データセットは、機械学習アルゴリズムの生命線であり、話す方法で世界についての人工知能（AI）の事実を「教える」。 自律運転などの分野では、最高品質のものが非常に重要です。
それが理由です 規模 、カリフォルニア州サンフランシスコに本拠を置くデータラベリングスタートアップが、本日、自動運転のリリースを発表しました データセット と呼ばれる ニューシーン それはKITTI、BaiduのApolloScape、Udacity Self-Driving Car図書館のようなサイズと精度の公共データセットを上回ると主張しています。
「これまでにリリースされた最も強力なオープンソースのマルチセンサ・セルフ・ドライビング・データセットとして、注釈を提供することを誇りに思っています」とScale CEOのAlexandr Wangは述べています。 “これは自律型車両システムを開発している研究者や、今後数年間にわたり生産を形作り、加速するのに役立つ貴重な資料となるだろう。
オートスケールのスタートアップと協業 ニュートノミー 1.4百万のイメージ、ライダー（オブジェクト間の距離を判断するレーザーベースのシステム）400,000スイープ、110万の3次元バウンディングボックス（RGBカメラ、レーダー、 ライダー）。 彼らはScaleのSensor Fusion Annotation APIを使って細心の注意を払っています。これはAIや人間のチームがデータ注釈をタップし、今週からオープンソース化されています。
オレゴン州のFlir Systems社は、サーマルカメラシステムで捕獲された10,000枚のラベル付き写真をリリースしました.Mapillaryは25,000枚の街頭画像を公開しました。カリフォルニア大学バークレー校は10万本のビデオをアップロードしました RGBカメラで撮影されたシーケンス。 しかしScaleとnuTonomyは、nuScenesはそれ以前の類似のデータセットよりも包括的であると主張しています。
Scaleがウェブサイトで説明しているように、nuScenesデータをキャプチャするために6台のカメラ、1台のライダー、5台のレーダー、GPS、慣性計測センサーを組み合わせて使用しました。 また、シンガポールやボストンの運転ルートは、「挑戦的な」場所、時間、気象条件を示すために特に選ばれました。
「スケールは、nuScenesのオープンソースのライダー、レーダー、およびカメラの画像データセット用のアノテーションを制作する上で、理想的なパートナーです」と、ニュートノミーの機械学習リーダーであるOscar Beijbom氏は述べています。 「Scaleの優れた俊敏性、ツーリング、スケーラビリティ、品質は、パートナーになり、アノテーションパートナーにとって自然な選択でした」
Mighty AI、Appen、Cloud Factory、Samasource、AmazonのMechanical Turkなどと競合するScaleは、Lyft、Voyage、General Motors、Zoox、Embarkを含む2016万マイル以上の顧客に2016年に創業して以来、 最近ではAIに大きく依存するロボット、無人機、バーチャルアシスタント、その他のソリューションへの業務を拡大し、8月スケールでAccelとY Combinatorの参加によりIndex Venturesを拠点とした1800万ドルの資金調達ラウンドを発表しました。
スタートアップはこれまでに2270万ドルを調達し、過去1年間に収益が15倍になったと報告している。