레이블 지정

R2026b

의미론적 분할, 객체 검출, 분류를 위해 대화형 방식으로 포인트 클라우드에 레이블 지정

다중 센서 레이블 지정기 앱을 사용하여 동일한 장면을 나타내는 여러 개의 시간 동기화된 신호에 걸쳐 ground truth 데이터에 대화형 방식으로 레이블을 지정할 수 있습니다. 동영상, 영상 시퀀스, 라이다 포인트 클라우드 신호를 동시에 레이블을 지정할 수 있습니다. 이 앱은 사각형, 회전된 사각형, 직육면체, 투영된 직육면체, 선, 다각형, 픽셀 레이블, 의미론적 점 레이블 등 다양한 ROI 레이블 유형을 지원합니다. 또한 모든 신호의 전체 프레임을 분류하기 위해 장면 레이블을 적용할 수도 있습니다. 시작하려면 Get Started with Multi-Sensor Labeler 항목을 참조하십시오.

레이블 지정 과정을 가속화하기 위해, 이 앱은 객체 추적 및 프레임 간 시간 보간을 위한 내장 자동화 알고리즘을 제공합니다. 또한 사용자 지정 자동화 알고리즘을 개발하고 가져올 수도 있습니다. 자세한 내용은 다중 센서 데이터에 대한 레이블 자동화 항목을 참조하십시오.

레이블 지정이 완료되면, 레이블이 지정된 데이터를 groundTruthMultiSensor 객체로 내보내고 딥러닝 워크플로용 훈련 데이터를 생성합니다. pointCloudObjectDetectorTrainingData를 사용하여 PointPillars와 같은 3차원 객체 검출 네트워크용 훈련 데이터를 생성하거나, semanticPointLabelTrainingData를 사용하여 RandLA-Net과 같은 3차원 의미론적 분할 네트워크 훈련용 쌍을 이룬 데이터저장소(paired datastore)를 생성할 수 있습니다. 자세한 내용은 다중 센서 Ground Truth 데이터 내보내기 및 훈련 데이터 생성 항목을 참조하십시오.

앱 외부에서 프로그래밍 방식으로 레이블 정의를 정의하려면, labelDefinitionCreatorMultiSensor 객체를 사용하여 하위레이블 및 특성을 포함한 레이블 계층 구조를 생성, 확인 및 관리하십시오. 데이터 소스와 레이블 정의, ROI 레이블용 ROILabelData 객체, 장면 레이블용 SceneLabelData 객체를 결합하여 groundTruthMultiSensor 객체를 프로그래밍 방식으로 생성할 수 있습니다. 또한 프로그래밍 방식으로 생성된 ground truth 객체를 앱으로 가져와 추가 검토 및 레이블링을 수행할 수도 있습니다.

앱

다중 센서 레이블 지정기

Label ground truth data in images, videos, and point clouds across multi-sensor scenes (R2026b 이후)

함수

모두 확장

레이블이 지정된 ground truth 저장 및 후처리

레이블이 지정된 ground truth 저장

`groundTruthMultiSensor`	Ground truth label data for multiple sensors (R2026b 이후)
`ROILabelData`	Ground truth data for multi-sensor ROI labels (R2026b 이후)
`SceneLabelData`	Ground truth data for multi-sensor scene labels (R2026b 이후)

레이블이 지정된 ground truth 후처리

`gatherLabelData`	Gather time-synchronized label data from ground truth (R2026b 이후)
`selectLabelsByLabelName`	Select multi-sensor ground truth by label name (R2026b 이후)
`selectLabelsByLabelType`	Select multi-sensor ground truth by label type (R2026b 이후)
`selectLabelsByGroupName`	Select multi-sensor ground truth by label group name (R2026b 이후)
`selectLabelsBySignalName`	Select multi-sensor ground truth by signal name (R2026b 이후)
`selectLabelsBySignalType`	Select multi-sensor ground truth labels by signal type (R2026b 이후)
`writeFrames`	Write signal frames for multi-sensor ground truth data to disk (R2026b 이후)
`changeFilePaths`	Change file paths in multi-sensor ground truth data (R2026b 이후)
`labelDefinitionsAtTime`	Get scene label definition names at specified timestamp (R2026b 이후)
`labelDataAtTime`	Get scene label data at specified timestamps (R2026b 이후)

