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Verstehen Sie den Aufgabentyp der semantischen Segmentierung von 3D-Punktwolken
Die semantische Segmentierung beinhaltet die Klassifizierung einzelner Punkte einer 3D-Punktwolke in vordefinierte Kategorien. Verwenden Sie diesen Aufgabentyp, wenn Auftragnehmer eine semantische Segmentierungsmaske auf Punktebene für 3D-Punktwolken erstellen sollen. Wenn Sie beispielsweise die Klassen car, pedestrian und bike angeben, wählen Auftragnehmer jeweils eine Klasse aus und färben alle Punkte, auf die diese Klasse zutrifft, mit derselben Farbe in der Punktwolke.
Für diesen Aufgabentyp ist das Datenobjekt, das Auftragnehmer beschriften, eine Sequenz von Punktwolkenframes. Ground Truth generiert anhand der von Ihnen bereitgestellten Punktwolkendaten eine 3D-Punktwolkenvisualisierung. Sie können auch Kameradaten bereitstellen, um Auftragnehmern mehr visuelle Informationen über Szenen im Frame zur Verfügung zu stellen und ihnen dabei zu helfen, Objekte zu malen. Wenn ein Auftragnehmer ein Objekt entweder im 2D-Bild oder in der 3D-Punktwolke malt, wird die Farbe in der anderen Ansicht angezeigt.
Sie können auch Anmerkungen, die in einem Labeling-Job zur Erkennung von 3D-Punktwolkenobjekten erstellt wurden, mithilfe des Aufgabentyps „Semantische 3D-Punktwolken-Segmentierung“ oder „Kennzeichnung“ anpassen oder verifizieren. Weitere Informationen zu Beschriftungsaufträgen zur Anpassung und Überprüfung sowie zu deren Erstellung finden Sie unter Beschriftungsverifizierung und Anpassung.
Wenn Sie ein neuer Benutzer der Ground-Truth-3D-Punktwolken-Beschriftungsmodalität sind, empfehlen wir Ihnen, sich Übersicht über Jobs zur Kennzeichnung von 3D-Punktwolken anzusehen. Diese Beschriftungsmodalität unterscheidet sich von anderen Ground-Truth-Aufgabentypen. Dieses Thema bietet einen Überblick über wichtige Details, die Sie beim Erstellen eines 3D-Punktwolken-Beschriftungsauftrags beachten sollten.
In den folgenden Themen wird erklärt, wie Sie einen semantischen 3D-Punktwolken-Segmentierungsauftrag erstellen, zeigen, wie die Worker-Task-Oberfläche aussieht (was Mitarbeiter sehen, wenn sie an dieser Aufgabe arbeiten) und bieten einen Überblick über die Ausgabedaten, die Sie erhalten, wenn Mitarbeiter ihre Aufgaben erledigen.
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