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自驾科技业与车厂相继公开多模态资料集 有助加速自驾产业研发进程

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自驾科技业者与车厂相继公开建立标注(annotation/label)的多模态资料集(multi-modal dataset),供教学、研究甚至产业同行无偿使用,可做为自驾车算法训练模型的资料来源。自驾科技业者与车厂除可藉此抢占自驾技术主导地位,同时营销产品与技术,更可借助学研单位及新创业者的丰沛研究能量,共同推进整体自驾产业研发的脚步。

内文目录

  • 多模态资料集为自驾研发重要素材 汽车产业兴起开放分享风潮
  • 自驾研究用多模态资料集及其标注资料 数量与多样性并重
  • 多模态资料集标注质量 影响自驾AI神经网络学习成效
  • 业者开放多模态资料集 有助巩固地位、产品营销并加速整体自驾产业研发进程
  • 结语

图表目录

  • 多模态资料集为自驾AI监督式学习的重要素材
  • 2019~2020年自驾科技业者与车厂开放授权使用的多模态资料集列表
  • 资料集应兼具感测模态、环境及道路条件的数量与多样性要求
  • 各业者多模态资料集2D/3D定界框、语义分割、实例分割等案例列举
  • 自驾算法训练用资料集应兼具影像与标注的数量与多样性要求
  • 7 个图表

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