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在大家的算法工作中，会训练各种各样的模型。导致大家模型理论利用成果不够好的起因有很多，一些常见的起因次要是模型构造不合理、损失函数不合理、超参数设置不合理，但除了这些起因，我想最外围的一个起因是数据的品质自身。
置信每一个主动驾驶行业的开发者对此都是会深有体会的，Lyft 团队在 CVPR 的 presentation 上就收回了“High quality labeled data is the key”的感叹。这也是本篇文章想要着重强调的主题。
上面通过一个试验来让大家直观感受一下“标注品质对模型训练性能的影响”
试验主题：不同品质标注对模型性能影响的比照试验
试验框架：
图中左侧是训练的过程，右侧是测试的过程
训练的局部逻辑：
首先是将 KITTI 数据集的图片搭配原生 Original label 能够失去一个 Original KITTI dataset，相应地再将图片搭配 Graviti label 能够失去一个 Graviti KITTI dataset；而后别离应用这两个数据集各自训练一个 2D 指标检测的模型，这里应用的是经典的 faster-rcnn 模型，失去的模型别离叫做 Original model 和 Graviti model。
测试局部的逻辑：
应用了两个标注比拟精准的第三方数据集；Waymo 和 Cityscape— 来对两个模型别离进行测试。
数据处理：
先介绍一下本试验应用到的训练集和测试集：
（1）Waymo 数据集是由 Waymo 公司的主动驾驶汽车采集的多传感器主动驾驶数据集 它的相机数据是间断采集的, 其中一百个场景提供了 2D 框标注。
（2）KITTI 数据集，是由卡尔斯鲁厄理工学院和丰田工业大学芝加哥分校联结公布的一个用于主动驾驶场景的视觉算法测评数据集。它包含“2D 框标注和 3D 点云数据”以及其余的子数据集，在试验中次要应用 KITTI 的 2D 框标注数据。
（3）CItyscape 数据集是由 Citydcape 团队公布的一个致力于城市街景的语义了解的数据集，它笼罩了德国 50 个城市的街景信息，数据集中提供了五千张精标的“语义宰割和实例宰割综合标注”。
上面咱们来看一下具体的后果
（1）这是 Waymo 的测试集的 2D 框标注可视化后果，咱们能够看到它的标注框是十分贴合指标的。
(2) 这是训练集 KITTI object2D 的一个训练 sample，那么和前一张图雷同，红色的框是 KITTI 数据集原生的 label，蓝色的框是 Graviti 的标注，能够看到所有的蓝框都要比红框的标注更为精确.
（3）下图是 Cityscape 的一个 sample，在试验中咱们须要将实例的像素信息转换成 2D 框信息，如图中白框所示
试验后果：
这是两个模型在 Waymo 数据集上的测试后果 , 图中有三种色彩的框。其中红色是 GroundTruth 的预测后果，蓝色是 Graviti model 的预测后果，绿色是 Original model 的预测后果：
从图中咱们能够直观的看出，标注这两辆白车的蓝框比绿框更靠近红色的 Groundtruth
这是两个模型 cityscape 上的测试后果，同样红色框是 Groudtruth，蓝色框是 Graviti model 的预测后果，绿色的是 Original model 的预测后果，以图中右侧第二辆车为例，就是这辆银白色的 SUV。大家能够看到车头处的蓝框比红框更偏内，绿框比红框更为偏外。
前边是可视化的测试后果，上面借助 PR 曲线从定量分析的角度来看一下试验的后果：
简略介绍一下 PR 曲线的含意：
PR 曲线的纵坐标是准确率 precision，横坐标就是召回率 recall。这两个指标联合能够较为全面的评估一个模型的预测品质。
准确率指的是“预测的 2D 框中有多少是正确的无效的 2D 框”当然对于“正确”的定义是一个柔性的概念，比如说：“我能够认为只有预测框和 Groundtruth 的 IoU 大于 0.5，那他就是一个正确的预测。”召回率指的是“所有 Groundtruth 对应的指标——有所少被正确的预测到了”。如果大家不分明这个图表的细节，那么能够先这样认为：越偏右上的曲线对应的模型的品质越好。
