TRAINING DATA
Разметка LiDAR для машинного обучения
Заказчик отметил троекратное увеличение производительности модели при использовании датасетов облаков LiDAR
Индустрия:
Робототехника
Данные:
2 000 облаков LiDAR
Длительность:
12 дней
Крупный разработчик искал высококачественный размеченный набор данных, включающий облака LiDAR, извлеченные из реальных улиц города, для улучшения пространственной ориентации нейронной сети и определения расстояния до объектов
Решение:
Мы проводили разметку с использованием инструментов, таких как Supervisely и SUStechPOINTS. Для обеспечения качества данных разметчики помечали самые сложные изображения, что способствовало последующим обсуждениям и коллективному принятию решений относительно точности выбора объектов
Результаты:
Достигнута точность набора данных 99%.

Заказчик отметил троекратное увеличение производительности модели при использовании более компактного набора данных.
Задача:
Владислав Б.
Data Scientist
"Аннотации LiDAR - одни из самых сложных. Команда, собранная для нашего проекта, работала слаженно, мы получили данные высочайшего качества менее чем за 2 недели, это значительно улучшило производительность нейронной сети"
Тимлиды проектов
Команда
Артур Казукевич
Python-developer
Дарья Юркевич
Антон Целуйко
Quality Control Manager
Operations manager