Semi-Automated Data Annotation in Multisensor Datasets for Autonomous Vehicle Testing
作者: Andrii Gamalii, Daniel Górniak, Robert Nowak, Bartłomiej Olber, Krystian Radlak, Jakub Winter
分类: cs.AI
发布日期: 2025-12-31
💡 一句话要点
提出一种半自动标注流水线，加速自动驾驶多传感器数据的标注过程。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 半自动标注 自动驾驶 多传感器融合 数据集构建 人机协作
📋 核心要点
- 多传感器融合的自动驾驶数据集标注成本高昂且耗时，成为大规模数据集构建的瓶颈。
- 采用人机协作的半自动标注方法，利用AI生成初始标注，人工修正，并迭代优化模型。
- 该方法显著节省了标注时间，并保证了多模态数据标注的一致性和高质量。
📝 摘要（中文）
本报告介绍了DARTS项目中开发的半自动数据标注流水线的设计与实现。DARTS项目的目标是创建波兰驾驶场景的大规模多模态数据集。手动标注此类异构数据既昂贵又耗时。为了解决这个问题，提出的解决方案采用人机协作方法，将人工智能与人类专业知识相结合，以降低标注成本和时间。该系统自动生成初始标注，支持迭代模型重训练，并结合了数据匿名化和领域自适应技术。该工具的核心是使用3D目标检测算法来生成初步标注。总的来说，开发的工具和方法显著节省了时间，同时确保了不同传感器模态之间一致的高质量标注。该解决方案通过加速项目标准化格式的大型标注数据集的准备工作，直接支持DARTS项目，从而加强了波兰自动驾驶汽车研究的技术基础。
🔬 方法详解
问题定义：自动驾驶场景下的多传感器数据（例如LiDAR、摄像头）标注非常耗时且成本高昂。人工标注效率低，且容易出现标注不一致的问题，难以满足大规模数据集的需求。现有方法要么依赖全人工标注，要么自动化程度低，无法有效利用人类的专业知识。
核心思路：论文的核心思路是构建一个人机协作的半自动标注流水线。首先利用3D目标检测算法自动生成初始标注，然后由人工专家进行修正和完善。系统可以根据人工修正的结果进行迭代训练，不断提高自动标注的准确率，从而减少人工干预的需求。
技术框架：该半自动标注流水线包含以下几个主要模块：1) 数据导入与预处理模块：负责导入多传感器数据，并进行必要的预处理，例如数据同步、校准等。2) 自动标注模块：使用3D目标检测算法（具体算法未提及）对数据进行初步标注。3) 人工校正模块：提供用户界面，允许人工专家对自动标注结果进行修正和完善。4) 模型训练模块：根据人工修正后的数据，对3D目标检测模型进行迭代训练，提高自动标注的准确率。5) 数据匿名化模块：对标注数据进行匿名化处理，保护隐私。6) 领域自适应模块：用于将模型迁移到新的场景或数据集。
关键创新：该方法的主要创新在于构建了一个完整的人机协作的半自动标注流水线，并将其应用于自动驾驶多传感器数据的标注。通过迭代训练，不断提高自动标注的准确率，从而显著减少人工标注的工作量。此外，该流水线还集成了数据匿名化和领域自适应等功能，提高了标注数据的可用性和安全性。
关键设计：论文中未详细描述3D目标检测算法的具体选择和参数设置。损失函数和网络结构等技术细节也未提及。但强调了人工校正环节的重要性，以及通过迭代训练不断优化模型的能力。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文强调了该方法在节省标注时间方面的优势，但没有提供具体的性能数据或与其他基线的对比结果。文中提到该方法能够确保不同传感器模态之间标注的一致性和高质量，但缺乏量化指标的支撑。具体的实验结果未知。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于自动驾驶数据集的构建，加速自动驾驶技术的研发和测试。此外，该半自动标注方法也可推广到其他需要大规模数据标注的领域，例如机器人、智能监控等。通过降低标注成本和提高标注效率，可以促进相关领域的发展。
📄 摘要（原文）
This report presents the design and implementation of a semi-automated data annotation pipeline developed within the DARTS project, whose goal is to create a large-scale, multimodal dataset of driving scenarios recorded in Polish conditions. Manual annotation of such heterogeneous data is both costly and time-consuming. To address this challenge, the proposed solution adopts a human-in-the-loop approach that combines artificial intelligence with human expertise to reduce annotation cost and duration. The system automatically generates initial annotations, enables iterative model retraining, and incorporates data anonymization and domain adaptation techniques. At its core, the tool relies on 3D object detection algorithms to produce preliminary annotations. Overall, the developed tools and methodology result in substantial time savings while ensuring consistent, high-quality annotations across different sensor modalities. The solution directly supports the DARTS project by accelerating the preparation of large annotated dataset in the project's standardized format, strengthening the technological base for autonomous vehicle research in Poland.