Qu'est-ce que les données de formation ?

Les données d'apprentissage, également appelées ensemble de données d'apprentissage, ensemble d'apprentissage ou ensemble d'entraînement, sont l'ensemble initial de données utilisé pour entraîner les algorithmes d'apprentissage automatique. Les modèles d'apprentissage automatique utilisent ces données pour accomplir des tâches spécifiques ou faire des prédictions précises, créer et affiner leurs règles ainsi que comprendre les caractéristiques des données et aussi s'ajuster pour être plus performants.

6 Types de techniques de données de formation pour les voitures à conduite autonome 

Annotation de la boîte englobante pour la détection d'objets

Une boîte de délimitation est une boîte rectangulaire imaginaire utilisée pour la détection et la localisation d'objets. Elle contient des coordonnées qui donnent des informations sur l'emplacement d'un objet dans l'image ou la vidéo. Elle convient le mieux aux objets de forme uniforme et à ceux qui ne se chevauchent pas.

Pour les véhicules automatisés, elle permet de détecter des objets tels que les panneaux de signalisation, les voies de circulation et les nids-de-poule. Les véhicules automatisés possèdent des détecteurs d'objets qui aident à trouver et à localiser les objets à temps. En outre, ils permettent de capturer différents objets debout et véhicules en mouvement sur la route.   

Cuboïdes 3D pour détecter les dimensions des objets

L'annotation cubique 3D est utilisée pour reconnaître les trois dimensions d'un objet à l'aide du site computer vision. Elle permet de détecter les dimensions exactes de l'objet mis au point. Les véhicules automatisés l'utilisent pour visualiser la profondeur des objets qu'ils détectent.

Segmentation sémantique pour classer les objets pour les voitures autonomes

La segmentation sémantique est la technique numérique qui consiste à diviser une image en plusieurs parties ou régions, en tenant compte des pixels de l'image. Dans le cas des véhicules automatisés, les objets annotés sont ombrés afin d'être facilement reconnus à l'aide du site computer vision.

Annotation des nuages de points 3D pour les détections LiDARs

Ce type de formation des données permet une détection précise des objets à l'aide de capteurs LiDAR. Les objets d'une taille maximale de 1 cm sont annotés en tout point, avec des cases en 3D. Les objets sont ainsi reconnaissables, que ce soit à l'intérieur ou à l'extérieur.

Pour les véhicules automatisés, elle est utilisée pour distinguer et classer les voies sur les routes à l'aide de cartes de nuages de points en 3D.

Annotation de polygones pour la détection d'objets de forme irrégulière pour les voitures autonomes

L'annotation de polygones automatise la détection d'objets de forme complexe, dont la précision est très recherchée. Il dessine des polygones précis autour des objets aux formes bizarres. 

Il aide les véhicules automatisés à reconnaître les objets visibles tels que les motos, les vélos ou les voitures dans la rue. Dans les rues.

Annotation des polylignes pour la détection des voies de circulation 

Ce type de formation des données permet de reconnaître facilement les rues et les autoroutes pour des mouvements routiers précis. Il utilise le site computer vision pour annoter les surfaces et les voies de circulation (qu'elles soient simples, doubles, brisées ou peintes) afin de faciliter leur détection par les véhicules automatisés.