ഫുൾ സീൻ സെമാന്റിക് സെഗ്മെന്റേഷൻ
റോഡുകളും ആകാശവും മുതൽ റോഡ് മാർക്കിംഗുകളും ഫൈൻ പോളുകളും വരെ എല്ലാ വസ്തുക്കളെയും ഉപരിതലത്തെയും ലേബൽ ചെയ്തുകൊണ്ട് - ഓട്ടോണമസ് ഡ്രൈവിംഗ്, സ്മാർട്ട് സിറ്റികൾ, പരിസ്ഥിതി AI എന്നിവയ്ക്കായുള്ള ഒരു പ്രൊഡക്ഷൻ-ഗ്രേഡ് ഡാറ്റാസെറ്റായി നിർമ്മിച്ച, മുഴുവൻ തെരുവ് രംഗങ്ങളിലും പിക്സൽ-ലെവൽ സെമാന്റിക് സെഗ്മെന്റേഷൻ ഷൈപ്പ് എങ്ങനെയാണ് നൽകിയത്.
പ്രോജക്റ്റ് അവലോകനം
ഓട്ടോണമസ് ഡ്രൈവിംഗ്, സ്മാർട്ട് സിറ്റി പ്ലാനിംഗ്, പരിസ്ഥിതി നിരീക്ഷണ AI എന്നിവയുടെ അടിത്തറയായി രംഗ ധാരണ മാറുമ്പോൾ, ക്ലയന്റിന് ഇമേജിലെ ഓരോ പിക്സലും ലേബൽ ചെയ്യാൻ കഴിവുള്ള ഒരു സമഗ്രമായ സെഗ്മെന്റേഷൻ പൈപ്പ്ലൈൻ ആവശ്യമായി വന്നു - വെറും ബൗണ്ടിംഗ് ബോക്സുകളോ പ്രധാന വസ്തുക്കളോ മാത്രമല്ല.
പോളിഗോൺ, സെമാന്റിക് മാസ്ക് ടൂളിംഗ്, സമഗ്രമായ ക്ലാസ് കവറേജ്, എഡ്ജ്-പ്രിസിഷൻ ബൗണ്ടറി ഹാൻഡ്ലിംഗ്, ടു-ടയർ ക്യുഎ എന്നിവ ഉൾക്കൊള്ളുന്ന എൻഡ്-ടു-എൻഡ് പിക്സൽ-ലെവൽ അനോട്ടേഷൻ പൈപ്പ്ലൈൻ ഷൈപ്പ് നിർമ്മിച്ചു - പൂർണ്ണ-ദൃശ്യ ധാരണ AI-ക്കായി മോഡൽ-റെഡി ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ നിർമ്മിക്കുന്നു.
പ്രധാന സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ
പിക്സൽ കൃത്യത
99%
ക്യുഎ ലെവലുകൾ
2-ടയർ
കവറേജ്
ഓരോ പിക്സലും
ക്ലാസ് സെറ്റ്
സമഗ്രമായത്
വെല്ലുവിളികൾ
- ലേബലിംഗ് ഓരോ പിക്സലും ചിത്രത്തിൽ — ലേബൽ ചെയ്യാത്ത പ്രദേശം അനുവദനീയമല്ല.
