Yapay zeka ve görünümler
AYNIcam algılama kutuları ve güven puanları nasıl okunur?
Desteklenen yedi yol nesnesi sınıfını, algılama kutularını ve güven puanlarını kafa karıştırmadan değiştirmeyi anlayın güvenlik garantisiyle.
Bu kılavuzda
Kamera görüntüsüyle başlayın
Algılama, kamera görüntüsünü görünür tutar ve desteklenen nesnelerin çevresine kutular ekler. Sürüşten önce iPhone'u güvenli bir şekilde monte edin, merceği temizleyin ve yolun göründüğünden emin olun. Bir dedektör modeli seçin ve Algılama'yı açın. Bir kutu geciktiğinde, eksik kaldığında veya yanlış yerleştirildiğinde resim referansınız olarak kalır; kaplama, söz konusu görüntünün bir yorumudur.
Modelin neyi etiketleyebileceğini öğrenin
Dedektör kişiyi, bisikleti, motosikleti, arabayı, otobüsü, trafik ışıklarını ve dur işaretini destekler. Hem nawnaw hem de nawnaw pro bu yedi sınıflı seti kullanıyor. Bu etiketlerin dışındaki bir araca gözden kaçabilir veya kusurlu bir etiket atanabilir. Bir arabanın etrafındaki kutu, onun markasını tanımlamaz, hangi ucun ön olduğunu kanıtlamaz veya tam boyutunu ölçmez.
Bağlamda okuma güveni
Güven, modelin algılamaya yönelik desteğini açıklar. Çarpışma olasılığı, sertifikalı bir ölçüm veya her yüksek puanın doğru olduğuna dair bir söz değildir. Kısmen gizlenmiş bir veri yolu değişen bir puan alabilirken, yansıma yine de yanlış algılamaya neden olabilir. Görünen nesne ile gözlemlerin sürekliliğini birlikte değerlendirin.
Kutular değiştiğinde veya kaybolduğunda
Kapalılık, karanlık, parlama, uzaktaki küçük nesneler ve kamera hareketi sonucu değiştirebilir. Bir kutunun kaybolması yolun açık olduğu anlamına gelmez. Trafik ışığının tanınması da belirsiz olabilir: her zaman gerçek sinyali takip edin. Sonuçlar dikkatinizi dağıtmaya başlarsa, güvenli bir şekilde park ederken görüşünüzü veya ayarlarınızı değiştirin. Sürüş sırasında asla algılama eşiğini ayarlamayın veya küçük güven değerlerini incelemeyin.
Görevin görünümünü seçin
Bir kaplamayı kaynak görüntüyle karşılaştırmak için Algılama'yı kullanın. Sanal Görünüm aynı gözlemleri basitleştirir; ikinci bir bağımsız onay oluşturmaz. Segmentasyon, özel Pro modeliyle nesne maskeleri ve yol yüzeyi çıktısı ekler. Bu görünümlerin hiçbiri, kameranın görüş alanı dışındaki yolun tam bir açıklamasını sağlamaz.