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1.1 自动驾驶技术的发展
自动驾驶技术近年来取得了长足的进步,吸引了众多科技公司和传统车企的投入。自动驾驶系统需要感知周围环境、做出决策并控制车辆,是一个极具挑战的任务。其中,环境感知是自动驾驶的基础,需要融合多种传感器数据(如激光雷达、毫米波雷达、摄像头等)来获取车辆周围的精确三维环境信息。
1.2 自动驾驶感知的关键:数据标注
要训练出精确的环境感知模型,需要大量高质量的标注数据作为监督学习的输入。数据标注是将原始传感器数据(如点云、图像等)中的目标对象(如车辆、行人、障碍物等)及其属性(如三维边界框、类别等)人工标记出来的过程。这是一项费时费力的工作,通常需要大量的人力进行。
1.3 自动化数据标注的重要性
由于自动驾驶场景的复杂性,每辆车在道路测试时都会采集大量数据,导致标注需求巨大。手工标注效率低下且成本高昂,已经成为自动驾驶发展的瓶颈之一。因此,开发自动化的数据标注工具和流程,提高标注效率,降低标注成本,对于推动自动驾驶技术的发展至关重要。
2.1 数据标注的类型
根据标注对象的不同,自动驾驶数据标注可分为:
- 2D图像标注: 在图像数据中标注目标对象的2D边界框、类别等。
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