- പിന്തുടരുന്നു ക്രമരഹിതമായ അതിരുകൾ സസ്യജാലങ്ങളുടെ മേലാപ്പുകൾ, ജലോപരിതലങ്ങൾ, റോഡ് വിള്ളലുകൾ എന്നിവ
- വേർതിരിക്കുന്നു റോഡ് പ്രതലങ്ങളിൽ നിന്നുള്ള റോഡ് അടയാളപ്പെടുത്തലുകൾ തേഞ്ഞതോ മങ്ങിയതോ ആയ അവസ്ഥകളിൽ
- വേർതിരിക്കുന്നു മൂടൽമഞ്ഞിൽ നിന്നുള്ള ആകാശം അല്ലെങ്കിൽ കൃത്യതയോടെ മൂടിക്കെട്ടിയ പശ്ചാത്തലങ്ങൾ
- പരിപാലിക്കുന്നു ക്ലാസ് അതിരുകൾ വൃത്തിയാക്കുക റോഡിൽ നിന്ന് നടപ്പാതയിലേക്ക്, സസ്യങ്ങളിൽ നിന്ന് മണ്ണിലേക്ക്, വെള്ളത്തിൽ നിന്ന് ഭൂമിയിലേക്ക്
പരിഹാരം
സമഗ്രമായ ക്ലാസ് സെറ്റ്
റോഡ് ഉപരിതലങ്ങൾ, ആകാശം, സസ്യങ്ങൾ, മണ്ണും ഭൂപ്രകൃതിയും, ജലാശയങ്ങൾ, തൂണുകളും സൈനേജ് ഘടനകളും, റോഡ് അടയാളപ്പെടുത്തലുകൾ (ലെയ്ൻ ലൈനുകൾ, അമ്പുകൾ, സീബ്രാ ക്രോസിംഗുകൾ), വാഹനങ്ങൾ (കാറുകൾ, ട്രക്കുകൾ, ബസുകൾ, മോട്ടോർ സൈക്കിളുകൾ, സൈക്കിളുകൾ), കെട്ടിടങ്ങൾ, മനുഷ്യനിർമ്മിത ഘടനകൾ എന്നിങ്ങനെ വിവിധ ദൃശ്യ വിഭാഗങ്ങളെ വ്യാഖ്യാനം ഉൾപ്പെടുത്തിയിട്ടുണ്ട്. ഓരോ പിക്സലും നിർവചിക്കപ്പെട്ട ക്ലാസുകളിൽ ഒന്നിലേക്ക് നിയോഗിക്കപ്പെട്ടു.
പോളിഗോൺ & സെമാന്റിക് മാസ്ക് ടൂളിംഗ്
വളഞ്ഞതും ക്രമരഹിതവും സാന്ദ്രമായി പായ്ക്ക് ചെയ്തതുമായ വസ്തുക്കളുടെ അതിരുകൾ പിക്സൽ-തികഞ്ഞ കൃത്യതയോടെ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ വ്യാഖ്യാതാക്കൾ പ്രത്യേക പോളിഗോൺ ഉപകരണങ്ങളും സെമാന്റിക് മാസ്ക് ബ്രഷുകളും ഉപയോഗിച്ചു. വസ്തുക്കളുടെ ആകൃതി സങ്കീർണ്ണതയുമായി ഉപകരണ തിരഞ്ഞെടുപ്പ് പൊരുത്തപ്പെടുത്തി - സസ്യങ്ങൾ പോലുള്ള ജൈവ രൂപങ്ങൾക്ക് മാസ്കുകൾ, വാഹനങ്ങൾ പോലുള്ള ഘടനാപരമായ വസ്തുക്കൾക്ക് പോളിഗോണുകൾ.
എഡ്ജ് പ്രിസിഷൻ മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശങ്ങൾ
അടുത്തുള്ള ക്ലാസുകൾക്കിടയിൽ, പ്രത്യേകിച്ച് റോഡ്-ടു-നടപ്പാത, സസ്യ-മണ്ണ്, ജല-ഭൂമി അതിരുകൾ തുടങ്ങിയ സംക്രമണ മേഖലകളിൽ, വൃത്തിയുള്ള അതിരുകൾ ഉറപ്പാക്കാൻ കർശനമായ ക്ലാസ് നിർവചനങ്ങളും എഡ്ജ് പ്രിസിഷൻ മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശങ്ങളും പാലിച്ചു. ഈ കൃത്യതയാണ് ഡൗൺസ്ട്രീം ഡ്രൈവബിൾ-ഏരിയ, തടസ്സം കണ്ടെത്തൽ മോഡലുകളെ വിശ്വസനീയമാക്കുന്നത്.
ഫൈൻ സ്ട്രക്ചർ കൈകാര്യം ചെയ്യൽ
ധ്രുവങ്ങൾ, ട്രാഫിക് ചിഹ്നങ്ങൾ, സൈൻപോസ്റ്റുകൾ തുടങ്ങിയ മികച്ച ഘടനകൾ വൈഡ്-ആംഗിൾ ചിത്രങ്ങളിൽ കുറച്ച് പിക്സലുകൾ മാത്രമേ എടുക്കൂ, പക്ഷേ ഡൌൺസ്ട്രീം AI-ക്ക് അവ നിർണായകമാണ്. വിശാലമായ ദൃശ്യ അതിർത്തി കൃത്യത നഷ്ടപ്പെടുത്താതെ ഈ മികച്ച വിശദാംശങ്ങൾ പകർത്താൻ അനോട്ടേറ്റർമാർ സമർപ്പിത മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശങ്ങൾ പാലിച്ചു.
