自动驾驶汽车技术有望使我们的道路更安全，同时提高运输和交付服务的效率。安全性和可靠性是自动驾驶汽车广泛采用所必需的关键因素。

为了保证汽车在现实复杂的交通条件下导航能够有效运行，必须使用标注数据来训练基于计算机视觉的模型，这些数据为图像和视频添加信息和标签。为了让自动驾驶汽车发挥其潜在的机器学习能力，开发人员需要使用大量精确的训练数据。

什么是视频标注？

视频标注是将信息添加到视频数据中。标注工具用于在视频的每一帧中标记感兴趣的对象，或分割目标类中的像素。

由于标注每个视频数千帧的耗时性质，经常使用诸如对象插值之类的技术。此标注功能可以通过多帧自动跟踪和定位对象，提高标注过程的速度和效率。标签约定和实践由机器学习工程师概述，并传达给随后创建训练数据集的标注者。

自动驾驶车辆

使用有效视频数据训练的模型可以在复杂的交通条件下运行，并利用以下功能。

对象检测：对象检测允许自动驾驶汽车识别和响应特定对象。在视频标注中，边界框被放置在对象周围，然后为其分配一个标签，例如汽车、公共汽车等。通过接触以这种方式标注的训练视频，计算机视觉模型能够识别出重要的道路对象。

语义分割：语义分割有助于对视频训练数据进行上下文化和添加细节。标注者使用标注工具将每一帧中的每个像素分配给特定的类别，例如道路、人行道、天空。这种额外的粒度有助于自动驾驶车辆精确行驶。

车道识别：为了在公共道路上安全部署，自动化车辆模型必须能够识别车道标记并留在其中。为了实现这个视频训练数据用折线标注。这些线可以定义车道的平行形状，使自动驾驶汽车能够保持在安全范围内。

视频标注和对象检测

视频标注是有效自动驾驶汽车模型的核心。然而，标注过程是漫长且劳动密集型的，人工智能公司建立有效的视频标注操作通常会很昂贵且分散注意力。

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