1,2 Mio. Bilder für ein Wahrnehmungsmodell annotiert
Ein junges Unternehmen für autonome Robotik
Eine kontinuierliche Strecke für semantische Segmentierung im Umfang von 1,2 Mio. Bildern mit wöchentlicher Lieferung, Kalibrierung anhand von Goldstandard-Datensätzen und laufender Messung der Übereinstimmung zwischen Annotatoren – Trainingsdaten in Produktionsqualität im Veröffentlichungstakt.
Dieses Projekt gehört zu unserer Leistung KI-Datenannotation – sehen Sie in unseren Referenzen, wie derselbe Ansatz auch anderen Teams hilft.
Ausgangslage
Womit wir es zu tun hatten.
Das Team für Wahrnehmungsmodelle brauchte saubere, einheitliche Annotationen in einem Umfang und Tempo, das ein internes Team nicht dauerhaft leisten konnte. Der Durchsatz bremste die Iterationsgeschwindigkeit des Modells, und Qualitätsschwankungen zwischen einzelnen Lieferungen verschlechterten die Bewertungsergebnisse.
Vorgehen
Die Arbeit, Schritt für Schritt.
Gemeinsame Entwicklung einer Annotationssystematik und eines Goldstandard-Datensatzes mit dem Modellteam, an dem jeder Annotator vor dem Einsatz an echten Daten kalibriert wurde
Betrieb einer kontinuierlichen Strecke für semantische Segmentierung im Umfang von 1,2 Mio. Bildern mit wöchentlicher Lieferung
Messung der Übereinstimmung zwischen Annotatoren je Klasse und Lieferung eines Qualitätsberichts mit jeder Charge
Anpassung der Richtlinien während des Programms auf Basis der Fehleranalyse des Modells – ein geschlossener Kreislauf zwischen Daten und Vorhersagen
Ergebnisse
Was das Projekt erreicht hat.
Gemessen an den vorab vereinbarten Zielen – nicht an Eitelkeitskennzahlen.
- Annotierte Bilder1,2 Mio.
- Durchsatz+62 %
- Übereinstimmung zwischen Annotatoren0,93
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