Programa de Aprimoramento de Dados de Condução Autônoma
As principais aplicações do ReCamMaster no campo da direção autônoma são:
- Geração de dados multiperspectivos::
- Capture vídeos de estrada com uma única câmera
- Seleção em lote de 10 trajetórias predefinidas para gerar versões de vários ângulos
- Construção de conjuntos de dados de treinamento que abrangem diferentes perspectivas
- Simulação de cenários extremosGeração de cenas virtuais (por exemplo, aparecimento repentino de pedestres) além do ponto de vista original por meio da função de expansão da tela.
- Programas de nível profissionalTreinamento de modelos perceptuais usando o conjunto de dados MultiCamVideo (contendo 136.000 vídeos simultâneos)
Caminho de implementação:
- Instalação da versão local da cadeia de ferramentas e configuração de scripts de processamento em lote
- Estabelecimento de uma linha de montagem automatizada para processar o material da câmera do carro
- Validação integrada com plataformas de simulação, como a CARLA
Análise de benefícios: reduz os custos de coleta de dados em 90% em comparação com as soluções físicas com várias câmeras, ao mesmo tempo em que oferece suporte à geração de cenários perigosos que são difíceis de capturar na realidade. O caso de teste do Azera mostra que o treinamento com dados gerados pode reduzir a taxa de alarmes falsos do sistema AEB em 37%.
Essa resposta foi extraída do artigoReCamMaster: ferramenta de renderização para gerar vídeos com várias visualizações a partir de um único vídeoO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como as técnicas de geração de múltiplas visualizações podem ser aplicadas no desenvolvimento da direção autônoma?
