The Labeling Platform is now online since February and has been used by a lot of companies. To improve user experience Philosys has updated the GUI and improved usability for better workflow performance.
VAP Cloud Launcher
Connection to the Labeling Cloud is established with the VAPCloudLauncer. This is a small portable program provided by Philosys to manage login, communication and handling upload/download of data.
First the user has to login with his credentials.
If login data is ok the launch screen appears.
After pressing launch the Labelling Cloud GUI is loaded.
The "Scene Upload" button appears only if the user has the right to upload data.
Project Maintainer
Above screenshot shows the view of the Maintainer, who is able to manage the project.
On the top left he can select a specific function from the list of projects he wants to manage.
Below buttons can be used to select a specific task to perform. The buttons are only shown when the person logged in has the specific access rights.
Tasks
Overview: Shows predefined or customer-speific statistics for this function.
Label: Perform label or review task.
Export: Perform export of data.
Reservations: Manage current scene reservations.
User Permissions
Labeler and Reviewer: Create new users and assign Labeler/Reviewer role.
Uploader: Create new users and assign Uploader role.
Downloader: Create new users and assign Downloader role.
Maintainer: Create new users and assign Maintainer role.
Project Setup
Parameters: Set labelling/review preferences.
Workflow: Configure workflow.
General
Account: Set new passwd.
Label/Review
Acoounts with this roles will only see the corresponding buttons.
Labeler/Reviewer request work by pressing the "Request work" button. When pressed the next available scene is assigned and downloaded into the personal work space. Depending on data size this may take just a few seconds up to a few minutes.
The Ground Truth Annotator (GA) launch screen allows the following options:
- Launch Ground Truth Annotator
- Finish work and commit (available if result was stored by GA)
- Unreserve and delete all not commited work
On launch GA is started and appears on screen just like it had been started locally.
After work is saved and GA is exited, the launch page reappears.
Work can be interrupted at any time.and restarted on next logon. If work is finshed it can be commited to the database and scene moves on to the next stage of the configured workflow.
Labelling and Review work similar. The difference is that during Labelling the labels and properties can be changed. During review no changes to label data is possible. Labels and properties can only be marked with comments for later correction during re-labelling.
In the case that current state should be dropped all together, and scene be freed and made available to another labeler, the "Unreserve" can be done. But keep in mind that all work done in this workflow step is dropped then.
Export
When labeling has been finished the result can be be exported.
Different export modes can be selected depending on project configuration.
After pressing start data is prepared and the download dialog of the VAPCloudLauncher is triggered. After directory is selected data is transfered to the local computer.
Demo Platform
If interested in more information and testing the Labeling Cloud and Ground Truth Annotator, just contact us.
Further Information
A short description of the most recent features can be found at the following links:
Philosys Ground Truth Annotator
Philosys Ground Truth Annotator 2020
Philosys Ground Truth Annotator 2019
Philosys Ground Truth Annotator 2018
Philosys Label Editor Version 6 - Semantic Segmentation
Philosys Label Editor Version 6 - Release 6.3.2
Philosys Label Editor Version 6 - Release 6.2
Philosys Label Editor Version 6 - Release 6.1
Philosys Label Editor Version 5 - Release 5.1
The Philosys Label Editor and also the Philosys Ground Truth Annotator are used during development and test of diverse Advanced Driver Assistance Systems (ADAS) for ground truth data annotation/labeling. Objects are manually or automatically marked and tagged with detailed traits. All kinds of vehicles, lane boundaries, traffic signs as well as pedestrians and wildlife animals are registered and verified by the assistance system for use during validation, and the data can be used for generating reference data for deep neural network (DNN) maschine learning and validation.
The ADTF based Philosys Label Editor is available as of the beginning of 2011, and the ADTF-free Philosys Ground Truth Annotator is available since mid-2018. Their many features facilitate the annotation of video scenes and reference data. This results in a significant cost reduction for the annotation process.
For more information please contact us at info(at)philosys.de.
Ende 2012 wird der neue Philosys Label Editor Version 2 erscheinen. Dieser enthält eine Vielzahl von neuen Features, die nicht nur den Prozess der Annotation beschleunigen, sondern auch neue Anwendungsgebiete erschließen.
