Segments.ai

Segments.ai ist eine hochmoderne Daten-Labeling-Plattform, die entwickelt wurde, um die Komplexität von Multisensordaten zu bewältigen, was sie zu einem unverzichtbaren Werkzeug für Teams in der Robotik- und autonomen Fahrzeugindustrie (AV) macht. Die Plattform ist darauf ausgelegt, konsistente, genaue und qualitativ hochwertige Annotationen über verschiedene Datentypen hinweg zu liefern, einschließlich 2D-Bilder und 3D-Punktwolken. Durch die Vereinheitlichung des Labeling-Prozesses für mehrere Sensoren reduziert Segments.ai den Zeitaufwand für Qualitätsprüfungen und manuelle Korrekturen erheblich, sodass sich Ingenieurteams auf die Modellentwicklung konzentrieren können.

Die Kernphilosophie der Plattform besteht darin, Informationen von verschiedenen Sensoren wie Kameras und LiDAR zu fusionieren, um den Labelern einen umfassenden Kontext zu bieten. Diese synchronisierte Ansicht verbessert die Annotationsqualität und -konsistenz, insbesondere bei dynamischen Szenen. Mit leistungsstarker Automatisierung und ML-gestützten Funktionen verwandelt Segments.ai einen traditionell mühsamen Prozess in einen effizienten, skalierbaren Workflow, der Projekte von der ersten Proof-of-Concept-Phase bis zur vollen Produktionsreife unterstützt.

Wie man Segments.ai verwendet

Die Verwendung von Segments.ai ist als intuitive und nahtlose Erfahrung konzipiert. Der typische Workflow ist wie folgt:

1. Einrichtung und Daten-Upload: Starten Sie schnell mit einer 14-tägigen kostenlosen Testversion. Laden Sie Ihre Daten, einschließlich unbegrenzt großer Punktwolken und hochauflösender Bilder, direkt auf die Plattform hoch oder integrieren Sie sie mit Ihren Cloud-Speicher-Buckets.
2. Konfigurieren Sie Ihr Projekt: Definieren Sie Ihre Taxonomie und Labeling-Anweisungen. Die Plattform bietet Anleitungen und Vorlagen, um Klarheit und Konsistenz für Ihr Labeling-Team zu gewährleisten.
3. Labeln mit intelligenten Werkzeugen: Verwenden Sie die einheitliche Benutzeroberfläche, um 2D- und 3D-Daten gleichzeitig anzuzeigen und zu annotieren. Nutzen Sie ML-gestützte Werkzeuge wie Superpixel 2.0 für die Bildsegmentierung, automatische Segmentierung und die Ein-Klick-Projektion von 3D- auf 2D-Labels. Für Sequenzen verwenden Sie automatisiertes Objekt-Tracking und Echtzeit-Interpolation.
4. Qualitätssicherung: Nutzen Sie integrierte QA-Workflows und Problemverfolgung, um Annotationen zu überprüfen, Feedback zu geben und höchste Datenqualität sicherzustellen.
5. Integrieren und Exportieren: Verwenden Sie das leistungsstarke Python SDK und die API, um Segments.ai in Ihre bestehende MLOps-Pipeline für aktives Lernen und modellgestütztes Labeling zu integrieren. Exportieren Sie Ihre fertigen Annotationen in Formaten, die mit gängigen Frameworks wie PyTorch, TensorFlow und Hugging Face kompatibel sind.
6. Skalieren Sie Ihr Team: Binden Sie einfach Ihr internes Labeling-Team ein oder lagern Sie die Arbeit an vertrauenswürdige Labeling-Agenturen aus, die mit Segments.ai zusammenarbeiten.

