Was ist Segments.ai?

Segments.ai stellt eine spezialisierte Lösung zur Datenannotation dar, die darauf abzielt, Arbeitsabläufe für KI-Team zu optimieren, die mit multimodalen Sensordaten arbeiten. Die Plattform ermöglicht die parallele Beschriftung von 2D-Bildern und 3D-Punktwolken und bietet moderne Automatisierungsfunktionen, Stapelverarbeitung sowie integrierte 2D-3D-Schnittstellen. Durch Features wie den kombinierten Punktwolkenmodus, automatisierte Objektverfolgung und flexible Workflow-Anpassungen beschleunigt Segments.ai die Generierung erstklassiger Trainingsdaten, verringert manuelle Arbeit und sichert konsistente Objektnachverfolgung über verschiedene Sensormodalitäten und Zeitachsen hinweg. Die leistungsstarke Programmierschnittstelle und Python-Bibliothek erlauben eine reibungslose Einbindung in bestehende Datenverarbeitungsketten, was die Plattform zur idealen Wahl für Robotik, autonomes Fahren und andere sensorintensive Anwendungsbereiche macht.

Hauptfunktionen

Mehrsensorbasierte Beschriftung

Beschriften Sie 2D-Bilder und 3D-Punktwolkendaten von verschiedenen Sensoren innerhalb einer zentralen Benutzeroberfläche und sichern Sie Einheitlichkeit und Produktivität über verschiedene Datensammlungen hinweg.

Integrierte 2D-3D-Beschriftung

Projizieren und synchronisieren Sie Annotationen zwischen 3D-Punktwolken und 2D-Kameraaufnahmen für schnellere und präzisere multimodale Kennzeichnung.

Stapelverarbeitung & Kombinierte Punktwolken

Beschleunigen Sie die Annotation beweglicher und statischer Objekte durch Stapelverarbeitung und kombinierte Punktwolkenansichten, ermöglichen Sie effiziente Beschriftung über Sequenzen hinweg und verbessern Sie die Sichtbarkeit bei datenschwachen Aufnahmen.

Automatisierte Beschriftung & Verfolgung

Nutzen Sie Automatisierungsinstrumente wie Keyframe-Interpolation und Objektverfolgung, um Labels über Einzelbilder zu verteilen, manuelle Nachbesserungen zu minimieren und Arbeitsprozesse zu beschleunigen.

Anpassbare Workflows & Teamarbeit

Unterstützung für kollaboratives Beschriften, Qualitätssicherung und Workflow-Individualisierung, inklusive Echtzeit-Zusammenarbeit und ausgefeilter Zuteilungsmethoden.

API & SDK-Integration

Nahtlose Integration in vorhandene Verarbeitungsketten über Python-Bibliothek und Programmierschnittstelle für Datenverwaltung, Probenuploads und Label-Exporte.

Anwendungsbereiche

Trainingsdaten für autonomes Fahren: Effiziente Beschriftung multimodaler Sensordaten von Lidar, Radar und Kameras zur Generierung hochwertiger Datensätze für autonome Fahrfunktionen.

Robotik-Wahrnehmungssysteme: Beschriften Sie komplexe 2D- und 3D-Sensordaten für Roboteranwendungen, einschließlich Navigation, Objektmanipulation und Umgebungserfassung.

Qualitätssicherung für maschinelles Lernen: Gewährleisten Sie einheitliche und präzise Beschriftung über umfangreiche Datensammlungen hinweg, reduzieren Sie Fehlerquoten und optimieren Sie Modelltrainingsergebnisse.

Semantische Segmentierungsvorhaben: Erstellen Sie detaillierte Segmentierungs- und Objektverfolgungslabels für Computer-Vision-Aufgaben, die exakte Objektabgrenzungen benötigen.

Individuelle Datenannotations-Workflows: Entwickeln Sie maßgeschneiderte Beschriftungs-Pipelines für spezielle Anwendungsfälle unter Nutzung der Automatisierungs- und Workflow-Anpassungsmöglichkeiten der Plattform.