지난 XNUMX여 년 동안, 당신이 만난 모든 자동차 제조업체는 시장에 넘쳐나는 자율주행 자동차의 전망에 대해 흥분했습니다. 몇몇 주요 자동차 제조사들이 고속도로를 스스로 운전할 수 있는 '완전히 자율적이지 않은' 차량을 출시했지만(물론 운전자의 지속적인 감시와 함께) 자율주행 기술은 전문가들이 생각하는 것처럼 일어나지 않았습니다.
2019년에는 전 세계적으로 약 31 만 운영 중인 자율 차량(일부 수준의 자율성). 이 숫자는 54년까지 2024만 명으로 증가할 것으로 예상됩니다. 추세에 따르면 시장은 60년에 3% 감소에도 불구하고 2020% 성장할 수 있습니다.
자율주행차가 예상보다 훨씬 늦게 출시될 수 있는 데는 여러 가지 이유가 있지만 한 가지 주된 이유는 양, 다양성 및 검증 측면에서 양질의 교육 데이터가 부족하기 때문입니다. 그런데 자율주행차 개발에 훈련 데이터가 중요한 이유는 무엇일까요?
자율주행차 훈련 데이터의 중요성
자율 주행 차 다른 어떤 AI 애플리케이션보다 데이터 중심적이고 데이터 의존적입니다. 자율주행차 시스템의 품질은 사용되는 훈련 데이터의 유형, 양 및 다양성에 크게 좌우됩니다.
자율 주행 차량이 인간과의 상호 작용이 제한적이거나 전혀 없이 운전할 수 있도록 하려면 거리에 존재하는 실시간 자극을 이해하고 인식하고 상호 작용해야 합니다. 이를 위해서는 여러 신경망 안전한 탐색을 제공하기 위해 센서에서 수집된 데이터를 상호 작용하고 처리해야 합니다.
자율주행차 훈련 데이터는 어떻게 조달하나요?
신뢰할 수 있는 AV 시스템은 차량이 실시간으로 마주할 수 있는 모든 가능한 시나리오에 대해 교육됩니다. 정확한 차량 동작을 생성하려면 물체를 인식하고 환경 변수를 고려하도록 준비해야 합니다. 그러나 모든 엣지 케이스를 정확하게 처리하기 위해 이렇게 많은 양의 데이터 세트를 수집하는 것은 어려운 일입니다.
AV 시스템을 적절하게 훈련하기 위해 비디오 및 이미지 주석 기술을 사용하여 이미지 내의 개체를 식별하고 설명합니다. 훈련 데이터는 카메라에서 생성된 사진을 사용하여 수집되며, 이미지를 정확하게 분류하고 레이블을 지정하여 이미지를 식별합니다.
주석이 달린 이미지는 기계 학습 시스템과 컴퓨터가 필요한 작업을 수행하는 방법을 배우는 데 도움이 됩니다. 신호, 도로 표지판, 보행자, 기상 조건, 차량 간 거리, 깊이 및 기타 관련 정보와 같은 상황에 맞는 정보가 제공됩니다.
여러 최고 수준의 회사는 다른 이미지로 교육 데이터 세트를 제공하고 비디오 주석 개발자가 AI 모델을 개발하는 데 사용할 수 있는 형식입니다.
훈련 데이터는 어디에서 오는가?
자율 주행 차량은 다양한 센서와 장치를 사용하여 주변 환경 정보를 수집, 인식 및 해석합니다. 인공 지능으로 구동되는 고성능 AV 시스템을 개발하려면 다양한 데이터와 주석이 필요합니다.
사용된 도구 중 일부는 다음과 같습니다.
카메라 :
차량에 있는 카메라는 3D 및 2D 이미지와 동영상을 기록합니다.
레이다 :
레이더는 물체 추적, 감지 및 움직임 예측과 관련하여 차량에 중요한 데이터를 제공합니다. 또한 동적 환경에 대한 풍부한 데이터 표현을 구축하는 데 도움이 됩니다.
LiDaR(빛 감지 및 범위):
2D 공간에서 3D 이미지를 정확하게 해석하려면 LiDAR를 사용하는 것이 중요합니다. LiDAR는 레이저를 사용하여 깊이와 거리 및 근접 감지를 측정하는 데 도움이 됩니다.
