要完成comma FSD的其中一個前提是要讓內鏡頭(Dcam)駕駛監控鏡頭可以發揮作用，AI需要能自己特徵化車內結構、車窗外車輛、駕駛這三大主要的物體。這需要駕駛上傳車內照讓AI學習。由於已經完成第二輪100張照片訓練，現在要進入第三階段的250張訓練目標。也就是說還需要再上傳150張車內照片。
第二輪的訓練，感謝許多車友的主動幫助，在資料庫內73到105張都是從我們台灣提供，完成了第二階段任務。可以來看看幾張AI自動特徵化的成果。
前一輪的100張訓練，已經可以讓AI辨識車內與人的差異，外部車體部分的特徵化。儘管還不完美，但是已經有進步。如果想要加速comma FSD完成的人，可以跟我聯絡來上傳完成車內紀錄的工作。
錄製方法很簡單，就是在你車上裝上C3，然後跑一段路10到15分鐘即可完成。或是你自己的C3錄製擷取照片給我也可以。方法如下：
一、在C3裡/data/media/0/realdata/目錄底下，選擇你要分享照片的一個日期的路程，下載dcamera.hevc檔案
二、用VLC player撥放那個hevc檔案，選擇一個你喜歡的畫面，用抓圖功能。(選圖的方式，需要不同類型5張，建議上傳每張畫面都在周遭環境不同路況的位置，然後需要1張空車無人照片，就是你停路邊不熄火，人下車幾秒鐘回去抓那一段即可。然後可以選擇1張夜晚照，剩下3張就是白天有車的不同街景照三張。)
5張的選擇：空車照1張、夜間照1張、街景窗外有車輛但在不同場景路況3張。(駕駛裝扮可以帶點變化，像是選一張戴帽子或是戴眼鏡隨意即可。)
三、將檔案PR上傳到https://github.com/commaai/comma10k/tree/master/imgsd
如果你不會PR，那就上傳到comma-pencil或是傳給我(請注意要保持原始PNG檔)，我幫你上傳到comma-pencil。
希望大家繼續幫忙協助完成這個任務吧~~~
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
如果你是第一次來到這邊，歡迎加入下方社群，我都會在第一時間報導與解析Comma ai與openpilot的最新動態，快來一起follow吧！
