自律走行データ強化プログラム
自律走行分野におけるReCamMasterの主な用途は以下の通りである：
- 多視点データ生成::
- シングルカメラでロードビデオを撮影
- 10種類のプリセット軌道を一括選択し、マルチアングル版を生成
- 異なる視点をカバーするトレーニングデータセットの構築
- 極端なシナリオ・シミュレーション画面拡大機能により、元の視点を超えた仮想的なシーン（突然の歩行者の出現など）を生成します。
- プロフェッショナル・レベルのプログラムMultiCamVideoデータセット（136,000本の同時映像を含む）を用いた知覚モデルのトレーニング
実施経路：
- ローカル版ツールチェーンのインストールとバッチ処理スクリプトの設定
- 車載カメラ素材を加工する自動組立ラインの設立
- CARLAなどのシミュレーション・プラットフォームとの統合検証
ベネフィット分析：物理的なマルチカメラソリューションと比較して、データ収集コストを90%削減する一方、現実には撮影が困難な危険なシナリオの生成をサポート。Azeraのテストケースでは、生成されたデータを使ったトレーニングにより、AEBシステムの誤警報率を37%削減できることが示されています。
この答えは記事から得たものである。ReCamMaster: 1つのビデオからマルチビュービデオを生成するレンダリングツールについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " マルチビュー生成技術は、自律走行の開発にどのように応用できるのか？
