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Definitionen wichtiger Begriffe, die in der gesamten Avala-Dokumentation verwendet werden.

A

Annotation

Ein Label oder eine Markierung, die auf ein Datensatzelement angewendet wird, wie z. B. eine Bounding Box um ein Objekt in einem Bild oder ein Klassifikationstag. Annotationen sind das primäre Ergebnis von Labeling-Projekten.

Annotationstyp

Die Art der auf Daten angewendeten Annotation. Avala unterstützt mehrere Annotationstypen, darunter Bounding Boxes, Polygone, Polylinien, Keypoints, Quader, Segmentierungsmasken und Klassifikationslabels.

API Key

Ein geheimer Token zur Authentifizierung von Anfragen an die Avala API. API Keys können in ihren Berechtigungen eingeschränkt werden. Verwalten Sie Keys in Mission Control unter Einstellungen > Sicherheit.

Auto-Labeling

Der Prozess der automatischen Generierung von Annotationen mit Machine-Learning-Modellen. Auto-Labeling kann verwendet werden, um Daten vor der menschlichen Überprüfung vorzuannotieren und die Annotationszeit erheblich zu reduzieren.

B

Bounding Box

Eine rechteckige Annotation, definiert durch Position und Abmessungen, die zur Identifizierung und Lokalisierung von Objekten in Bildern oder Videobildern verwendet wird.

C

Channel

Ein benannter Stream von Nachrichten innerhalb eines Datensatzes. Jeder Channel hat einen Topic-Namen und ein Schema, das das Nachrichtenformat definiert.

Chunk

In MCAP-Dateien ein komprimierter Block von Nachrichten. Chunks ermöglichen effizienten wahlfreien Zugriff und parallele Verarbeitung.

Consensus (Konsens)

Ein Qualitätskontrollmechanismus, bei dem mehrere Annotatoren dasselbe Datenelement unabhängig labeln. Unstimmigkeiten zwischen Annotatoren werden zur Überprüfung markiert, was die Annotationsgenauigkeit verbessert.

Cuboid (Quader)

Eine dreidimensionale Bounding-Box-Annotation zur Identifizierung von Objekten im 3D-Raum, häufig verwendet für Punktwolken- und Multi-Sensor-Daten.

D

Dataset (Datensatz)

Die grundlegende Organisationseinheit in Avala. Ein Datensatz enthält Datenelemente wie Bilder, Videos, Punktwolken oder Sensoraufnahmen zusammen mit Metadaten und Annotationen.

Dataset Item (Datensatzelement)

Ein einzelnes Datenstück innerhalb eines Datensatzes, wie ein einzelnes Bild, Videobild oder Punktwolken-Scan. Jedes Element kann Annotationen und Metadaten enthalten.

E

Export

Der Prozess des Herunterladens von Annotationen und Daten aus Avala in einem strukturierten Format (wie COCO, YOLO oder Pascal VOC) zur Verwendung beim Modelltraining oder in anderen Workflows.

F

Frame

Ein einzelnes Bild oder ein Zeitschritt innerhalb eines Videos oder einer Sequenz. In Videoannotationsprojekten sind Frames die einzelnen Einheiten, die Annotationen erhalten.

I

Ingest (Aufnahme)

Der Prozess des Hochladens von Daten zu Avala, einschließlich Validierung, Indizierung und Verarbeitung.

K

Keypoint

Eine punktbasierte Annotation, die bestimmte Positionen auf einem Objekt markiert, oft verwendet für Posenschätzung. Keypoints können verbunden werden, um eine Skelettstruktur zu bilden.

L

Label

Eine benannte Kategorie, die einer Annotation zugewiesen wird. Labels werden in der Taxonomie eines Projekts definiert und repräsentieren die Klassen, die Annotatoren Objekten zuweisen (z. B. “car”, “pedestrian”, “stop sign”).

Log Time (Protokollzeit)

Der Zeitstempel, wann eine Nachricht aufgezeichnet wurde, typischerweise von der Systemuhr zum Aufnahmezeitpunkt.

M

MCAP

Ein Open-Source-Container-Dateiformat für multimodale Protokolldaten. MCAP unterstützt mehrere Serialisierungsformate und bietet effizienten wahlfreien Zugriff.

MCP (Model Context Protocol)

Ein offenes Protokoll, das KI-Assistenten wie Claude, Cursor und VS Code Copilot erlaubt, mit externen Werkzeugen und Diensten zu interagieren. Avala bietet einen MCP Server, der KI-Agenten ermöglicht, Datensätze, Projekte und Annotationen abzufragen.

Message (Nachricht)

Ein einzelner Datensatz innerhalb eines Channels, der serialisierte Sensordaten und Zeitstempel enthält.

