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Utilisation de Ground Truth pour étiqueter des nuages de points 3D
Créez une tâche d'étiquetage de nuage de points 3D pour que les collaborateurs étiquettent des objets dans des nuages de points 3D générés à partir de capteurs 3D tels que des capteurs LiDAR (Light Detection and Ranging) et des caméras de profondeur, ou générés à partir d'une reconstruction 3D en assemblant des images capturées par un agent tel qu'un drone.
Nuages de points 3D
Les nuages de points sont constitués de données visuelles tridimensionnelles (3D) constituées de points. Chaque point est décrit à l'aide de trois coordonnées, généralement x, y et z. Pour ajouter de la couleur ou des variations d'intensité des points dans le nuage de points, ces derniers peuvent être décrits avec des attributs supplémentaires, tels que i pour l'intensité ou des valeurs pour les canaux de couleur 8 bits rouge (r), vert (g) et bleu (b). Lorsque vous créez une tâche d'étiquetage de nuage de points 3D Ground Truth, vous pouvez fournir des données de nuage de points et, éventuellement, des données de fusion de capteurs.
L'image suivante montre une scène de nuage de points 3D unique rendue par Ground Truth et affichée dans l'interface utilisateur employé de segmentation sémantique.
LiDAR
Un capteur LiDAR (Light Detection and Ranging) est un type courant de capteur utilisé pour collecter des mesures utilisées ensuite pour générer des données de nuage de points. LiDAR est une méthode de télédétection qui utilise la lumière sous la forme d'un laser pulsé pour mesurer les distances des objets par rapport au capteur. Vous pouvez fournir des données de nuage de points 3D générées à partir d'un capteur LiDAR pour une tâche d'étiquetage de nuage de points 3D Ground Truth en utilisant les formats de données brutes décrits dans Formats de données 3D brutes acceptés.
Fusion de capteurs
Les tâches d'étiquetage de nuage de points 3D Ground Truth incluent une fonction de fusion de capteurs qui prend en charge la fusion de capteurs de caméra vidéo pour tous les types de tâches. Certains capteurs sont livrés avec plusieurs appareils et caméras vidéo LiDAR qui capturent des images et les associent à une trame LiDAR. Pour aider les personnes chargées de l'annotation à accomplir visuellement vos tâches en toute confiance, vous pouvez utiliser la fonction de fusion de capteurs Ground Truth pour projeter les annotations (étiquettes) d'un nuage de points 3D vers des images de caméra 2D et vice versa, en utilisant une matrice extrinsèque de scanner 3D (comme LiDAR), et des matrices extrinsèques et intrinsèques de caméra. Pour en savoir plus, veuillez consulter la section Fusion de capteurs.
Étiquetage de nuages de points 3D
Ground Truth fournit une interface utilisateur (UI) et des outils que les employés utilisent pour étiqueter ou annoter des nuages de points 3D. Lorsque vous utilisez les types de tâches de détection d'objets ou de segmentation sémantique, les collaborateurs peuvent annoter une seule trame de nuage de points. Lorsque vous utilisez le suivi d'objets, les collaborateurs annotent une séquence de trames. Vous pouvez utiliser le suivi d'objets pour suivre les mouvements de l'objet dans toutes les trames d'une séquence.
L'exemple suivant montre comment un employé utilise le portail employé Ground Truth et ses outils pour annoter un nuage de points 3D pour une tâche de détection d'objets. Pour obtenir des exemples visuels similaires d'autres types de tâches, veuillez consulter Types de tâches de nuage de points 3D.
Outils d'étiquetage assisté pour l'annotation de nuage de points
Ground Truth offre des outils d'étiquetage d'assistance pour aider les employés à accomplir vos tâches d'annotation de nuages de points plus rapidement et avec plus de précision. Pour de plus amples informations sur les outils d'étiquetage assisté inclus dans l'interface utilisateur de travail pour chaque type de tâche, sélectionnez un type de tâche et reportez-vous la section Affichage de l'interface des tâches de travail de cette page.
Étapes suivantes
Vous pouvez créer six types de tâches lorsque vous utilisez des tâches d'étiquetage de nuage de points 3D Ground Truth. Utilisez les rubriques présentées dans Types de tâches de nuage de points 3D pour en savoir plus sur ces types de tâches et pour savoir comment créer une tâche d'étiquetage à l'aide du type de tâche de votre choix.
La tâche d'étiquetage de nuage de points 3D est différente des autres modalités d'étiquetage Ground Truth. Avant de créer une tâche d'étiquetage, nous vous recommandons de lire Présentation des tâches d'étiquetage de nuage de points 3D. En outre, veuillez consulter les quotas de données source dans Quotas de tâche d'étiquetage de nuage de points 3D et de trames vidéo.
Pour une end-to-end démonstration utilisant l' SageMaker API et le SDK AWS Python (boto 3) pour créer une tâche d'étiquetage de nuages de points 3D, voir Create-3D- pointcloud-labeling-job .ipynb
Important
Si vous utilisez une instance de bloc-notes créée avant le 5 juin 2020 pour exécuter ce bloc-notes, vous devez arrêter et redémarrer cette instance de bloc-notes pour que le bloc-notes fonctionne.
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