行业趋势与需求 - 智能驾驶行业进入泛化深水区 端到端量产对自动标注要求显著提高[1] - 2024年以来智驾企业明显加大自动标注投入 人力物力资源集中[1] - 自动标注成为提升自动驾驶系统泛化能力与安全性的关键瓶颈[1] 技术难点与挑战 - 4D自动标注需实现3D空间+时间维度动态标注 面临五大核心难点[2] - 时空一致性要求极高 需确保跨帧标注连贯性 复杂场景下易出现标注断裂[2] - 多模态数据融合复杂 需同步解决激光雷达/相机/雷达的坐标对齐/语义统一/时延补偿问题[2] - 动态场景泛化难度大 交通参与者行为不确定性及环境干扰增加标注模型适应性挑战[2] - 标注效率与成本矛盾突出 高精度标注依赖人工校验 海量数据导致周期长/成本高[2] - 量产场景泛化要求高 不同城市/道路/天气/交通状况的数据挖掘与标注算法性能保障仍是行业痛点[2] 课程体系与内容架构 - 课程系统讲解自动驾驶4D自动标注全流程及核心算法 包含七大核心模块[3] - 基础模块涵盖4D自动标注应用场景/数据环境/交付物定义/系统时空同步/传感器标定技术[4] - 动态障碍物标注模块包含离线3D目标检测算法/CVPR 2024的SAFDNet实战/3D多目标跟踪算法/时序后处理DetZero实战[6] - 静态元素标注基于SLAM重建输出 通过全局clip道路信息实现自动化标注[9][11] - OCC标注模块解析通用障碍物算法输入输出 讲解基于Lidar/视觉的真值生成流程及工程优化方案[10] - 端到端真值生成模块涵盖一段式/两段式实现方案 整合动态障碍物/静态元素/可行驶区域/自车轨迹全流程[12] - 数据闭环专题分析行业scaling law有效性/主流公司数据驱动架构/跨传感器系统痛点及岗位面试要点[14] 技术实现与方法论 - 动态障碍物检测采用Image/Lidar数据增广技术 Backbone/检测头结合BEV/多帧时序融合方案[6] - 激光&视觉SLAM重建采用Graph-based算法 明确重建在4D标注中的核心用途[7] - 端到端标注配套闭环仿真DrivingGaussian算法 满足端到端自动驾驶刚需[12] - 数据质检体系作为结果验证关键环节 保障标注输出质量[6] 人才培养与能力建设 - 课程目标使学员掌握4D自动标注全流程 具备学术界与工业界前沿算法研发能力[19] - 课程覆盖动态障碍物检测跟踪/OCC标注/端到端标注等实战演练 提升解决实际问题能力[3][19] - 学员需具备深度学习/自动驾驶感知基础 熟悉Transformer模型及Python/PyTorch编程 自备12G以上显存GPU[23] - 课程采用线上录播模式 提供源码示例及社群答疑 有效期1年[19]

自动标注技术发展现状 - 行业对自动标注投入显著增加 人力物力投入明显加大[1] - 智能驾驶泛化进入深水区 端到端量产对统一场景标注要求提高[1] - 4D自动标注成为数据闭环核心算法 涵盖3D空间加时间维度的动态标注[1] 自动标注技术难点 - 时空一致性要求极高 需在连续帧中精准追踪动态目标运动轨迹[2] - 多模态数据融合复杂 需同步融合激光雷达相机雷达等多源传感器数据[2] - 动态场景泛化难度大 交通参与者行为不确定性及环境干扰增加挑战[2] - 标注效率与成本矛盾 高精度标注依赖人工校验导致周期长成本高[2] - 量产场景泛化要求高 不同城市道路天气交通状况数据挖掘存在痛点[2] 课程核心内容体系 - 全面掌握4D自动标注整体流程和核心算法[3] - 动态障碍物检测跟踪及数据质检实战[3][6] - 激光视觉SLAM重建原理和实战演练[3][7] - 基于重建图的静态元素标注方法[3][9] - 通用障碍物OCC标注全流程[3][10] - 端到端标注主流范式和实战教学[3][12] 动态障碍物标注技术细节 - 采用离线3D目标检测算法 包含Image/Lidar数据增广方法[6] - 应用BEV/多帧时序融合方案 解决工程误漏检问题[6] - 3D多目标跟踪算法涵盖数据匹配速度模型轨迹管理[6] - 使用时序后处理算法DetZero 优化传感器遮挡问题[6] 静态元素标注技术方案 - 基于SLAM重建输出获取全局clip道路信息[9] - 采用重建图方式得到静态元素自动化标注结果[9][11] - 区别于动态元素单帧感知方式 避免道路投影偏差[9] 端到端真值生成技术 - 涵盖动态障碍物静态元素可行驶区域自车轨迹全流程[12] - 包含一段式和两段式端到端实现方案[12] - 采用闭环仿真DrivingGaussian算法 扩展端到端自动驾驶视野[12] 行业应用与人才需求 - 课程面向高校研究人员企业技术团队及转行人员[18][23] - 要求具备深度学习和自动驾驶感知算法基础[23] - 需要掌握Transformer模型结构及Python/PyTorch编程能力[23] - 学习者需自备不低于12G显存的GPU设备[23] 讲师专业背景 - 讲师为C9院校硕士 一线大厂数据闭环算法专家[16] - 专注多模态3D感知和数据闭环方向[16] - 具有4D自动标注算法开发及工程化落地丰富经验[16] - 参与过多项量产交付项目 拥有量产专利和专业论文[16]

