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自动驾驶

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关键点数据标注以及应用案例

人脸识别机器学习神经网络深度学习人工智能

在机器学习中，您标注的数据是AI模型的基础，因此选择正确的方式十分重要，建立质检流程，跟进每一个测试环节。随着技术比以往发展地更迅速，人工智能在安全和人脸识别方面的应用愈加普及。当我们使用人脸解锁手机的时候，比如，科技巨头苹果公司通过多轮测试使人脸识别变得准确——正是通过详细的关键点来实现的。

2022-06-29

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什么是LIDAR（激光雷达），如何标注激光点云数据?

图像处理自动驾驶无人驾驶神经网络图像识别

自动驾驶汽车严重依赖输入的训练数据来做出驾驶决策，从逻辑上来说，数据越详细，车辆做出决策就越好，最重要的是更安全。虽然现代相机可以捕捉到非常详细的真实世界特征，但输出结果仍然是2D的，效果并不够理想，因为它限制了我们可以提供给自动驾驶汽车神经网络的信息，这意味着汽车必须学会对3D世界做出猜测。与此同时，相机捕捉信息的能力有限，比如在下雨的时候，相机捕捉到的图像几乎无法辨别，而激光雷达仍然可以捕捉信息。因此，2D相机无法在所有环境下工作，由于自动驾驶汽车是神经网络一个高危应用场景，我们必须确保构建的网络尽可能完美，这一切要从数据说起。理想情况下，我们希望我们的网络将3D数据作为输入，因为它需要对3D世界进行预测，这就是激光雷达的用武之地。

2022-06-27

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