3D LiDar 라이다 데이터 라벨링이란 무엇일까요?

요즘 3D LiDar 데이터 라벨링 공고가 이전에 비해 많이 눈에 띕니다. 보통 우리는 2D 이미지에 b-box 작업과 키포인트, 세그멘테이션 작업등을 하는데 3D LiDar란 일반적으로 자율주행에 사용되는 센서로 촬영 차량에 달아 거리와 주변 사물을 3D 형식으로 촬영하는 데에 사용하는 센서입니다. 

 

혹시 네이버 지도나 카카오 지도에서 거리뷰를 보신 적이 있나요? 제가 '촬영 차량'이라고 부른 건 그 거리뷰를 촬영하기 위해 카메라를 달은 차량을 뜻하는 겁니다. 보통 3D LiDar 데이터 라벨링이랑 그 촬영 차량에 센서를 달고 거리뷰처럼 거리와 도로를 돌아다니며 동영상 형태로 촬영을 하고 그 촬영물에 비박스나 세그멘테이션 작업을 하는 라벨링을 가리킵니다.

 

예를 들어볼까요? 3D LiDar의 작업 전 이미지는 이러한 모습입니다.

3D LiDar 작업 전

뭐야? 검은색 바탕에 흰 점이잖아?라고 하실 수... 하시는 게 당연합니다. 저도 처음에 난감했거든요. 그런데 지금은 저 이미지에 유모차를 밀고 있는 사람도 보이고 일반 보행자, SUV, 쓰레기통, 빌딩, 나무, 킥보드 같은 사물이 보입니다.

 

이 이미지에 사람을 선택해 본다면 대충 이런 식이겠네요.

3D LiDar 작업 후

어떠신가요? 이제 좀 눈에 쉽게 들어오시나요?

이렇게 사람, 차, 나무, 이런 것들을 구분해 박스를 그리거나 색칠하는 작업이 3D LiDar 데이터 라벨링입니다. 그런데 박스는 이러한 형태가 아니라 3D 이미지이기에 큐브 형식으로 작업합니다.

 

 

 

저는 이 작업이 한 2주 차 접어드니 많이 보이더라고요. 처음에는 아무리 눈을 씻고 봐도 뭐가 뭔지 잘 몰랐었습니다. 난이도가 낮다고 할 순 없지만 눈에만 익으면 또 어렵지도 않은 게 3D LiDar 데이터 라벨링입니다. 그래서 초보 라벨러분들이 어렵지 않나요?라고 물으신다면 이 검은색 바탕에 점을 하루 종일 보고 있어도 괜찮으면 해 보실 만하다 말씀드리고 싶어요. 광활한 우주를 떠도는 느낌이랄까요. 무엇보다 페이도 괜찮고요.

 

저는 저 검은 바탕에 흰점밖에 없는 이미지를 하루 종일 들여다보는 게 힘들더라고요. 그래서 자주 하지는 않는데 이 데이터 라벨링이라는 게 자신에게 맞는 게 있고 안 맞는 게 있으니 그냥 자신에게 맞는 걸 찾기 위해 이것저것 도전해보시는 게 정답입니다.

오늘은 3D LiDar 데이터 라벨링에 대해 알아봤습니다. 라벨러님들께 도움이 됐길 바라며 다음에 또 다른 데이터 라벨링 후기를 갖고 오겠습니다.

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