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Voxel51

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Voxel51 es una plataforma de datos multimodal diseñada para mejorar el rendimiento de la IA física. Ofrece herramientas para curar, anotar, evaluar y generar datos para mejorar los modelos de IA. La plataforma proporciona visibilidad completa de los datos, agiliza la anotación y ayuda en el diagnóstico de modelos para obtener mejores resultados de IA.

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Captura de pantalla de Voxel51
Captura de pantalla de Voxel51

Voxel51 es una plataforma integral de datos multimodales diseñada para elevar el rendimiento de los sistemas de IA física. Reconociendo que el éxito de la IA está cada vez más dictado por la calidad y la observabilidad de los datos visuales, Voxel51 sitúa los datos en el centro, capacitando a los usuarios para transformarlos en una ventaja competitiva. La plataforma está construida para abordar los desafíos de construir e iterar modelos de IA más rápido al exponer información crítica de los datos.

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En su núcleo, Voxel51 proporciona visibilidad completa de sus datos. Permite a los usuarios comprender las distribuciones de datos, explorar grandes conjuntos de datos e identificar muestras de baja calidad a través de flujos de trabajo de datos intuitivos. La plataforma admite la unificación de diversos tipos de datos multimodales, incluidos 3D, video, imágenes y metadatos, lo que permite segmentar, buscar y filtrar eficientemente conjuntos de datos masivos. Las características avanzadas como el análisis de patrones de datos con incrustaciones y la mejora de la calidad de los datos con filtros automáticos son clave para sus capacidades de gestión de datos.

La anotación se agiliza con las técnicas inteligentes de selección de datos de Voxel51, que combinan el etiquetado automático con flujos de trabajo manuales para priorizar los datos más valiosos. Ofrece creación de etiquetas en la aplicación de nivel experto, garantía de calidad y herramientas de edición, capaces de anotar con precisión escenas multisensores 2D y 3D. La anotación automática de muestras sencillas ayuda a reducir el tiempo y los costos de etiquetado.

La evaluación de modelos es otra área crítica en la que Voxel51 se destaca. Permite a los usuarios comprender las fortalezas y debilidades del modelo analizando el rendimiento general y rastreando las métricas hasta los datos. La plataforma facilita el diagnóstico de casos extremos, sesgos y muestras de baja calidad que impactan negativamente en el rendimiento, permitiendo el análisis de causa raíz hasta el nivel de muestra individual. También admite comparaciones de rendimiento lado a lado de múltiples modelos.

Además, Voxel51 permite a los usuarios multiplicar el valor de sus datos a través de la generación de escenas. Permite la creación de diversidad de conjuntos de datos sin requerir una nueva recopilación de datos al generar variaciones de escenas de alta fidelidad. A través de la integración directa con las bibliotecas de NVIDIA, las capturas de sensores en bruto se pueden transformar en escenas ricas y reconstruibles. Las variaciones de escenas realistas, como los cambios de clima, iluminación y hora del día, se pueden aplicar utilizando modelos fundacionales del mundo, lo que ayuda a cubrir casos extremos y mejorar la robustez del modelo.

La plataforma está diseñada para seguridad, escala y extensibilidad de nivel empresarial, admitiendo miles de millones de muestras y ofreciendo características como el control de versiones de conjuntos de datos y controles de acceso basados en roles. Está construida para satisfacer las demandas de pilas de IA complejas y se puede implementar en cualquier lugar, ofreciendo personalización y extensibilidad completas. Voxel51 es apreciado por los ingenieros de ML y ha tenido más de 5 millones de instalaciones, construido sobre estándares de código abierto y respaldado por una gran comunidad de visión por computadora.

  • CategoríaPlataformas de aprendizaje automático
  • Modelo de preciosContactar con ventas
  • ImplementaciónDesplegar en cualquier lugar
  • PlataformasWeb

  • Curación y gestión de datos

  • Flujos de trabajo de anotación más inteligentes

  • Evaluación y diagnóstico de modelos

  • Generación de escenas para aumento de datos

  • Soporte de datos multimodales (3D, video, imágenes, series temporales)

  • Herramientas de visibilidad y exploración de datos

  • Filtros automatizados de calidad de datos

  • Creación de etiquetas y control de calidad en la aplicación

  • Diagnóstico de casos extremos y sesgos

  • Integración con bibliotecas NVIDIA

  • Seguridad y escalabilidad de nivel empresarial

  • Control de versiones de conjuntos de datos

  • Controles de acceso basados en roles

  1. Explorar datos: Comprenda las distribuciones de datos e identifique muestras de baja calidad utilizando flujos de trabajo intuitivos.

  2. Curar datos: Unifique datos multimodales, segmente, busque y filtre conjuntos de datos masivos de manera eficiente.

  3. Anotar datos: Adopte técnicas de selección inteligentes y utilice herramientas de nivel experto para una anotación precisa.

  4. Evaluar modelos: Analice el rendimiento del modelo, diagnostique casos extremos y rastree métricas hasta los datos.

  5. Generar escenas: Cree diversidad de conjuntos de datos y cubra casos extremos generando variaciones de escenas de alta fidelidad.

  6. Implementar e iterar: Construya e itere más rápido con visibilidad y control total sobre sus datos de IA.

  • Curación de datos
  • Anotación inteligente
  • Análisis de rendimiento de modelos
  • Aumento de datos
  • Desarrollo de IA multimodal
  • Garantía de calidad
  • Mitigación de casos extremos

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