Kernfunktionen von Segments.ai

• Multisensor-Fusion: Labeln Sie über mehrere Sensoren (z. B. LiDAR und Kameras) gleichzeitig mit synchronisierten Ansichten und konsistenten Track-IDs.
• Fortschrittliches 3D-Punktwolken-Labeling: Annotieren Sie unbegrenzt große Punktwolken mit Quadern in wenigen Klicks. Zu den Funktionen gehören der Merged Point Cloud-Modus für stationäre Objekte und der Batch-Modus für dynamische Objekte.
• ML-gestützte 2D-Annotation: Beschleunigen Sie das Bild-Labeling mit Werkzeugen wie Superpixel 2.0, das ML zur Erkennung von Formen für eine schnellere und genauere Segmentierung verwendet, sowie Hover-and-Click- und Pre-Labeling-Modelle.
• Automatisiertes Sequenz-Labeling: Labeln Sie bewegte Objekte mühelos mit ML-gestütztem Objekt-Tracking und Echtzeit-Interpolation, die Anpassungen über Frames hinweg propagiert.
• Ein-Klick-Projektion: Projizieren Sie ein einzelnes 3D-Quader-Label auf alle entsprechenden 2D-Bilder, in denen das Objekt erscheint, und sparen Sie so erheblich Zeit und Mühe.
• Entwicklerorientierte Integration: Ein robustes Python SDK, eine API und Webhooks ermöglichen eine tiefe Integration in benutzerdefinierte MLOps- und Active-Learning-Pipelines.
• Skalierbares Workforce-Management: Binden und verwalten Sie Ihr eigenes Team oder verbinden Sie sich direkt über die Plattform mit professionellen Labeling-Dienstleistern.

Anwendungsfälle für Segments.ai

Segments.ai ist ideal für jedes Projekt, das qualitativ hochwertige gelabelte Daten für Computer Vision benötigt, insbesondere:

• Autonomes Fahren: Training von Wahrnehmungsmodellen für selbstfahrende Autos durch Labeling von LiDAR-Punktwolken und Kamerabildern für Objekterkennung, Tracking und semantische Segmentierung.
• Robotik: Entwicklung von Navigations- und Interaktionsmodellen für Roboter in Logistik, Fertigung oder Exploration durch Annotation von Sensordaten aus ihrer Umgebung.
• Akademische Forschung: Bereitstellung einer leistungsstarken, kostenlosen Plattform für Studenten und Forscher zur Erstellung hochwertiger Datensätze für neuartige Computer-Vision-Forschung.
• Geodatenanalyse: Annotation von Luft- oder Satellitenbildern in Kombination mit 3D-Daten für Kartierung, Landwirtschaft und Umweltüberwachung.

Vorteile von Segments.ai

Die Plattform bietet einen klaren Wettbewerbsvorteil durch:

• Gesteigerte Effizienz: ML-gestützte Werkzeuge und Automatisierungsfunktionen reduzieren die manuelle Labeling-Zeit drastisch.
• Überlegene Datenqualität: Die Sensorfusions-Schnittstelle gewährleistet hohe Konsistenz und Genauigkeit über alle Datenmodalitäten hinweg.
• Skalierbarkeit: Die Plattform ist darauf ausgelegt, Teams und Projekte jeder Größe zu unterstützen, von Start-ups bis hin zu großen Unternehmen.
• Flexibilität und Kontrolle: Benutzer haben die volle Kontrolle über ihre Labeling-Workflows über eine benutzerfreundliche Benutzeroberfläche und eine leistungsstarke API, mit der Option, bei Bedarf auszulagern.
• Nahtlose Integration: Lässt sich leicht mit bestehenden ML-Stacks und gängigen Frameworks verbinden und optimiert so die gesamte Datenpipeline.

Preise und Pläne

Segments.ai bietet eine flexible Preisstruktur für unterschiedliche Bedürfnisse:

• Akademische Lizenz: 100% kostenlos für nicht-kommerzielle akademische Forschung, wird von über 130 Universitäten genutzt.
• Core-Plan: Beginnt bei $9.600 pro Jahr. Ideal für Unternehmen, die ihre ersten Datensätze mit separaten Sensordaten erstellen. Beinhaltet 3.600 Stunden/Jahr Labeling-Nutzung, unbegrenzte Plätze und ML-gestützte Werkzeuge.
• Fusion-Plan: Individuelles Angebot. Entwickelt für fortgeschrittene Setups, die Multisensor-Labeling erfordern. Beginnt bei 20.000 Stunden/Jahr und beinhaltet alle Core-Funktionen sowie Sensorfusions-Schnittstellen, Webhooks und priorisierten Support.
• Enterprise-Plan: Individuelles Angebot. Eine umfassende Lösung für große Betriebe, die fortschrittliche Automatisierung und benutzerdefinierte Lösungen benötigen. Beinhaltet über 150.000 Stunden/Jahr, benutzerdefinierte Schnittstellen, SSO und einen dedizierten Lösungsingenieur.

Eine 14-tägige kostenlose Testversion ist verfügbar, um die Fähigkeiten der Plattform zu testen.