Automatisches vs. manuelles Labeling in der Offline-Wahrnehmung: Ein Balanceakt für präzisere Ergebnisse
In der Welt der Offline-Wahrnehmung spielt Daten eine entscheidende Rolle. Die Qualität von Wahrnehmungsalgorithmen hängt stark davon ab, wie genau und umfassend die Trainingsdaten gekennzeichnet sind.
Obwohl automatisches Labeling oft als schnellere und kostengünstigere Methode gilt, bietet es häufig nicht die erforderliche Präzision für komplexe Anwendungen. Hier kommen manuelle Ansätze ins Spiel: Sie bieten die Flexibilität und Genauigkeit, selbst die kleinsten Details in den Daten korrekt zu erfassen – ein entscheidender Faktor für sicherheitskritische Anwendungen.
Der Schlüssel liegt in einer intelligenten Kombination beider Methoden. Automatisiertes Labeling kann große Datenmengen effizient verarbeiten, während manuelle Überprüfungen und Feinjustierungen die notwendige Präzision gewährleisten. Bei der AVL Software and Functions GmbH maximieren wir mit diesem hybriden Ansatz sowohl die Effizienz als auch die Qualität der Ergebnisse.
Kontaktieren Sie uns für eine Demo unter adas-perception@avl.com oder hinterlassen Sie einen Kommentar unter diesem Beitrag.
Wir freuen uns darauf, Ihnen zu zeigen, wie automatisches und manuelles Labeling Ihre Wahrnehmungslösungen verbessern kann!
