Segments.ai representa una solución innovadora para el etiquetado de datos multimodales, diseñada específicamente para equipos de machine learning que trabajan con información proveniente de múltiples sensores. Esta plataforma permite la anotación coordinada de imágenes 2D y nubes de puntos 3D mediante automatizaciones inteligentes, procesamiento por lotes e interfaces integradas que conectan ambas dimensiones.

Características Destacadas:

Anotación Multimodal Unificada: Trabaje simultáneamente con datos 2D y 3D desde diversos sensores en una interfaz cohesionada, asegurando coherencia entre diferentes modalidades de datos.

Sincronización Bidimensional: Proyecte y alinee anotaciones entre nubes de puntos 3D e imágenes 2D, agilizando el etiquetado multimodal con mayor precisión.

Automatización Inteligente: Utilice interpolación de fotogramas clave y seguimiento automático de objetos para propagar etiquetas a través de secuencias, minimizando intervención manual.

Procesamiento por Lotes: Acelere el etiquetado de elementos estáticos y dinámicos mediante modos de nube de puntos fusionada y procesamiento secuencial.

Colaboración en Tiempo Real: Implemente flujos de trabajo personalizables con funciones de control de calidad y técnicas avanzadas de asignación de tareas.

Integración Flexible: Conecte con pipelines existentes mediante API robusta y SDK Python para gestión de datasets, carga de muestras y exportación de anotaciones.

Aplicaciones Principales:

Desarrollo de Vehículos Autónomos: Cree conjuntos de entrenamiento de alta calidad a partir de datos de lidar, radar y cámaras para modelos de conducción autónoma.

Sistemas Robóticos Avanzados: Anote datos sensorizados complejos para aplicaciones de navegación, manipulación y percepción ambiental en robótica.

Garantía de Calidad en ML: Asegure precisión y consistencia en grandes volúmenes de datos, optimizando resultados de entrenamiento de modelos.

Segmentación Semántica: Genere etiquetas detalladas para tareas de visión computacional que requieren delimitación precisa de objetos.

Pipelines Personalizados: Desarrolle flujos de anotación adaptados a casos de uso específicos, aprovechando las capacidades de automatización de la plataforma.