Segments.ai

Segments.ai s’adresse aux équipes de vision par ordinateur et d’apprentissage automatique travaillant dans la robotique et la conduite autonome, qui ont besoin de données d’entraînement annotées provenant de caméras et de capteurs 3D. La plateforme permet d’annoter des images, des séquences d’images, des nuages de points 3D et des séquences multisenseurs, grâce à des outils de création de masques de segmentation, de boîtes englobantes, de cuboïdes, de polygones, de polylignes et de points clés. Pour les workflows combinant caméras et LiDAR, les annotateurs peuvent afficher des images 2D à côté des nuages de points, projeter des annotations de l’un à l’autre et assurer la cohérence du suivi des objets d’une image à l’autre. Les outils pour les nuages de points incluent la modification par lots, des vues fusionnées pour les objets statiques et le suivi assisté ; les outils pour les images peuvent aider à créer des masques de segmentation. Les équipes peuvent organiser les tâches d’annotation et de révision dans des jeux de données partagés, puis exporter les annotations finalisées. Un SDK Python et une API permettent de gérer les jeux de données et de les intégrer à des pipelines d’apprentissage automatique. La plateforme prend également en charge les connexions au stockage cloud et les webhooks, ainsi que des exports pour des workflows faisant appel à PyTorch, TensorFlow et Hugging Face. Elle peut convenir aux équipes qui développent ou évaluent des modèles de vision par ordinateur ; elle est spécialisée dans l’annotation de données, plutôt que dans la gestion de projets à usage général ou l’entraînement de modèles.

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