TRAINING DATA
Робототехника
В короткие сроки при аннотировании данных для автономных роботов была достигнута точность 99%
Индустрия:
Робототехника, автономная навигация
Данные:
10 000 изображений улиц
Длительность:
1,5 месяца
Задача:
Основной задачей было обучение автономного робота навигации в реальной среде. Для обучения нейросети заказчик хотел проаннотировать 10 тысяч изображений, полученных с RGB-камеры робота. Качество разметки данных было приоритетом: поскольку робот должен был передвигаться по улицам мегаполиса, стоимость ошибки была высока. Из-за этого потребовалось большое количество классов аннотации
Результаты:
Решение:
  • Заказчик обучил нейронную сеть и провел полевые испытания. Они показали, что робот может выбирать идеальный маршрут для преодоления препятствий

  • Достигнуто качество разметки 99%

  • Заказчик сэкономил время и ресурсы, делегируя контроль качества нашей команде
Команда состояла из 70 человек и была разделена на 5 групп, включая отдел контроля качества. Каждая группа была ответственна за определенные классы аннотации и проверку работы других групп. Организация команд в такой структуре позволила нам исключить ошибки разметки в рамках процессов
Иван Н.
Руководитель проекта
“Нашей целью было успешно пройти тестирования автономного робота. Благодаря сплоченной и независимой работе команд Training Data мы обучили робота на отличном наборе данных и успешно прошли полевые испытания”
Тимлиды проектов
Команда
Артур Казукевич
Python-developer
Дарья Юркевич
Антон Целуйко
Quality Control Manager
Operations manager