大数据实训进行时:数据标注项目

数据标注项目

  • 培训目的
  1. 让同学们先熟悉理论知识,如:识别障碍物是否满足拉框的要求,如何进行拉框;
  2. 熟悉标注操作,培养出能够进入正式项目的人员
  • 培训地点

理论:学术报告厅、阶梯教室

实操:1实401

  • 培训方式
  1. 统一培训两天理论并进行考核,通过的同学将进入到机房进行实操培训,未通过理论的同学则继续学习理论知识,直到通过为止;
  2. 第一批进行实操的同学,因为学习的熟练度较高则被选为小组长,帮助企业老师管理后续新来的学习实操的同学,分组为12组,每组人数为10人(包括组长);
  3. 每天的标注任务,由易到难,会慢慢增加数量,让同学们习惯操作;
  4. 并且企业老师会不定时给组长开会,助于班级管理,以及巩固小组长对于标注操作的熟悉;
  5. 对于每个小组标注时遇到的问题,会由小组长拍照并说明问题疑惑,统一交给大组长,大组长整理后转达给企业老师,企业老师解答后,再由大组长整理后转发给各小组;
  • 操作内容(大概)
  1. SEED平台的领取任务操作流程;

  2. SEED平台拉框注意事项:

1、有玻璃或者栏杆遮挡住了车,算100%遮挡吗?

答:算

2、有1帧中整个点云图只有一小点,需要标注吗?

答:不需要

3、公交车顶部外露空调机需要贴边吗?

答:不需要贴合

4、10帧中有1帧所有的车照片只有两张,这1帧率还需要标注吗?

答:如果每个车复制到这一帧,图片都为相同的两张则不需要标注当前帧;若图片发生变化则需要标注!

  1. SEED平台设置

  1. 毫末智行平台的拉框操作标注准则:
  1. 行泊一体障碍物联合标注均使用连续bundle(目前暂定10s时间长度,10HZ,一共100budles)。对于10个类别障碍物,障碍物需要标注的内容包括,障碍物类别、障碍物图像2D框(x、y、w、h,需要脑补)、障碍物图像可见属性visibility(在某个相机中是否可见)、障碍物在激光点云中对应的3D框(长、宽、高,障碍物3D框中心点x、y、z坐标值,航向角,需要脑补);
  2. 脑补参数参考

本文特别感谢大数据1班黄胜林同学提供资料并完成汇总。

需要关注cvat,另外有罗同学主动完成搭建,满足感很足。点赞!

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