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自駕科技業與車廠相繼公開多模態資料集 有助加速自駕產業研發進程

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自駕科技業者與車廠相繼公開建立標註(annotation/label)的多模態資料集(multi-modal dataset),供教學、研究甚至產業同行無償使用,可做為自駕車演算法訓練模型的資料來源。自駕科技業者與車廠除可藉此搶佔自駕技術主導地位,同時行銷產品與技術,更可借助學研單位及新創業者的豐沛研究能量,共同推進整體自駕產業研發的腳步。

內文目錄

  • 多模態資料集為自駕研發重要素材 汽車產業興起開放分享風潮
  • 自駕研究用多模態資料集及其標註資料 數量與多樣性並重
  • 多模態資料集標註品質 影響自駕AI神經網路學習成效
  • 業者開放多模態資料集 有助鞏固地位、產品行銷並加速整體自駕產業研發進程
  • 結語

圖表目錄

  • 多模態資料集為自駕AI監督式學習的重要素材
  • 2019~2020年自駕科技業者與車廠開放授權使用的多模態資料集列表
  • 資料集應兼具感測模態、環境及道路條件的數量與多樣性要求
  • 各業者多模態資料集2D/3D定界框、語義分割、實例分割等案例列舉
  • 自駕演算法訓練用資料集應兼具影像與標註的數量與多樣性要求
  • 7 個圖表

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