据外媒报道，特斯拉人工智能和计算机视觉负责人Andrej Karpathy在国外社交媒体上发布了一段特斯拉为自动驾驶开发的汽车标记工具的短视频。这一工具有望大大改善特斯拉的全自动驾驶测试版本。
(来源:electrek)
自动驾驶的标签数据
特斯拉很早就给旗下所有汽车配备了传感器。截至目前，其数据收集覆盖全球超过100万辆汽车，因此特斯拉在自动驾驶数据领域处于领先地位。
特斯拉可以使用广泛的数据集来改进神经网络，为Autopilot功能套件提供动力，然后实现全自动驾驶。但这些数据在被“标签化”时更有价值，也就是说车队采集的图像信息被标签化为信息，比如车辆、车道、路牌等。
(视频来源:安德烈·卡帕西推特账号)
如果图像被正确地标记，例如总是识别速度标志并且正确地标记它们，则可以向计算机视觉神经网络提供一串具有不同速度标志的不同图像，以便成功识别。
标记一直是特斯拉自动驾驶团队关注的焦点。去年，特斯拉人工智能和计算机视觉负责人安德烈·卡帕西(Andrej Karpathy)透露，特斯拉只有“几十名”工程师在研究神经网络，但有一个“庞大”的团队在做标记工作。特斯拉正在尝试自动化大量标签，以便能够使用团队收集的大量数据。
去年，特斯拉首席执行官埃隆·马斯克(Elon Musk)表示，司机只能通过路口进行有效标记:本质上，司机在驾驶和采取行动时，可以有效标记现实，并随着驾驶时间的推移提高标记的质量。特斯拉的优势在于其标签数量远超其他汽车厂商。但特斯拉也有员工手动标记要输入其神经网络的数据。
自动标记
据悉，特斯拉已经雇佣了数千名贴标机，其中大部分在纽约的超级工厂工作，但仍然错过了很多好的数据。许多汽车制造商的目标是开发一种自动标记系统，它可以自动和准确地标记大量的材料。特斯拉表示，它正在开发这样一个工具，以配合其Dojo超级计算机工作，并取得了一些进展。
在推文中，Karpathy发布了来自特斯拉新汽车标记工具的图片，并表示:“这些是新项目的全精度分割图像，但这些图片太原始，无法在汽车上运行，但可以输入到自动贴标机中。标记大型(100，000+)、干净、多样、多机位+视频数据集需要与训练模型的工程师协作。”
多摄像头+视频数据、缓慢移动视点的时间连续性、与数据源和标签的紧密配合、无需标签编辑的无限数据集，极大地拓展了神经网络的创造性建模机会。
卡帕西表示，这项技术的部署仍处于早期阶段，预计会有更多人加入。据外媒报道，特斯拉人工智能和计算机视觉负责人Andrej Karpathy在国外社交媒体上发布了一段特斯拉为自动驾驶开发的汽车标记工具的短视频。这一工具有望大大改善特斯拉的全自动驾驶测试版本。
(来源:electrek)
自动驾驶的标签数据
特斯拉很早就给旗下所有汽车配备了传感器。截至目前，其数据收集覆盖全球超过100万辆汽车，因此特斯拉在自动驾驶数据领域处于领先地位。
特斯拉可以使用广泛的数据集来改进神经网络，为Autopilot功能套件提供动力，然后实现全自动驾驶。但这些数据在被“标签化”时更有价值，也就是说车队采集的图像信息被标签化为信息，比如车辆、车道、路牌等。
(视频来源:安德烈·卡帕西推特账号)
如果图像被正确地标记，例如总是识别速度标志并且正确地标记它们，则可以向计算机视觉神经网络提供一串具有不同速度标志的不同图像，以便成功识别。
标记一直是特斯拉自动驾驶团队关注的焦点。去年，特斯拉人工智能和计算机视觉负责人Andrej Karpathy透露，特斯拉只有“几十个”工程师在研究神经网络，但有一个“庞大”的团队在做标记w……k.特斯拉正在尝试自动化大量标签，以便能够使用团队收集的大量数据。
去年，特斯拉首席执行官埃隆·马斯克(Elon Musk)表示，司机只能通过路口进行有效标记:本质上，司机在驾驶和采取行动时，可以有效标记现实，并随着驾驶时间的推移提高标记的质量。特斯拉的优势在于其标签数量远超其他汽车厂商。但特斯拉也有员工手动标记要输入其神经网络的数据。
自动标记
据悉，特斯拉已经雇佣了数千名贴标机，其中大部分在纽约的超级工厂工作，但仍然错过了很多好的数据。许多汽车制造商的目标是开发一种自动标记系统，它可以自动和准确地标记大量的材料。特斯拉表示，它正在开发这样一个工具，以配合其Dojo超级计算机工作，并取得了一些进展。
在推文中，Karpathy发布了来自特斯拉新汽车标记工具的图片，并表示:“这些是新项目的全精度分割图像，但这些图片太原始，无法在汽车上运行，但可以输入到自动贴标机中。标记大型(100，000+)、干净、多样、多机位+视频数据集需要与训练模型的工程师协作。”
多摄像头+视频数据、缓慢移动视点的时间连续性、与数据源和标签的紧密配合、无需标签编辑的无限数据集，极大地拓展了神经网络的创造性建模机会。
卡帕西表示，这项技术的部署仍处于早期阶段，预计会有更多人加入。
标签：特斯拉
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