Comprendre le type de tâche de segmentation sémantique d'un nuage de points 3D

La segmentation sémantique consiste à classer les points individuels d'un nuage de points 3D en catégories prédéfinies. Utilisez ce type de tâche lorsque vous souhaitez que les collaborateurs créent un masque de segmentation sémantique au niveau du point pour les nuages de points 3D. Par exemple, si vous spécifiez les classes car et pedestrian, bike, les collaborateurs sélectionnent une classe à la fois et colorient de la même couleur tous les points auxquels cette classe s'applique dans le nuage de points.

Pour ce type de tâche, l'objet de données étiqueté par les employés est une séquence de trames de nuage de points. Ground Truth génère une visualisation de nuage de points 3D à l'aide des données de nuage de points que vous fournissez. Vous pouvez également fournir des données de caméra pour fournir aux collaborateurs des informations visuelles supplémentaires sur les scènes de la trame et pour les aider à peindre les objets. Lorsqu'un collaborateur peint un objet dans l'image 2D ou le nuage de points 3D, la peinture apparaît dans l'autre vue.

Vous pouvez également ajuster ou vérifier les annotations créées dans le cadre d'une tâche d'étiquetage d'objets de détection de nuages de points 3D à l'aide du type de tâche d'étiquetage ou d'ajustement de segmentation sémantique d'un nuage de points 3D. Pour en savoir plus sur les tâches d'étiquetage d'ajustement et de vérification, et pour apprendre à en créer une, veuillez consulter Vérification et ajustement de l'étiquette.

Si vous êtes un nouvel utilisateur de la modalité d'étiquetage de nuage de points 3D Ground Truth, nous vous recommandons de consulter Vue d'ensemble des tâches d'étiquetage des nuages de points 3D. Cette modalité d'étiquetage est différente des autres types de tâches Ground Truth. Cette rubrique fournit une présentation des détails importants que vous devez connaître lors de la création d'une tâche d'étiquetage de nuage de points 3D.

Les rubriques suivantes expliquent comment créer une tâche de segmentation sémantique dans un nuage de points 3D, montrent à quoi ressemble l'interface des tâches de travail (ce que voient les travailleurs lorsqu'ils travaillent sur cette tâche) et fournissent une vue d'ensemble des données de sortie que vous obtenez lorsque les travailleurs terminent leurs tâches.