在这个图表中：红线曲线是 Graviti model 在不同数据集上的 PR 曲线，绿色曲线是 Original model 在不同数据集上的 PR 曲线。
如果横着看这四副图表：上边两幅是咱们的 IoU 判真阈值——设置为 0.5 时的 PR 曲线后果，下边两幅是 IoU 判真阈值设置为 0.75 时的 PR 曲线后果。
以左上图为例：红色曲线比绿色绿色更偏右上 ——这也意味着：Graviti model 的测试性能要比 Original model 的测试性能要好。
如果咱们竖着看的话，右边是 Cityscape 数据集上的测试后果，左边是 Waymo 数据集上的测试后果。
以 Cityscape 数据集为例：当 IoU 阈值从 0.5 调整到 0.75 之后，也就是当要求进步之后，两条曲线都往左下角偏移了。
这个很好了解相似于——老师的判卷难度进步了，那天然所有考生的分数都会有肯定水平的升高，然而咱们能够察看到，红色曲线和绿色曲线之间的的 gap 拉大了，这阐明：当我进步我的 IoU 阈值时，Graviti model 的得分降落水平要远小于 Original model 的降落水平。
从 Waymo 这两张图，也是能够失去相似的论断。
综上无论是从可视化的成果还是 PR 曲线，咱们能够失去比拟统一的试验论断，论断有两点，如下：
第一点：标注品质会间接影响模型品质
好的标注会训练出更好的成果！
第二点：标注越精准，预测的后果越靠近真值
当 IoU 判真阈值设置的更高时，模型仍然能够失去更好的体现！
再简略总结一下这个试验中遇到的问题：
1. 不同的数据集之间的格局的对立的问题
在泛滥驰名的公开数据集当中，它们的标注格局简直没有完全相同的两个。
试验中用到的数据集格局也是十分的多样，比方
Waymo 的 2D 框标注呢首先它是 TFrecord 格局，2D 框显示的是 xywh 的信息；
KITTI 数据集的 2D 框标注是 txt 格局，2D 框显示的是 XYXY 的信息；
Cityscape 的 2D 框标注须要先手动从语义宰割转到 2D 框的标注。
当然这也是一个行业倒退的初期一个失常景象，就像两千年左右已经市面上呈现的各种各样的手机充电接口一样的，咱们 Graviti 致力于可能找到一种 general 的数据标注格局，以求可能把大家从忙碌的简单的数据处理中解放出来，而可能更多 focus 在咱们算法工作过程中。
2. 筛选 sample
数据集格局对立之后咱们还须要筛选具体要用到哪些 sample，比如说咱们后面提到的 Waymo 数据集，它是间断采集的数据，然而咱们没有必要把所有间断的图像都选做测试集。
所以在这个试验中只是距离的抽取了一部分图像作为咱们的测试集，比方图中 3 幅较为靠近的场景，咱们只抽取其中一幅作为测试集，所以筛选 sample 这一步也会破费大量工夫。
3. 类别对立问题
在这个试验中用到了 Waymo，KITTI，Cityscape 三个公开数据集和 Graviti KITTI 标注集。
上面的表中列出了 4 个数据集之间的 label 的分类细节，从这个图中咱们能够看到：不论是 label 的品种，还是 label 的数量，还有 label 的划分规范都不尽相同。比方 Waymo 的 VEHICLE 类别会包含 KITTI 的 van 和 tram 类别，Cityscape 中的 bus 这一类也并并不齐全等同于 KITTI 的 van 这一类。
（4）国外的数据集下载
置信大家都深有感触的一点是，很多国外的数据集下载，是须要非凡的工具能力下载，而且网速十分感人，针对算法工程师对公开数据集应用上的一些痛点，咱们也行将在 8 月下旬上线公开数据集的性能。会提供公开数据集索引，国内站点的下载，并且咱们也会提供数据集的标注和标注的可视化，便于大家疾速了解数据集标注的可视化，
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