4D自动标注技术发展 - 轻图算法量产已成为行业共识 公司通过标注数据训练云端模型 再反哺车端模型迭代 实现全场景静态元素标注[1] - 传统2D图像标注需逐帧标注 效率低下 3D场景重建技术可实现静态元素单次标注 显著提升效率[2][3] - 行业采用BEV视图转换技术 通过自车位姿滑动窗口截取局部地面重建图 优化云端自动标注模型训练流程[6] 技术难点与解决方案 - 4D自动标注面临时空一致性要求高 多模态数据融合复杂 动态场景泛化难度大等五大核心挑战[7] - 静态元素标注需结合SLAM重建输出 获取全局道路信息 避免单帧感知导致的道路偏差问题[14] - 通用障碍物OCC标注成为行业标配 需解决点云稠密化 噪声优化 跨传感器遮挡等工程难题[15] 技术应用与课程体系 - 端到端真值生成整合动态障碍物 静态元素 可行驶区域等模块 采用一段式和两段式实现方案[16] - 数据闭环专题涵盖scaling law验证 主流公司架构分析 跨系统问题解决等实战经验[18] - 课程体系覆盖动态障碍物检测跟踪 SLAM重建原理 OCC标注全流程等六大核心模块[8][11][12][15][16] 行业人才需求 - 课程目标群体包括高校研究人员 企业技术骨干 转行人员等 需具备深度学习和PyTorch基础[22][24] - 课程培养方向聚焦4D标注算法研发能力 实际问题解决能力 工作竞争力提升三大维度[23]

4D自动标注技术 - 4D自动标注是自动驾驶数据闭环的核心环节 涉及3D动态目标 OCC 静态标注和端到端标注 需融合多传感器数据并保证时空一致性 [2] - 动态障碍物标注流程包含四大模块 离线3D目标检测 离线跟踪 后处理优化 传感器遮挡优化 其中点云3D目标检测和LV融合是主流方法 [2][4] - 静态元素标注需基于SLAM重建图获取全局道路信息 避免单帧感知偏差 动态元素则需通过跟踪串联时序结果 [5][13] 技术难点 - 时空一致性要求极高 复杂场景下动态目标跨帧标注易断裂 需解决遮挡 形变等问题 [6] - 多模态数据融合复杂 需同步激光雷达 相机 雷达数据 处理坐标对齐和时延补偿 [6] - 动态场景泛化难度大 交通参与者行为不确定性和环境干扰增加模型适应性挑战 [6] - 量产场景泛化是痛点 需解决不同城市 道路 天气条件下的数据挖掘和标注算法性能 [7] 课程内容体系 - 课程覆盖4D自动标注全流程 包括动态障碍物检测跟踪 OCC标注 端到端标注等六大核心模块 [7] - 动态障碍物标注章节详解SAFDNet算法和DetZero时序后处理 包含数据增广 BEV融合等实战内容 [10] - 激光&视觉SLAM重建章节讲解Graph-based算法原理 解决静态元素标注的全局道路建模问题 [11] - 端到端真值生成章节包含动态障碍物 静态元素 可行驶区域的全流程串联 并扩展闭环仿真技术 [15] 行业应用趋势 - 端到端大模型+高质量数据集微调成为量产感知算法新方向 数据联合标注取代传统分开标注模式 [2] - OCC标注成为行业标配 需解决基于Lidar/视觉的方案稠密化 噪声优化和跨传感器遮挡问题 [14] - 数据闭环面临scaling law有效性验证 跨传感器系统协同等挑战 需优化迭代效率提升泛化能力 [16]