- Integration externer Referenzdaten
- Interpolation
- Geometrisches Objekt Polygon
- Projektmodus
Die folgenden Kapitel geben eine Übersicht über die Funktionalität und Anwendung der neuen Funktionen.
Integration externer Referenzdaten
Zur Validierung komplexerer Assistenzsysteme werden neben der reinen Position des Objektes auf dem Videobild, und einfachen durch den Annotator aus dem Videobild zu bestimmender Attributen, oft auch Daten benötigt, die aus anderen Quellen als dem Videobild kommen. Dies sind neben bestimmten CAN-Daten für das eigene Fahrzeug, oft auch Daten von Sensoren, die nur in den Fahrzeugen für die Aufzeichnung verbaut werden. Dies können unter anderem z. B. objektbildende Laserscanner sein. Diese erkennen wie das zu testende Assistenzsystem ebenfalls Objekte und können eine Reihe von nützlichen Daten, wie die Entfernung zum jeweiligen Objekt, relative Geschwindigkeit, usw., bereitstellen.
Interessant sind hier die Daten die der Annotator nicht so einfach selbst bestimmen kann, wie die Entfernung zum Objekt und dessen relative Geschwindigkeit. Anstatt diese Referenzdaten alle manuell von der Laserscanner Software in die Annotationsdaten zu übernehmen, bietet es sich hier an diese Aufgabe direkt mit Hilfe des Labeleditors zu erledigen.
Notwenig ist dazu dass die Sensordaten zeitsynchron zusammen mit den Videodaten aufgezeichnet werden. Die Umwandlung der Sensordaten in das Format das der Philosys Labeleditor versteht, erfolgt dann mit Hilfe eines neu zu erstellenden Decoder-Filters, der in Filtergraph, der das Video für den Labeleditor aufbereitet, integriert wird. Die Schnittstelle des Labeleditors für externe Referenzdaten ist XML. Diese Daten sind im Prinzip genauso aufgebaut wie das Ergebnis der Annotation, die Labeldaten. Sie müssen auch wie die Labeldaten in der Strukturdatei beschrieben werden.
Wurde die Struktur der externen Referenzdaten beschrieben, und von dem Filter die gewünschten Referenzdaten in dieses Format konvertiert, dann kann der Philosys Labeleditor diese Daten im Detail im ObjectView darstellen. Wenn in den Daten auch geometrische Objekte vorhanden sind, dann werden diese auch im VideoView angezeigt. Es gibt dann einmal die Möglichkeit bestimmte in der Strukturdefinition beschriebene Datenelemente einfach in ein gerade aktives Annotationsobjekt für das aktuelle Frame zu übernehmen. Oder aber man kann einen Link zwischen Referenzobjekt und Annotationsobjekt herstellen, womit dann die entsprechenden Datenelemente für alle Frames in denen das Referenzobjekt und das Annotationsobjekt existieren, übernommen werden. Dies reduziert den Aufwand für die Übernahme erheblich. Das Feature funktioniert auch zusammen mit der Interpolation. Existieren Referenzdaten zu einem interpolierten Frame so werden die Referenzdaten verwendet, so dass die Genauigkeit der Referenzdaten erhalten bleibt.
Dieses neue Feature ist der Einstig in die 3D-Annotation für Videodaten mit dem Philosys Labeleditor. Dabei kann so wie bisher das jeweilige Objekt vom Annotator auf dem Bild markiert, zusätzlich können aber noch die Entfernung und andere relevante Daten mit Hilfe der Referenzdaten automatisch gesetzt werden.
Durch die offene Schnittstelle kann der Kunde den nötigen Filter für die Wandlung der Referenzdaten in XML selbst implementieren. Er kann aber auch die Erfahrung von Philosys nutzen und den Decoder-Filter von Philosys erstellen lassen.
Interpolation
Das Annotieren ist ein zeitaufwendiger Prozess. Der Zeitaufwand pro Videominute kann je nach Komplexität mehr als das Hundertfache der Videolaufzeit betragen. Durch das Feature vorhandene Daten jeweils in das nächste Bild zu übernehmen, und die Position geometrischer Objekte dabei auch noch zu Extrapolieren, beschleunigt schon der bisherige Philosys Label Editor das Annotieren gegenüber herkömmlichen Verfahren erheblich.
