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Voxel51

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Voxel51は、物理AIのパフォーマンスを向上させるために設計されたマルチモーダルデータプラットフォームです。AIモデルの改善に役立つデータのキュレーション、アノテーション、評価、生成のためのツールを提供します。このプラットフォームは、データへの完全な可視性を提供し、アノテーションを効率化し、より良いAI成果のためのモデル診断を支援します。

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Voxel51 のスクリーンショット
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Voxel51は、物理AIシステムのパフォーマンスを向上させるために設計された包括的なマルチモーダルデータプラットフォームです。AIの成功がますます視覚データの品質とオブザーバビリティによって左右されることを認識し、Voxel51はデータを中心に据え、ユーザーがデータを競争優位性に変えられるようにします。このプラットフォームは、重要なデータインサイトを表面化させることで、AIモデルの構築とイテレーションをより迅速に行うための課題に対処するために構築されています。

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Voxel51の中核は、データへの完全な可視性を提供することです。これにより、ユーザーはデータ分布を理解し、膨大なデータセットを探索し、直感的なデータワークフローを通じて低品質なサンプルを特定できます。このプラットフォームは、3D、ビデオ、画像、メタデータを含む多様なマルチモーダルデータタイプの統合をサポートし、大規模データセットの効果的なスライス、検索、フィルタリングを可能にします。埋め込みによるデータパターンの分析や、自動フィルタリングによるデータ品質の向上などの高度な機能は、そのデータ管理機能の鍵となります。

アノテーションは、Voxel51のスマートデータ選択技術により効率化され、自動ラベリングと手動ワークフローを組み合わせて最も価値のあるデータを優先します。専門家レベルのアプリ内ラベル作成、品質保証、編集ツールを提供し、2Dおよび3Dマルチセンサーシーンを正確にアノテーションできます。単純なサンプルの自動アノテーションは、ラベリング時間とコストを削減するのに役立ちます。

モデル評価は、Voxel51が得意とするもう一つの重要な領域です。全体的なパフォーマンスを分析し、メトリクスをデータにまで遡って追跡することで、ユーザーはモデルの強みと弱みを理解できます。このプラットフォームは、パフォーマンスに悪影響を与えるエッジケース、バイアス、低品質なサンプルの診断を容易にし、個々のサンプルレベルまでの根本原因分析を可能にします。また、複数のモデルのサイドバイサイドパフォーマンス比較もサポートしています。

さらに、Voxel51はシーン生成を通じてデータの価値を増幅することをユーザーに可能にします。新しいデータ収集を必要とせずに、高忠実度のシーンバリエーションを生成することで、データセットの多様性を生み出すことができます。NVIDIAライブラリとの直接統合により、生のセンサーキャプチャをリッチで再構築可能なシーンに変換できます。天気、照明、時間帯の変化などのリアルなシーンバリエーションは、ワールドファウンデーションモデルを使用して適用でき、エッジケースを埋め、モデルの堅牢性を向上させるのに役立ちます。

このプラットフォームは、エンタープライズグレードのセキュリティ、スケーラビリティ、拡張性を備えており、数十億のサンプルをサポートし、データセットのバージョン管理やロールベースのアクセス制御などの機能を提供します。複雑なAIスタックの要求を満たすように構築されており、どこにでもデプロイ可能で、完全なカスタマイズと拡張性を提供します。Voxel51はMLエンジニアに愛されており、オープンソース標準に基づいて構築され、大規模なコンピュータビジョンコミュニティにサポートされており、500万以上のインストール実績があります。

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  • よりスマートなアノテーションワークフロー

  • モデル評価と診断

  • データ拡張のためのシーン生成

  • マルチモーダルデータサポート(3D、ビデオ、画像、時系列)

  • データ可視化と探索ツール

  • 自動データ品質フィルタ

  • アプリ内ラベル作成とQA

  • エッジケースとバイアスの診断

  • NVIDIAライブラリとの統合

  • エンタープライズグレードのセキュリティとスケーラビリティ

  • データセットのバージョン管理

  • ロールベースのアクセス制御

  1. データの探索:直感的なワークフローを使用して、データ分布を理解し、低品質なサンプルを特定します。

  2. データのキュレーション:マルチモーダルデータを統合し、大規模データセットを効率的にスライス、検索、フィルタリングします。

  3. データの注釈付け:スマートな選択技術を採用し、専門家レベルのツールを使用して正確なラベリングを行います。

  4. モデルの評価:モデルのパフォーマンスを分析し、エッジケースやバイアスを診断し、メトリクスをデータにまで遡って追跡します。

  5. シーンの生成:高忠実度のシーンバリエーションを生成して、データセットの多様性を生み出し、エッジケースを埋めます。

  6. デプロイとイテレーション:データに対する完全な可視性と制御により、より迅速に構築およびイテレーションを行います。

  • データキュレーション
  • スマートアノテーション
  • モデルパフォーマンス分析
  • データ拡張
  • マルチモーダルAI開発
  • 品質保証
  • エッジケース緩和

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