녹화 전반에서 차량, 보행자, 자전거 이용자의 지속적인 라벨을 유지하세요. 키프레임과 움직임 또는 가시성이 바뀌는 지점에서 도형을 확인합니다.
프레임별 가시성과 명시적인 키프레임으로 가림 시퀀스를 처리하세요. 보간된 도형을 실제 카메라 프레임과 대조해 검토합니다.
녹화된 도로 영상에 객체 트랙과 변화하는 라벨을 준비하는 작업입니다. 이 데이터셋은 후속 추적, 교통 분석, 카메라 기반 주행 인지 모델을 지원합니다.
네. 영상 객체 트랙은 지원되는 도형을 프레임 전반에 연결합니다. 어노테이터는 키프레임을 다듬고 일부만 보이거나 가려지거나 다시 등장하는 구간을 검토할 수 있습니다.
네. 관찰 가능한 활동 상태를 정의하고 관련 트랙이나 프레임에서 변화를 어노테이션하세요. 공유 지침에 활동이 시작하고 끝나는 시점을 설명해야 합니다.
일관된 가시성 규칙을 정의하고 가림 전후 프레임을 확인하며 필요한 키프레임을 다듬으세요. 검증되지 않은 전파에 의존하지 않도록 모호한 트랙 연결을 검토 단계로 보냅니다.
아닙니다. 이 워크플로는 녹화된 카메라 영상을 라벨링합니다. 차량 텔레메트리 어노테이션은 속도, 가속도, 선택된 센서 채널 등의 수치 시계열 측정값을 라벨링합니다.
작업 전에 공유 클래스, 구조화된 속성, 명확한 라벨링 지침을 정의하세요. 대표 예제와 맥락을 고려한 검토로 교통 영상 이해 데이터셋의 의견 차이를 해결합니다.
네. 영상 어노테이션을 검토 및 재작업 단계로 보내세요. 검토자는 원본 데이터를 확인하고 라벨을 수정하며 추가 작업이 필요한 항목을 돌려보낼 수 있습니다.
네. 데이터셋 검색, 메타데이터, 태그, 사용 가능한 필터로 관련 영상 자산을 선택하세요. 준비 워크플로에서 대표 조건과 어려운 예제를 확인할 수 있도록 유지합니다.
라벨 유형에 적합한 지원 형식으로 검토된 영상 어노테이션을 내보내세요. 데이터셋 버전으로 준비된 예제 중 어떤 항목이 학습 또는 평가 릴리스에 포함되는지 확인할 수 있습니다.