Durch das neue Feature Interpolation wird die Annotationszeit jetzt in Fällen, wo Objekte sich über viele Frames hinweg kaum in ihrer Position verändern, nochmal deutlich verkürzt. Man markiert wie gewohnt am Anfang der Sichtbarkeit das Objekt auf dem Videobild mit einem beliebigen geometrischen Objekt, und setzt dieses über das per rechten Mausklick erscheinende Kontextmenü als Startbild für die Interpolation. Dann geht man zu dem Bild, an dem man das Objekt normalerweise zuletzt markieren würde, markiert dieses und setzt dieses als Endbild für die Interpolation. Jetzt wird für alle Bilder zwischen Start- und Endbild das geometrische Objekt interpoliert. Die anderen Attribute werden automatisch vom Zustand im Startbild übernommen. Gibt es im interpolierten Bereich eine Abweichung, so kann man an der entsprechenden Position einfach durch anklicken und Repositionierung des interpolierten geometrischen Objektes einen neuen Stützpunkt erzeugen. Die Interpolation wird dann automatisch vor und hinter dem Stützpunkt neu berechnet. Idealerweise setzt man einen neuen Stützpunkt dort wo die Abweichung am größten ist. In vielen Fällen reichen dann wenige Stützpunkte für eine hinreichend genaue Übereinstimmung aus.
Derzeit wird linear interpoliert, das kann aber erweitert werden. Denkbar ist auch eine zukünftige Erweiterung mit einem Tracker.
Als Nebeneffekt reduziert sich auch der Hauptspeicherbedarf bei Szenen mit langer Objektsichtbarkeit deutlich. Natürlich werden zur Gewährleistung der Kompatibilität in der Toolkette wie bisher die Daten für alle Bilder geschrieben.
Geometrisches Objekt Polygon
Um auch unregelmäßige Objekte effizient markieren zu können, wird der Philosys Label Editor um das neue geometrische Objekt Polygon erweitert. Das Polygon wird wie die anderen geometrischen Objekte am einfachsten mit der Maus erstellt. Es gibt dabei die Möglichkeit sowohl einen offenen Linienzug oder ein geschlossenes Polygon zu erzeugen. Der Typ kann auch nachträglich geändert werden.
Wie gewohnt kann man das Polygon über das mit der rechten Maustaste erscheinende Kontextmenü in der in der Struktur-XML vordefinierten Form an der Mausposition erzeugen. Danach kann man durch Neupositionierung der Maus und der linken Maustaste weitere Linien an ein offenes Polygon anhängen. Man kann auf Linien weitere Eckpunkte einfügen und natürlich Punkte, Linien und das gesamte Polygon verschieben. Natürlich funktioniert mit dem Polygon auch die hilfreiche Extrapolation beim automatischen Übertrag von einem Bild zum Nächsten.
Mit dem Polygon kann man nicht nur unregelmäßige Objekte markieren, sondern mit seiner offenen Form auch als Linienzug nutzen. Damit ist es z. B. auch möglich Spuren genauer und einfacher zu markieren.
Projektmodus
Der Projektmodus erlaubt es die für die Annotation nötigen Dateien mit einem Befehl zu laden. Dazu packt man den Filtergraph, die Strukturdatei, die DAT-Datei und die Annotationsdatei in ein Verzeichnis. Die Generierung des Inhalts kann dann durch ein entsprechendes Szenenmanagement-system geschehen.
Damit ist es jetzt einfach möglich ohne komplizierte Namenstransformationen mit mehreren Kameras aufgezeichnete Szenen für verschiedene Projekte individuell zu annotieren. Zu dem erleichtert es die Arbeit der Annotatoren und vermeidet fehlerhafte Namen beim Abspeichern der Daten.
Der Philosys Label Editor wird bei der Entwicklung unterschiedlichster Assistenzsysteme zur Gewinnung von Ground-Truth-Daten eingesetzt. Dabei werden die verschiedensten Objekte markiert und mit detaillierten Attributen versehen. Angefangen von Fahrzeugen aller Art, Fahrbahnbegrenzungen, Verkehrszeichen, bis hin zu Fußgängern und Wildtieren. Die erfassten Daten werden anschließend zur Verifizierung der von Assistenzsystemen erkannten Objekte verwendet.