Segments.ai

Was ist Segments.ai?

Segments.ai ist eine spezialisierte Datenkennzeichnungsplattform, die darauf ausgelegt ist, Annotationsworkflows für Machine-Learning-Teams zu optimieren, die mit multimodalen Sensordaten arbeiten. Die Plattform unterstützt die gleichzeitige Kennzeichnung von 2D-Bildern und 3D-Punktwolken und bietet fortschrittliche Automatisierung, Batch-Verarbeitung und integrierte 2D-3D-Schnittstellen. Mit Funktionen wie dem zusammengeführten Punktwolkenmodus, automatisierter Verfolgung und anpassbaren Workflows beschleunigt Segments.ai die Erstellung hochwertiger Trainingsdatensätze, reduziert den manuellen Aufwand und gewährleistet eine konsistente Objektverfolgung über Modalitäten und Zeit hinweg. Die robuste API und das Python SDK ermöglichen eine nahtlose Integration in bestehende Datenpipelines, was sie zur bevorzugten Wahl für Robotik, autonome Fahrzeuge und andere sensorintensive Branchen macht.

Hauptfunktionen

• Multi-Sensor-Kennzeichnung

  Kennzeichnen Sie 2D-Bilder und 3D-Punktwolkendaten von mehreren Sensoren innerhalb einer einheitlichen Benutzeroberfläche und gewährleisten Sie Konsistenz und Effizienz über Datensätze hinweg.

• Integrierte 2D-3D-Annotation

  Projizieren und synchronisieren Sie Annotationen zwischen 3D-Punktwolken und 2D-Kamerabildern für eine schnellere und genauere multimodale Kennzeichnung.

• Batch-Modus & Zusammengeführte Punktwolke

  Beschleunigen Sie die Annotation dynamischer und statischer Objekte mit Batch-Verarbeitung und zusammengeführten Punktwolkenmodi, ermöglichen Sie effiziente Kennzeichnung über Sequenzen hinweg und verbessern Sie die Sichtbarkeit für spärliche Daten.

• Automatisierte Kennzeichnung & Verfolgung

  Nutzen Sie Automatisierungstools wie Keyframe-Interpolation und Objektverfolgung, um Labels über Frames zu verbreiten, manuelle Korrekturen zu reduzieren und den Workflow zu beschleunigen.

• Anpassbare Workflows & Zusammenarbeit

  Unterstützung für kollaborative Kennzeichnung, Qualitätskontrolle und Workflow-Anpassung, einschließlich Echtzeit-Zusammenarbeit und fortschrittlicher Zuweisungstechniken.

• API & SDK-Integration

  Nahtlose Integration in bestehende Pipelines mittels Python SDK und API für Datensatzverwaltung, Proben-Uploads und Label-Downloads.

Anwendungsfälle

• Trainingsdaten für autonome Fahrzeuge : Effiziente Kennzeichnung multimodaler Sensordaten von Lidar, Radar und Kameras zur Erstellung hochwertiger Datensätze für autonome Fahrmodelle.
• Robotik-Wahrnehmungssysteme : Annotieren Sie komplexe 2D- und 3D-Sensordaten für Roboteranwendungen, einschließlich Navigation, Manipulation und Umgebungsverständnis.
• Qualitätskontrolle für maschinelles Lernen : Gewährleisten Sie konsistente und genaue Kennzeichnung über große Datensätze hinweg, minimieren Sie Fehler und optimieren Sie die Ergebnisse des Modelltrainings.
• Semantische Segmentierungsprojekte : Erstellen Sie detaillierte Segmentierungs- und Objektverfolgungslabels für Computer-Vision-Aufgaben, die präzise Objektgrenzen erfordern.
• Benutzerdefinierte Datenannotations-Workflows : Entwickeln Sie maßgeschneiderte Kennzeichnungs-Pipelines für spezielle Anwendungsfälle unter Nutzung der Automatisierungs- und Workflow-Anpassungsfunktionen der Plattform.

Häufig gestellte Fragen