知识点 › 场景挖掘与标注

场景库

Scenario Library

场景挖掘与标注Lv.2

定义

把挖掘出的场景实例化、去重、分层管理的资产库:每个场景有标签、难度、归属 ODD、出现频次、关联标注、关联测试用例。它同时服务训练(配比)与评测(回归集)。

关键要点

  • 场景库的价值在「复用」:同一场景可做训练样本、回归用例、仿真种子
  • 要有「场景覆盖率」视图:哪些桶空着,直接指导补采
  • 场景会过期:道路施工、法规变化会让老场景失效,需要定期复核

面试怎么答

讲「一鱼三吃(训练/回归/仿真)」最能体现平台思维。

相关知识

  • 测试集构建 — 测试集要「代表真实分布 + 覆盖长尾 + 绝对隔离」。构建方式:分层抽样 + 场景配额 + 人工精挑 + 冻结版本。测…
  • 数据集构建 — 从海量片段中抽样、配比、切片,产出训练/验证/测试集。关键决策:场景分层(按 ODD/天气/道路/难度)、采样权重、去…
  • 场景定义 — 场景 = 静态环境(道路/路口/车道/建筑)+ 动态要素(交通参与者及其行为)+ 任务(本车要去哪、要做什么)+ 环境…
在星图上打开这颗星 →