자율주행차 훈련 데이터 수집 시 주의할 점
자율주행차 훈련은 일회성 작업이 아니다. 지속적인 개선이 필요합니다. 완전 자율주행 자동차는 사람의 도움이 필요한 무인 자동차에 대한 더 안전한 대안이 될 수 있습니다. 그러나 이를 위해서는 시스템이 다양한 고품질 교육 데이터.
볼륨 및 다양성
훈련할 때 더 좋고 더 안정적인 시스템을 개발할 수 있습니다. 기계 학습 대량의 다양한 데이터 세트에 대한 모델입니다. 데이터 세트가 충분한 때와 실제 경험이 필요한 때를 정확하게 식별할 수 있는 데이터 전략이 필요합니다.
운전의 특정 측면은 실제 경험에서 비롯됩니다. 예를 들어, 자율주행 차량은 신호 없이 방향을 바꾸거나 보행자 무단횡단을 만나는 것과 같은 비정상적인 현실 세계 시나리오를 예상해야 합니다.
고퀄이면서 데이터 주석 많은 도움이 되지만 훈련 및 경험 과정에서 볼륨과 다양성 측면에서 데이터를 획득하는 것이 좋습니다.
주석의 높은 정확도
머신 러닝 및 딥 러닝 모델은 깨끗하고 정확한 데이터에 대해 훈련되어야 합니다. 자발적인 자동차 운전 점점 더 신뢰할 수 있고 높은 수준의 정확도를 등록하고 있지만 여전히 95% 정확도에서 99%로 이동해야 합니다. 그러려면 도로를 더 잘 인식하고 인간 행동의 비정상적인 규칙을 이해해야 합니다.
품질 데이터 주석 기술을 사용하면 기계 학습 모델의 정확도를 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다.
- 정보 흐름의 격차와 불일치를 식별하는 것으로 시작하고 데이터 레이블 지정 요구 사항을 최신 상태로 유지하십시오.
- 실제 에지 케이스 시나리오를 해결하기 위한 전략을 개발합니다.
- 최신 교육 목표를 반영하도록 모델 및 품질 벤치마크를 정기적으로 개선합니다.
- 항상 최신 라벨링 및 주석 기법 및 모범 사례.
가능한 사용 사례
물체 감지 및 추적
보행자, 자동차, 도로 신호 등과 같은 객체에 이미지에 주석을 추가하는 데 여러 주석 기술이 사용됩니다. 자율주행 차량이 사물을 더 정확하게 감지하고 추적하는 데 도움이 됩니다.
번호판 감지
경계 상자 이미지 주석 기술의 도움으로 차량 이미지에서 번호판을 쉽게 찾고 추출할 수 있습니다.
세마포어 분석
다시 말하지만, 경계 상자 기술을 사용하여 신호와 간판을 쉽게 식별하고 주석을 달 수 있습니다.
보행자 추적 시스템
보행자 추적은 모든 비디오 프레임에서 보행자의 움직임을 추적하고 주석을 달아 자율주행차가 보행자의 움직임을 정확하게 찾아낼 수 있도록 합니다.
차선 차별화
차선 구분은 자율주행차 시스템 개발에서 중요한 역할을 합니다. 자율 주행 차량에서는 정확한 차선 구분을 위해 폴리라인 주석을 사용하여 차선, 거리 및 인도에 선을 그립니다.
ADAS 시스템
고급 운전자 지원 시스템은 자율 주행 차량이 도로 표지판, 보행자, 다른 차량, 주차 지원 및 충돌 경고를 감지하는 데 도움이 됩니다. 활성화를 위해 컴퓨터 비전 in ADAS, 모든 도로 표지판 이미지는 사물과 시나리오를 인식하고 적시에 조치를 취하기 위해 효과적으로 주석을 달아야 합니다.
운전자 모니터링 시스템 / 객실 내 모니터링
실내 모니터링은 또한 차량 탑승자와 다른 사람의 안전을 보장하는 데 도움이 됩니다. 실내에 설치된 카메라는 졸음, 시선, 주의 산만, 감정 등과 같은 중요한 운전자 정보를 수집합니다. 이러한 기내 이미지는 정확하게 주석을 달고 기계 학습 모델을 훈련하는 데 사용됩니다.
Shaip은 최고의 데이터 주석 회사로서 자율 차량 시스템을 구동하기 위한 고품질 교육 데이터를 기업에 제공하는 데 중요한 역할을 합니다. 우리의 이미지 라벨링 및 주석 정확도 의료, 소매 및 자동차와 같은 다양한 산업 부문에서 선도적인 AI 제품을 구축하는 데 도움을 주었습니다.
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