설명
Segments.ai는 로봇 공학 및 자율 주행 차량을 위해 맞춤화된 종합적인 다중 센서 데이터 라벨링 플랫폼입니다. 이 플랫폼은 머신 러닝 팀이 단일 작업에서 포인트 클라우드 및 이미지 데이터를 라벨링할 수 있도록 하여 대규모 로봇 프로젝트의 주석 프로세스를 간소화합니다. 이 플랫폼은 포인트 클라우드의 무제한 크기 업로드를 지원하며, 데이터를 더 빠르게 로드하고 GPU 작업 부하를 줄이기 위해 3D 타일로 나누는 3D 포인트 클라우드 인터페이스를 활용합니다. 이러한 접근 방식은 Google Maps의 저해상도에서 고해상도 이미지 사용과 유사한 반응형 사용자 경험을 보장합니다.
Segments.ai는 동적 객체 라벨링을 위한 배치 모드를 제공하여 사용자가 스크롤 가능한 화면에서 객체의 모든 인스턴스를 순차적으로 볼 수 있습니다. 이 기능은 모든 프레임에서 수정 사항을 적용할 수 있도록 하여 라벨 수정을 간소화합니다. 정지된 객체의 경우, 병합된 포인트 클라우드 모드는 프레임을 하나의 큰 포인트 클라우드로 통합하여 주석의 가시성과 정확성을 향상시킵니다.
이 플랫폼은 자동화된 큐보이드 전파와 같은 머신 러닝 지원 도구를 통합하여 사용자가 이동하는 객체를 한 번 라벨링하고 프레임 간에 자동으로 추적할 수 있도록 합니다. 키프레임 보간은 3D 바운딩 박스 라벨링 속도를 더욱 높입니다. 사용자는 또한 모든 세 축을 따라 큐보이드를 회전시켜 정확한 방향 제어를 할 수 있습니다.
Segments.ai는 강력한 Python SDK를 통해 워크플로우에 원활하게 통합되어 데이터 라벨링 프로세스의 유연성을 제공합니다. 이 플랫폼은 자동차, 오프로드 로봇, 배달 로봇, 대중 교통 및 수중 차량과 같은 산업에 서비스를 제공하며 다양한 사용 사례에 맞춤형 솔루션을 제공합니다. 이 플랫폼은 효율적이고 확장 가능한 데이터 주석 솔루션을 찾는 머신 러닝 팀을 위해 설계되었습니다.
Segments.ai의 핵심 기능
다중 센서 데이터 라벨링
무제한 포인트 클라우드 업로드
3D 포인트 클라우드 인터페이스
동적 객체를 위한 배치 모드
정지된 객체를 위한 병합된 포인트 클라우드
자동화된 큐보이드 전파
키프레임 보간
큐보이드의 전체 3D 회전
Python SDK 통합
산업별 맞춤형 솔루션
Segments.ai 사용 방법은?
업로드: 포인트 클라우드 및 이미지 추가
라벨링: 배치 모드를 사용하여 데이터 주석
검토: 라벨 확인 및 수정
내보내기: 사용을 위한 데이터 세트 출시
Segments.ai의 사용 사례
- 로봇 데이터 라벨링
- 자율 주행 차량 주석
- 동적 객체 추적
- 정지된 객체 라벨링
- 산업별 맞춤형 솔루션
