Наш клиент, занимающийся разработкой робототехники, нуждался в высокоточном размеченном наборе данных облаков LiDAR, снятых на улицах города. Эти данные должны были помочь в улучшении пространственной ориентации нейронной сети, которая использовалась для определения расстояния до объектов и их точной классификации.

Точность разметки: Достигнута точность набора данных 99%, что значительно повысило эффективность обучения модели.

Увеличение производительности: Использование более компактного и точного набора данных привело к трехкратному увеличению производительности модели.

«Команда проделала потрясающую работу за короткий срок. Мы получили данные высочайшего качества, что значительно улучшило производительность нашей нейронной сети». — Владислав, Data Scientist.