KITTI数据集发起人(冲浪科技首席科学家)为我们分享了什么

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冲浪科技首席科学家Andreas Geiger前段时间短暂地停留北京,在清华做了学术报告后来到冲浪,为全体冲浪小伙伴做了关于KITTI数据集和三维空间中3D包围盒的标注自动转换为2D图像中语义分割标注结果的黑科技,要知道激光雷达Lidar3D包围盒的标注目前处于起步阶段,能够自动转换为2D图像中语义分割结果更是Geiger博士实验室独家原创,惊不惊喜,意不意外?

 

攻城狮小伙伴都知道车载视频图像的语义分割作用非常大,常见的数据集如cityscape,但是标注的成本非常高,是对2D图像进行标注。(cityscape提供了来自50个不同城市街景场景中记录的多种立体视频序列)

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激光雷达Lidar在无人驾驶领域的使用至关重要,而对于激光雷达收集的3D街景数据的使用,3D空间中包围盒的标注就很关键了。Geiger博士的Kitti数据集就包含这个方向并取得了卓越的成绩。

 

Andreas Geiger实验室对三维空间中3D包围盒的标注结果自动转换成2D图像中的语义分割结构有很深的研究,具体请见CVPR16上的文章。这项技术可以极大的提高2D语义标注的效率。

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但目前这项黑科技还存在两点问题(1)如何对3D空间中3D包围盒进行标注,需要人力和较完善的标注流程和规范来控制质量(2)自动转换的结果虽然精度很高,还存在一定的错误,需要人工的修改才可作为ground Truth来使用,这还是需要人力来进行。冲浪科技和Geiger博士实验室正是要在这两个方向共同合作。

 

冲浪科技的图像及无人车数据集优势:

(1) 每个数据集都由精通算法的技术专家独家设计,会针对数据集的实际情况和可能出现的实际问题对数据集进行规划,考虑更加专业和周到。

(2) 数据集均是线下采集,并非网上爬取,数据集的质量有保障。

(3) 对于数据集的管理,采集、标注、质检流程更严格,做到类间没有重复,类内没有错误。对数据集的检查通常需要2-3步100%的质检。

 

Great Minds think alike. 冲浪科技在AI数据集设计、采集、设备、管理、质检等整体质量的优势促成了我们和Geiger博士实验室的合作,今后我们还要在无人车和图像识别技术方面继续一起搞事情。


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