Можно использовать Computer Vision Toolbox™ и приложения Automated Driving Toolbox™, чтобы пометить достоверные данные. Используйте эти маркированные данные, чтобы подтвердить или обучить алгоритмы, такие как классификаторы изображений, детекторы объектов и сети семантической сегментации. Выбор приложения для маркировки зависит от нескольких факторов, включая поддерживаемые источники данных, метки и типы автоматизации.
Один ключевой фактор является типом данных, которые вы хотите пометить.
Если ваши данные являются коллекцией изображений, используйте приложение Image Labeler. image collection является неупорядоченным набором изображений, которые могут отличаться по размеру. Например, можно использовать приложение, чтобы пометить изображения книг для обучения классификатором.
Если ваши данные являются одной видео или последовательностью изображений, используйте приложение Video Labeler. image sequence является упорядоченным множеством изображений, которое напоминает видео. Например, можно использовать это приложение, чтобы пометить видео или последовательность изображений автомобильного управления на магистрали для обучения детектором объектов.
Если ваши данные включают несколько перекрытых временем сигналов, таких как видео, последовательности изображений или сигналы лидара, используют приложение Ground Truth Labeler. Например, можно пометить данные для одной сцены полученными несколькими датчиками смонтированный на транспортном средстве.
Таблица суммирует ключевые возможности этих приложений для маркировки.
| Приложение для маркировки | Источники данных | Маркируйте Support | Автоматизация | Дополнительные функции |
|---|---|---|---|---|
| Image Labeler (Computer Vision Toolbox) |
|
|
|
|
| Video Labeler (Computer Vision Toolbox) |
|
|
|
|
| Ground Truth Labeler (Automated Driving Toolbox) |
|
|
|
|
