Présentation de Segments.ai

Segments.ai constitue une solution spécialisée dans l'annotation de données, conçue pour optimiser les processus d'étiquetage des équipes de machine learning manipulant des informations multi-capteurs. Cette interface permet le marquage coordonné d'images 2D et de nuages de points 3D, intégrant des mécanismes d'automatisation évolués, des traitements groupés et des visualisations couplées 2D-3D. Grâce à des capacités comme le mode de fusion de nuages de points, le suivi intelligent et les chaînes de traitement adaptables, Segments.ai accélère la génération de jeux d'entraînement fiables, diminue les interventions manuelles et garantit une traçabilité homogène des entités à travers les différents capteurs et séquences temporelles. Son interface de programmation robuste et sa bibliothèque Python facilitent l'incorporation dans les infrastructures data existantes, en faisant une solution prisée pour la robotique, les véhicules autonomes et autres domaines exploitant massivement les capteurs.

Fonctionnalités principales

Annotation Multi-Sources

Marquage simultané d'images 2D et de nuages de points 3D issus de divers capteurs via une interface unifiée, garantissant homogénéité et productivité sur l'ensemble des jeux de données.

Synchronisation 2D-3D

Projection et alignement temporel des annotations entre représentations 3D et images caméra 2D, permettant un étiquetage multi-modal plus rapide et plus fidèle.

Traitement Groupé & Fusion de Nuages

Optimisation de l'annotation d'objets mobiles et fixes via le traitement par lots et les modes de consolidation de nuages de points, facilitant le marquage séquentiel et améliorant la lisibilité des données dispersées.

Automatisation & Traçabilité

Exploitation d'outils intelligents comme l'interpolation de positions clés et le suivi automatique d'objets pour propager les labels sur les séquences, limitant les retouches manuelles et fluidifiant le processus.

Chaînes de Travail Adaptables & Collaboration

Prise en charge du travail collaboratif, du contrôle qualité et de la personnalisation des workflows, incluant le travail en temps réel et des méthodes avancées de répartition des tâches.

Intégration Technique

Connexion transparente aux pipelines existants via la bibliothèque Python et l'API dédiée pour la gestion des jeux de données, l'import d'échantillons et la récupération des annotations.

Domaines d'application

Entraînement de Véhicules Autonomes : Étiquetage performant de données multi-capteurs (lidar, radar, caméras) pour constituer des jeux d'entraînement qualité destinés aux modèles de conduite automatisée.

Systèmes de Perception Robotique : Annotation de données complexes 2D/3D pour applications robotiques, couvrant la navigation, la manipulation d'objets et la compréhension contextuelle.

Qualité des Données pour ML : Assurance d'un marquage cohérent et précis sur des volumes importants, réduisant les erreurs et maximisant les performances des modèles.

Projets de Segmentation Sémantique : Production d'annotations détaillées de segmentation et de suivi pour les tâches de vision artificielle nécessitant une délimitation précise des éléments.

Workflows d'Annotation Sur Mesure : Développement de pipelines d'étiquetage adaptés à des cas spécifiques, exploitant les fonctionnalités d'automatisation et de personnalisation de la plateforme.