레이블이 지정된 ground truth를 기반으로 훈련 데이터 생성

`pointCloudObjectDetectorTrainingData`	Create training data for 3-D point cloud object detection (R2026b 이후)
`semanticPointLabelTrainingData`	Create training data for 3-D point cloud semantic segmentation from labeled ground truth (R2026b 이후)
`boxLabelDatastore`	Datastore for bounding box label data
`semanticPointLabelDatastore`	Datastore for 3-D point cloud semantic segmentation labels (R2026b 이후)

레이블 정의 생성 및 관리

레이블 정의 만들기

`labelDefinitionCreatorMultiSensor`	Create label definitions for multi-sensor ground truth (R2026b 이후)
`create`	Create label definitions table from multi-sensor label definition creator (R2026b 이후)
`info`	Display label, sublabel, or attribute information from multi-sensor label definition creator (R2026b 이후)
`labelType`	Label type enumerations for labeling
`attributeType`	Attribute type enumerations for labeling

레이블, 하위레이블 및 특성 추가

`addLabel`	Add label to multi-sensor label definition creator (R2026b 이후)
`addSublabel`	Add sublabel to label in multi-sensor label definition creator (R2026b 이후)
`addAttribute`	Add attribute to label or sublabel in multi-sensor label definition creator (R2026b 이후)

레이블, 하위레이블 및 특성 제거

`removeLabel`	Remove label from multi-sensor label definition creator (R2026b 이후)
`removeSublabel`	Remove sublabel from label in multi-sensor label definition creator (R2026b 이후)
`removeAttribute`	Remove attribute from label or sublabel in multi-sensor label definition creator (R2026b 이후)

레이블, 이름 및 설명 편집

`editLabelGroup`	Assign label to different group in multi-sensor label definition creator (R2026b 이후)
`editGroupName`	Change group name in multi-sensor label definition creator (R2026b 이후)
`editLabelDescription`	Modify label or sublabel description in multi-sensor label definition creator (R2026b 이후)
`editAttributeDescription`	Modify attribute description in multi-sensor label definition creator (R2026b 이후)

사용자 지정 자동화된 레이블 지정 알고리즘 생성

알고리즘 만들기

`vision.labeler.AutomationAlgorithm`	Interface for algorithm automation in ground truth labeling
`settingsDialog`	Display algorithm settings (optional)
`vision.labeler.mixin.Temporal`	Mixin interface for adding temporal context to automation algorithms
`supportsReverseAutomation`	Set reverse algorithm automation flag

동작 방법

`initialize`	Initialize state for algorithm execution (optional)
`run`	Run label automation on every frame in interval
`terminate`	Terminate automated algorithm (optional)

검증 방법

`checkSetup`	Set up validation (optional)
`checkSignalType`	Validate signal type
`checkLabelDefinition`	Validate label definition
`supportsMultisignalAutomation`	Set multisignal algorithm automation flag

외부 표시 툴 연결

`lidar.connector.Connector`	Interface to connect external tool to Multi-Sensor Labeler app (R2026b 이후)
`addLabelData`	Add custom label data at current time (R2026b 이후)
`close`	Close external tool connected to Multi-Sensor Labeler app (R2026b 이후)
`dataSourceChangeListener`	Update external tool when connecting to signal being loaded into Multi-Sensor Labeler app (R2026b 이후)
`disconnect`	Disconnect external tool from Multi-Sensor Labeler app (R2026b 이후)
`frameChangeListener`	Update external tool when new frame is displayed in Multi-Sensor Labeler app (R2026b 이후)
`labelDefinitionLoadListener`	Update external tool for new label definitions in Multi-Sensor Labeler app (R2026b 이후)
`labelLoadListener`	Update external tool for new label data in Multi-Sensor Labeler app (R2026b 이후)
`queryLabelData`	Query for custom label data at current time (R2026b 이후)
`updateLabelerCurrentTime`	Update current time in Multi-Sensor Labeler app (R2026b 이후)

