Segments.ai
Piattaforma di etichettatura dei dati per robotica e guida autonoma che annota insieme nuvole di punti 3D e immagini delle telecamere.
Segments.ai è una piattaforma di etichettatura dei dati per i team di machine learning nella robotica e nella guida autonoma. Segments.ai permette a chi annota di etichettare nuvole di punti 3D e immagini 2D delle telecamere nello stesso compito, mantiene coerenti gli ID di tracciamento degli oggetti tra sensori e nel tempo e accelera il lavoro con strumenti assistiti da modelli. Segments.ai si collega alle pipeline di addestramento con un SDK Python e un’API.
Indicato per Team di computer vision che addestrano modelli di percezione su dati combinati di lidar e telecamere e hanno bisogno di etichette coerenti su entrambi.
- Piattaforme
- Web, API
- Modello di prezzo
- Contatta il team vendite
- Prova gratuita
- Sì
- API
- Sì
- Aggiunto
Ultima verifica: . Informazioni tratte da segments.ai.
Che cos’è Segments.ai?
Segments.ai è una piattaforma di annotazione pensata per i dati dei sensori di robot e veicoli. L’idea di fondo è l’etichettatura multisensore: le nuvole di punti lidar e i fotogrammi delle telecamere della stessa scena si aprono insieme, un oggetto riceve un solo ID di tracciamento in ogni modalità e un cuboide disegnato in 3D si può proiettare sulle immagini corrispondenti. Per le nuvole di punti la piattaforma supporta segmentazione, cuboidi, punti chiave, poligoni e polilinee, con una vista in serie che allinea ogni comparsa di un oggetto in una sequenza e una vista unita che sovrappone i fotogrammi per rendere più facile delineare gli oggetti statici. L’interpolazione tra fotogrammi chiave e il tracciamento con il machine learning riducono il lavoro ripetuto. Per le immagini ci sono strumenti di segmentazione con superpixel, con riquadro e con un solo clic, e le previsioni del tuo modello si possono caricare come pre-etichette da correggere. Un SDK Python, un’API, i webhook e le esportazioni verso i principali framework di ML integrano lo strumento nelle pipeline esistenti, e l’etichettatura si può affidare a gruppi di lavoro partner.
Funzioni principali
Etichettatura multisensore
Mostra affiancate immagini 2D e nuvole di punti 3D, così un solo compito di annotazione copre ogni sensore della scena.
Proiezione da 3D a 2D
Copia un cuboide disegnato nella nuvola di punti su ogni immagine delle telecamere in cui compare l’oggetto.
Modalità in serie
Elenca tutte le istanze di un oggetto tracciato in una sola schermata scorrevole; una correzione in un fotogramma si riporta sugli altri.
Nuvola di punti unita
Combina i fotogrammi di una sequenza in un’unica nuvola densa, così gli oggetti fermi e poco densi si possono racchiudere con precisione.
Strumenti per immagini assistiti dal ML
Offre superpixel regolabili, uno strumento di segmentazione automatica guidato da un riquadro disegnato e maschere con passaggio e clic basate su Segment Anything Model.
SDK, API ed esportazioni
Si integra tramite un SDK Python, chiavi API e webhook, ed esporta i dataset per PyTorch, TensorFlow e Hugging Face.
Casi d’uso
- Dataset per la guida autonoma
- Annota insieme le registrazioni di lidar e telecamere per addestrare modelli di percezione.
- Robot per consegne e fuoristrada
- Etichetta le sequenze acquisite da robot mobili che operano fuori dalle strade strutturate.
- Correggere le previsioni dei modelli
- Carica pre-etichette di un modello addestrato e fai verificare e correggere da chi annota.
- Tracciare gli oggetti in movimento
- Etichetta un oggetto una volta e propaga il cuboide lungo una sequenza con l’interpolazione o il tracciamento.
- Annotazione affidata all’esterno
- Coinvolgi un gruppo di lavoro partner per l’etichettatura mantenendo il controllo qualità nello stesso strumento.
Cose da sapere
- I preventivi dipendono dalle ore di etichettatura
- Ogni piano è dimensionato in base a una quantità annua di utilizzo per l’etichettatura e non in base alle postazioni, che sono illimitate.
- La dimensione delle nuvole di punti dipende dal piano
- Il piano Core limita le nuvole di punti a 500.000 punti ciascuna, mentre Fusion elimina il limite di dimensione.
- La fusione dei sensori parte da Fusion
- Le interfacce che combinano più sensori sono elencate dal piano Fusion in su.
- Licenze accademiche
- Studenti e ricercatori possono richiedere una licenza accademica gratuita.
Domande frequenti
Che cos’è Segments.ai?
Segments.ai è una piattaforma di etichettatura dei dati multisensore usata per annotare nuvole di punti e immagini per il machine learning nella robotica e nei veicoli autonomi.
A cosa serve Segments.ai?
Segments.ai serve a creare dati di addestramento per i modelli di computer vision, con etichette come cuboidi, maschere di segmentazione, riquadri di delimitazione, poligoni, polilinee e punti chiave.
Segments.ai ha una prova gratuita?
Sì. Segments.ai offre una prova gratuita di 14 giorni.
Quanto costa Segments.ai?
Segments.ai elenca tre piani, Core, Fusion ed Enterprise, ciascuno con un preventivo personalizzato in base alle ore annue di etichettatura. Per i dettagli consulta la pagina dei prezzi sul sito ufficiale.
Segments.ai ha un’API?
Sì. Segments.ai mette a disposizione un’API e un SDK Python, e il piano Fusion aggiunge un sistema di webhook.
Segments.ai è gratis per i ricercatori?
Segments.ai dice di offrire licenze accademiche gratuite a studenti e ricercatori e di essere disponibile a discutere le opzioni con le startup.
Segments.ai offre servizi di etichettatura?
Sì. Segments.ai mette in contatto i clienti con agenzie partner di etichettatura per i team che preferiscono affidare l’annotazione all’esterno.
A chi è rivolto
- Ingegneri di computer vision
- Team di machine learning
- Aziende di robotica
- Team di veicoli autonomi
- Ricercatori accademici
Commenti
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Alternative a Segments.ai
| Strumento | Piano gratuito | Prezzo di partenza | API |
|---|---|---|---|
 CVATPiattaforma di annotazione dei dati per etichettare immagini, video, nuvole di punti 3D e audio, offerta in cloud, self-hosted e open source. |
Sì | — | Sì |
 Label StudioPiattaforma open source per etichettare i dati e valutare i modelli di IA con la revisione umana. |
Sì | — | Sì |
UltralyticsPiattaforma di visione artificiale degli sviluppatori di YOLO per annotare dati, addestrare modelli su GPU nel cloud e distribuirli. |
Sì | — | Sì |
 Digitap.aiPiattaforma di API per banche e fintech che copre l’onboarding con KYC digitale, l’analisi degli estratti conto e la valutazione del credito con dati alternativi. |
— | — | Sì |
 DataturePiattaforma no-code di computer vision per etichettare immagini, addestrare modelli e distribuirli su cloud o edge. |
Sì | — | Sì |
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