න.
ලුහුබැඳීම සහ වර්ගීකරණය
Tracked objects සහ 4D polylines sequence එක පුරා ස්ථාවරව තබා exceptions සමාලෝචනයට යොමු කරන්න.
Workflow පාලනය
තත්ත්ව දොරටු pipeline තුළම තබන්න.
Label schemas, කාර්ය-විශේෂ පුහුණුව, මානව සමාලෝචනය සහ එක් එක් station සඳහා පිරිවැය ඇස්තමේන්තු සමඟ දෘශ්ය, කොන්දේසිගත workflows සකසන්න. සහාය දක්වන විට classification consensus හෝ තෝරාගත් spatial consensus analytics එක් කරන්න.
Schemas සහ branching logic නිර්වචනය කරන්න
තෝරාගත් box සහ mask workflows සඳහා සහාය
වැඩ මානව සමාලෝචනයට යොමු කරන්න
Dataset handoff එක QC මත නවත්වන්න
නිකුත් කිරීමේ සාක්ෂි
අනුක්රමය 041 / නිකුතුව 014
- ලේබල්කරු
- operator-27
- සමාලෝචන තත්ත්වය
- පිළිගත්
- QC ඉතිහාසය
- 06 → 07
සොයාගත හැකි තත්ත්වය
සාක්ෂි label එකට බැඳී තබන්න.
ලේබල්කරු හා සමාලෝචක attribution, පිළිගත් හෝ ප්රතික්ෂේප කළ තත්ත්ව සහ 3D track QC ඉතිහාසය අනුගමනය කරන්න. Native-enabled workflows මඟින් වෙනස්කම් සමඟ version සහ producer provenance ද සුරැකිය හැක.
Physical AI සඳහා පුහුණු ප්රතිදාන
Physical AI කණ්ඩායම් සැබවින්ම නිකුත් කරන geometry.
සාමාන්ය annotation නාමාවලියක අවධානය බිඳීම් නැතිව සහාය දක්වන හඳුනාගැනීම, segmentation, geometry සහ sequence-tracking workflows බලන්න.
හඳුනාගැනීම සහ ස්ථාන නිර්ණය
රූප රාමු සහ 3D දර්ශනවල වස්තු පිහිටන ස්ථාන හඳුනාගන්න.
ඛණ්ඩනය
කැමරා සහ ලක්ෂ්ය-වලාකුළු දත්ත තුළ පන්ති හෝ වස්තු කලාප සාදන්න.
දර්ශන ජ්යාමිතිය
කාර්යය අනුව නිර්වචිත සීමා සහ අනුක්රම ජ්යාමිතිය රේඛාගත කරන්න.
ලුහුබැඳීම සහ වර්ගීකරණය
සහාය දක්වන අනුක්රම පුරා අනන්යතාව සහ ගුණාංග අඛණ්ඩව පවත්වා ගන්න.
නියෝජිත scene එකක් ගෙන එන්න
පරිමාණයට පෙර ground-truth workflow එක සනාථ කරන්න.
එක් sensor sample එකක්, පිළිගැනීමේ ගිවිසුම, සමාලෝචන මාර්ගය සහ dataset handoff එක ඔබේ කණ්ඩායම සමඟ සිතියම්ගත කරමු.