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Shotwell est une plateforme d'annotation de données robotiques alimentée par l'IA, conçue pour analyser les données d'entraînement des robots. Il traite les vidéos brutes de robots, les fichiers MCAP, les journaux, les images et les artefacts associés, transformant les longs épisodes de robots en annotations structurées et consultables pour les flux de travail de recherche, de développement et d'assurance qualité.
La plate-forme segmente les vidéos en sous-tâches discrètes, identifie les échecs à chaque étape et fournit des annotations denses avec des horodatages précis de moins d'une seconde. Shotwell prend également en charge les contrôles de réussite/échec basés sur des rubriques et la validation SOP, aidant les équipes à évaluer les performances des robots, à vérifier l'exécution des tâches et à améliorer la visibilité des ensembles de données robotiques.
En convertissant l'examen vidéo manuel en données d'épisode structurées, Shotwell peut prendre en charge la formation aux politiques des robots, les flux de travail d'apprentissage par renforcement, l'analyse des échecs et l'observabilité des ensembles de données. Les résultats incluent les limites des sous-tâches, les résultats des tâches, les descriptions d'attributs et les informations au niveau des épisodes qui peuvent être utilisées pour interroger et examiner plus efficacement le comportement du robot.
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