ടു-ടയർ ക്യുഎ & 99% പിക്സൽ കൃത്യത
ഓരോ സെഗ്മെന്റഡ് ഇമേജും ഇന്റർ-അനോട്ടേറ്റർ സ്ഥിരത പരിശോധനകൾ, എഡ്ജ് പ്രിസിഷൻ അവലോകനങ്ങൾ, ക്ലാസ് ബൗണ്ടറി വാലിഡേഷൻ എന്നിവയുൾപ്പെടെ കർശനമായ രണ്ട്-ലെവൽ QA പ്രക്രിയയിലൂടെ കടന്നുപോയി. ഡെലിവറിക്ക് മുമ്പ് ഓരോ ഡാറ്റാസെറ്റിന്റെയും ഏറ്റവും കുറഞ്ഞ പിക്സൽ-ലെവൽ കൃത്യത 99% ഗേറ്റഡ് ആണ്.
പദ്ധതി വ്യാപ്തി
| ഡാറ്റാസെറ്റ് തരം | കവറേജ് | വ്യാഖ്യാന ഉപകരണങ്ങൾ | ക്ലാസ് സെറ്റ് | QA | കൃതത |
|---|---|---|---|---|---|
| പൂർണ്ണ ദൃശ്യ സെമാന്റിക് സെഗ്മെന്റേഷൻ | ലേബൽ ചെയ്തിരിക്കുന്ന ഓരോ പിക്സലും | ബഹുഭുജങ്ങൾ + സെമാന്റിക് മാസ്കുകൾ | സമഗ്രമായ ദൃശ്യ ക്ലാസുകൾ | 2-ടയർ ക്യുസി | 99% പിക്സൽ-ലെവൽ |
ഫലങ്ങൾ
- സ്ഥാപിച്ചത് പിക്സൽ-ലെവൽ സീൻ മനസ്സിലാക്കൽ പൈപ്പ്ലൈൻ AV, സ്മാർട്ട് സിറ്റി AI എന്നിവയ്ക്കായി
- സ്റ്റാൻഡേർഡ് സമഗ്രമായ ക്ലാസ് കവറേജ് ഓരോ പിക്സലും ലേബൽ ചെയ്തിരിക്കുന്നത്
- കൈമാറി ക്ലാസ് ബൗണ്ടറി ട്രാൻസിഷനുകൾ വൃത്തിയാക്കുക സങ്കീർണ്ണമായ മേഖലകളിൽ
- പരിപാലിക്കുന്നത് 99% പിക്സൽ-ലെവൽ കൃത്യത ടു-ടയർ ക്യുഎ വഴി
- ക്ലയന്റിന്റെ വാഹനമോടിക്കാവുന്ന പ്രദേശം, നഗര ആസൂത്രണം, പരിസ്ഥിതി നിരീക്ഷണം, നിർമ്മാണ ട്രാക്കിംഗ് AI
മൊത്തത്തിൽ, ഒരു പിക്സൽ-ലെവൽ സീൻ മനസ്സിലാക്കൽ ആവശ്യകതയെ ഘടനാപരമായ, പ്രൊഡക്ഷൻ-റെഡി സെഗ്മെന്റേഷൻ പൈപ്പ്ലൈനാക്കി മാറ്റാൻ Shaip സഹായിച്ചു - പൂർണ്ണ-സീൻ ലേബലിംഗ് കൃത്യതയോടെ ഓട്ടോണമസ് ഡ്രൈവിംഗ്, സ്മാർട്ട് സിറ്റി അനലിറ്റിക്സ്, പരിസ്ഥിതി നിരീക്ഷണം, നിർമ്മാണ സൈറ്റ് പുരോഗതി AI എന്നിവയെ പിന്തുണയ്ക്കാൻ കഴിവുള്ള ഒന്ന്.
ആത്മനിഷ്ഠമായ ഓഡിയോ നിലവാരത്തെ അളക്കാവുന്ന ഒരു മെച്ചപ്പെടുത്തൽ പരിപാടിയാക്കി മാറ്റാൻ Shaip ഞങ്ങളെ സഹായിച്ചു. അവരുടെ വിലയിരുത്തൽ ചട്ടക്കൂട് എന്ത് പരിഹരിക്കണം, എവിടെ മെച്ചപ്പെടുത്തണം, എങ്ങനെ ആത്മവിശ്വാസത്തോടെ ഉൽപ്പാദനത്തിലേക്ക് അടുക്കാം എന്നതിനെക്കുറിച്ചുള്ള വ്യക്തമായ സൂചനകൾ ഞങ്ങൾക്ക് നൽകി.
