A Sama skálázható annotációs megoldást vezet be az autóipari mesterséges intelligencia számára
A Sama, az ADAS és az autonóm járművek számítógépes látási megoldásait szolgáltató vállalat bemutatott egy skálázható megoldást az autóipari mesterséges intelligencia modellekhez nélkülözhetetlen közepes és hosszú képsorozatok rövid kivonatának elkészítéséhez.
Az új megoldás célja, hogy csökkentse az összetett autóipari adatok teljes birtoklási költségét az öt legnagyobb autóipari OEM-ből négy és Tier 1 beszállítói közül, mondja a vállalat.
Sama közepes hosszúságú, akár több száz mérföld hosszú sorozatokhoz is alkalmazta ezt a módszert, és folyamatban van a még hosszabb sorozatok méretezése.
Kihívások és megoldások
Az összetett szekvenciák annotálása számos tényező egyensúlyát jelenti, beleértve a képkockák számát és a több annotátor által végzett munka konzisztenciáját. A következetlenségek átdolgozáshoz és késésekhez vezethetnek, növelve a költségeket és a kockázatokat. A jó minőségű, annotált adatok fontosak a modell meghibásodási kockázatának minimalizálása érdekében, ami késéseket okozhat, megnövelheti a költségeket és biztonsági kockázatokat jelenthet élő környezetben.
A Sama azt mondja, hogy képes kezelni ezeket a kihívásokat, ha integrálja az emberi visszajelzéseket saját algoritmusokkal, hogy javítsa az érzékelő bemenetét, és gyorsan azonosítsa a torzításokat vagy problémákat. A cég minden egyes ügyfél számára kiválaszt és kiképez csapatokat konkrét utasításokkal és kalibrációkkal, mielőtt bármilyen projektet elkezdene.
Minőségellenőrzés és teljesítmény
A projekt során több minőség-ellenőrzési lépést hajtottak végre a konzisztens megjegyzések és reprezentatív adatkészlet biztosítása érdekében a különböző vezetési forgatókönyvekhez.
A vállalat szerint ez a megközelítés kritikus fontosságú a különböző időjárási viszonyokat, járműtípusokat és gyalogos viselkedést tükröző, változatos adatokon alapuló képzési modelleknél. Például a vezetőt segítő modellnek pontosan figyelmeztetnie kell a járművezetőket, ha egy autó vagy a gyalogos túl közel van parkoláskor vagy tolatáskor.
A Sama elmondta, hogy egy Tier 1 beszállító komplex 3D-s munkafolyamatához a platform napi 10 millió alakzatot adott le 99%-os minőségi aránnyal mind a 3D dinamikus, mind a statikus objektumok esetében, nyolc hónap alatt 35 millió képkocka megjegyzésével.
Duncan Curtis, a Sama termékekért és technológiáért felelős alelnöke azt mondta: „Ügyfeleink 70%-a azért keresett minket, mert olyan partnerre van szükségük, aki képes kezelni az autóipari adatok összefoglalásának bonyolultságát, beleértve a közepes és hosszú sorozatokat is. Minden képkocka annotációjához sok kontextus tartozik, beleértve a több kameraállás kezelését, az ilyen típusú megjegyzések 3D-s jellegét és az emberi hiba egyszerű tényét.
„A Samánál minden egyes projekthez annotátorokat képezünk, hogy biztosítsuk a méretezhető minőséget, saját fejlesztésű platformunk pedig automatizált intelligenciát biztosít a hibák hatásának minimalizálása érdekében, és a felszíni betekintések gyorsan javítják a modell teljesítményét. Mind a szakértelmet, mind a technológiát felhasználva folyamatosan kiváló minőségű kommentárokat tudunk biztosítani ügyfeleinknek.”
