ラベル付け

マルチセンサー ラベラー アプリを使用して、同じシーンを表す、時間同期された複数の信号にわたってグラウンド トゥルース データに対話的にラベルを付けます。ビデオ、イメージ シーケンス、および LiDAR 点群信号に同時にラベルを付けることができます。このアプリは、四角形、回転した四角形、直方体、投影された直方体、線、多角形、ピクセル ラベル、セマンティック点ラベルなど、さまざまな ROI ラベル タイプをサポートしています。シーン ラベルを適用して、すべての信号にわたってフレーム全体を分類することもできます。開始するには、Get Started with Multi-Sensor Labelerを参照してください。

ラベル付けプロセスを高速化するために、このアプリには、複数のフレームにわたるオブジェクト トラッキングと時間的内挿のためのオートメーション アルゴリズムが組み込まれています。また、カスタム オートメーション アルゴリズムを開発してインポートすることもできます。詳細については、Automate Labeling for Multi-Sensor Data を参照してください。

ラベル付けが完了したら、ラベル付けされたデータを groundTruthMultiSensor オブジェクトとしてエクスポートし、深層学習ワークフロー用の学習データを作成します。pointCloudObjectDetectorTrainingData を使用して、PointPillars などの 3 次元オブジェクト検出ネットワーク用の学習データを作成するか、semanticPointLabelTrainingData を使用して、RandLA-Net などの 3 次元セマンティック セグメンテーション ネットワークに学習させるためのペアのデータストアを作成します。詳細については、Export Multi-Sensor Ground Truth and Create Training Data を参照してください。

アプリの外部でプログラムによってラベルの定義を作成するには、labelDefinitionCreatorMultiSensor オブジェクトを使用して、サブラベルや属性などのラベルの階層を作成、検証、管理します。データ ソースと、ラベルの定義、ROI ラベル用の ROILabelData オブジェクト、およびシーン ラベル用の SceneLabelData オブジェクトを組み合わせることにより、groundTruthMultiSensor オブジェクトをプログラムで作成できます。プログラムで作成したグラウンド トゥルース オブジェクトをアプリにインポートして、さらに確認やラベル付けを行うこともできます。