다중 센서 신호 소스 불러오기

`vision.labeler.loading.MultiSignalSource`	Interface for loading signal data into Multi-Sensor Labeler app
`vision.labeler.loading.VideoSource`	Load signals from video sources into Multi-Sensor Labeler app (R2026b 이후)
`vision.labeler.loading.ImageSequenceSource`	Load signals from image sequence sources into Multi-Sensor Labeler app (R2026b 이후)
`vision.labeler.loading.CustomImageSource`	Load signals from custom image sources into Multi-Sensor Labeler app (R2026b 이후)
`vision.labeler.loading.PointCloudSequenceSource`	Load signals from point cloud sequence sources into Multi-Sensor Labeler app
`vision.labeler.loading.VelodyneLidarSource`	Load signals from Velodyne lidar sources into Multi-Sensor Labeler app
`vision.labeler.loading.HesaiLidarSource`	Load signals from Hesai lidar sources into Multi-Sensor Labeler app (R2026b 이후)
`vision.labeler.loading.OusterLidarSource`	Load signals from Ouster lidar sources into Multi-Sensor Labeler app (R2026b 이후)
`vision.labeler.loading.E57Source`	Load signals from E57 file sources into Multi-Sensor Labeler app (R2026b 이후)
`vision.labeler.loading.RosbagSource`	Load signals from ROS or ROS 2 bag file sources into Multi-Sensor Labeler app (R2026b 이후)
`vision.labeler.loading.LasFileSequenceSource`	Load signals from LAS or LAZ file sequence sources into Multi-Sensor Labeler app (R2026b 이후)
`vision.labeler.loading.CustomPointCloudSource`	Load point cloud data from custom sources into Multi-Sensor Labeler app (R2026b 이후)
`vision.labeler.loading.SignalType`	Signal type enumerations for Multi-Sensor Labeler app (R2026b 이후)

도움말 항목

시작하기

Get Started with Multi-Sensor Labeler

Interactively label ground truth data in images, videos, and point clouds simultaneously using the Multi-Sensor Labeler app.
- 단계 1: Load and View Multi-Sensor Data
- 단계 2: Create Labels and Label Multi-Sensor Data
- 단계 3: Automate Labeling for Multi-Sensor Data
- 단계 4: Export Multi-Sensor Ground Truth and Create Training Data
Ground Truth 데이터에 레이블을 지정할 앱 선택 (Computer Vision Toolbox)
ground truth 데이터에 레이블을 지정하기 위해 사용할 앱을 영상 레이블 지정기, 비디오 레이블 지정기, Ground Truth 레이블 지정기, 라이다 레이블 지정기, 신호 레이블 지정기 또는 의료 영상 레이블 지정기 중에서 선택합니다.
Keyboard Shortcuts and Mouse Actions for Multi-Sensor Labeler
Use keyboard shortcuts and mouse actions to increase productivity while using the Multi-Sensor Labeler app.
Migrate from Ground Truth Labeler and Lidar Labeler Apps to Multi-Sensor Labeler App
Migrate your labeling workflows from the Ground Truth Labeler and Lidar Labeler apps to the unified Multi-Sensor Labeler app.
Control Playback of Signal Frames for Labeling
Control which signal frames display in the Multi-Sensor Labeler app during playback.

ground truth 레이블 지정하기

Label Pixels for Semantic Segmentation (Computer Vision Toolbox)
Label pixels for training a semantic segmentation network by using a labeling app.
Use Sublabels and Attributes to Label Ground Truth Data (Computer Vision Toolbox)
Learn how ROI sublabels and attributes work in labeling apps.
View Summary of Ground Truth Labels (Computer Vision Toolbox)
View a summary of ROI and scene labels in a labeling app session.

레이블 지정 자동화

Create Custom Automation Algorithm for Labeling
Create a custom automation algorithm using a class-based interface to use in a labeler app.
Create Automation Algorithm Function for Labeling (Computer Vision Toolbox)
Create a custom automation algorithm function to use in a labeling app.
Temporal Automation Algorithms
Create a time-based custom tracking algorithm to import into a labeling app.