Mission Control

Die webbasierte Plattform von Avala zum Verwalten, Visualisieren und Zusammenarbeiten an Daten und Annotationsprojekten für autonome Fahrzeuge.

P

Pipeline

Ein automatisierter Workflow zur Aufnahme von Daten aus externen Quellen in Avala.

Polygon

Eine geschlossene Formannotation, definiert durch eine Reihe von Vertices, die zur Umrissung unregelmäßig geformter Objekte mit höherer Präzision als Bounding Boxes verwendet wird.

Polyline (Polylinie)

Eine offene Formannotation, definiert durch eine Reihe verbundener Punkte, häufig verwendet zur Annotation von Spuren, Straßen oder anderen linearen Merkmalen.

Protobuf

Protocol Buffers, ein sprachneutrales Serialisierungsformat, entwickelt von Google. Eines von mehreren Nachrichtencodierungen, die von MCAP unterstützt werden.

Publish Time (Veröffentlichungszeit)

Der ursprüngliche Zeitstempel, wann eine Nachricht von ihrer Quelle veröffentlicht wurde, der von der Protokollzeit abweichen kann.

Q

Quality Control (Qualitätskontrolle)

Die Gesamtheit der Prozesse und Werkzeuge zur Sicherstellung von Annotationsgenauigkeit und -konsistenz. Avala unterstützt Qualitätskontrolle durch Konsens-Workflows, Review-Stufen und Akzeptanzkriterien.

R

Review (Überprüfung)

Ein Qualitätssicherungsschritt, bei dem abgeschlossene Annotationen von einem Reviewer inspiziert werden. Reviewer können Annotationen akzeptieren, ablehnen oder Korrekturen anfordern, bevor sie finalisiert werden.

ROS Bag

Ein Dateiformat zur Speicherung von ROS (Robot Operating System) Nachrichtendaten. Avala unterstützt sowohl ROS 1 als auch ROS 2 Bag-Formate.

S

Schema

Eine Definition einer Nachrichtenstruktur. Schemas können mit ROS-Nachrichtendefinitionen, Protobuf, JSON Schema oder anderen Formaten definiert werden.

Segmentation (Segmentierung)

Ein Annotationstyp, der jedem Pixel in einem Bild ein Klassenlabel zuweist und eine dichte pixelgenaue Maske erzeugt. Verwendet für Aufgaben wie Szenenverständnis und semantische Segmentierung.

Sequence (Sequenz)

Eine geordnete Gruppe von Datensatzelementen, die eine kontinuierliche Aufnahme oder einen zusammenhängenden Datensatz darstellen, wie aufeinanderfolgende Videobilder oder eine LiDAR-Scan-Serie.

Sequence Status (Sequenzstatus)

Der Verarbeitungszustand einer Sequenz innerhalb eines Datensatzes. Mögliche Status sind pending, processing, ready und failed.

Slice

Eine gefilterte Teilmenge eines Datensatzes, erstellt durch Anwendung von Kriterien wie Metadatenwerten, Labels oder Annotationseigenschaften. Slices sind nützlich für die Organisation von Daten für gezielte Annotation oder Modellevaluation.

Splat

Eine 3D Gaussian Splat Darstellung, verwendet für Novel View Synthesis und 3D-Szenenvisualisierung in Mission Control.

T

Task (Aufgabe)

Eine Arbeitseinheit, die einem Annotator innerhalb eines Projekts zugewiesen wird. Jede Aufgabe entspricht typischerweise einem oder mehreren Datensatzelementen, die annotiert oder überprüft werden müssen.

Task Status (Aufgabenstatus)

Der aktuelle Zustand einer Aufgabe im Annotations-Workflow. Häufige Status sind queued, in progress, completed und rejected.

Topic

Ein benannter Endpoint für das Veröffentlichen oder Abonnieren von Nachrichten. In Avala werden Topics als Channel-Namen dargestellt (z. B. /camera/front).

Tracking

Eine Annotationsmethode, die in Video- und sequentiellen Daten verwendet wird, bei der Objekte über mehrere Frames verfolgt werden. Tracking-Annotationen halten eine konsistente Identität für jedes Objekt über die Zeit aufrecht.

V

Vehicle (Fahrzeug)

Ein eindeutiger Bezeichner für ein autonomes Fahrzeug in Ihrer Flotte. Datensätze können bestimmten Fahrzeugen zur Organisation und Analyse zugeordnet werden.

W

Work Batch (Arbeitspaket)

Eine Gruppe von Aufgaben, die zusammen einem Annotator oder einem Team zugewiesen werden. Arbeitspakete helfen bei der Verwaltung der Verteilung und Planung von Annotationsarbeit innerhalb eines Projekts.