我曾在湖北职链优才科技有限公司参与百度自动驾驶项目的3D点云标注工作，使用百度自研的3D-Parsing标注工具，对LiDAR点云数据进行处理。项目期间，我接受了系统的标注规范培训，学习并掌握了3D边界框标注、语义分割、属性填充和多帧追踪等
我曾在湖北职链优才科技有限公司参与百度自动驾驶项目的3D点云标注工作，使用百度自研的3D-Parsing标注工具，对LiDAR点云数据进行处理。项目期间，我接受了系统的标注规范培训，学习并掌握了3D边界框标注、语义分割、属性填充和多帧追踪等操作技能，并在实际标注中严格执行项目质量标准。日均处理90余帧点云数据，标注准确率稳定在95%以上，返修率低于5%。这段经历让我深入理解了数据质量在AI模型训练中的重要性，也培养了我严格按照规范执行任务的工作习惯。 在标注过程中，我遇到的典型挑战是遮挡场景的处理，如部分被树木遮挡的车辆。通过多帧对比和前后帧关联判断，我能准确定位目标边界，确保标注的一致性和准确性。此外，我还参与了标注规范的更新同步和团队协作沟通，积累了丰富的质量自检意识和流程执行经验，对标注项目的全流程运作有清晰理解。
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