技術名稱 自動化深度學習樣本標記工具-ezLabel
計畫單位 國立交通大學
計畫主持人 郭峻因
技術簡介
以自動路徑規劃與自動符合演算法,可大幅減少人工工時並確保樣本品質,稱之為ezLabel,其為網路開放平台,可讓全球各地深度學習專家與平常百姓使用,藉此收集世界各地資料,進而完備多樣性,所累積的資料可助於深度學習模組的發展。透過ezLabel,將擁有大量樣本資料庫,同時為客戶快速客製其所需要之資料庫。
科學突破性
"1. 高準度路徑預測演算法:僅需2張畫面即可取代傳統需逐一標記每張畫面的方式;
2. 貼邊演算法:保證深度學習資料之品質並可提升標記速度。"
產業應用性
本技術獲得Audi Innovation Award 第3名,並獲得機會前往Audi總部針對構想實現討論。本技術做為所有車用影像深度學習開發基礎工具,可加速並能兼具品質,可廣泛應用於車用ADAS、自駕車、安全監控系統等領域。
關鍵字
備註
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  • 沈柏均
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