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# 用語集

> Avala ドキュメントで使用される主要用語の定義

Avala ドキュメント全体で使用される主要用語の定義です。

## A

### アノテーション

データセットアイテムに適用されるラベルやマークアップのことです。例えば、画像内のオブジェクト周囲のバウンディングボックスや分類タグなどがあります。アノテーションはラベリングプロジェクトの主要な出力です。

### アノテーションタイプ

データに適用されるアノテーションの種類です。Avala は、バウンディングボックス、ポリゴン、ポリライン、キーポイント、キュボイド、セグメンテーションマスク、分類ラベルなど、複数のアノテーションタイプをサポートしています。

### API キー

Avala API へのリクエストを認証するために使用されるシークレットトークンです。API キーは権限を制限するためにスコープを設定できます。キーは Mission Control の[設定 > セキュリティ](https://avala.ai/settings?section=security)で管理できます。

### 自動ラベリング

機械学習モデルを使用してアノテーションを自動生成するプロセスです。自動ラベリングは、人間のレビュー前にデータをプレアノテーションするために使用でき、アノテーション時間を大幅に短縮します。

## B

### バウンディングボックス

位置と寸法で定義される矩形のアノテーションで、画像や動画フレーム内のオブジェクトを識別・配置するために使用されます。

## C

### チャンネル

データセット内のメッセージの名前付きストリームです。各チャンネルにはトピック名とメッセージフォーマットを定義するスキーマがあります。

### チャンク

MCAP ファイルにおける圧縮されたメッセージブロックです。チャンクにより効率的なランダムアクセスと並列処理が可能になります。

### コンセンサス

複数のアノテーターが同じデータアイテムに独立してラベルを付ける品質管理メカニズムです。アノテーター間の不一致はレビューのためにフラグ付けされ、アノテーション精度が向上します。

### キュボイド

3D 空間でオブジェクトを識別するために使用される三次元バウンディングボックスアノテーションで、ポイントクラウドやマルチセンサーデータで一般的に使用されます。

## D

### データセット

Avala における基本的な組織単位です。データセットには、画像、動画、ポイントクラウド、センサーレコーディングなどのデータアイテムと、メタデータおよびアノテーションが含まれます。

### データセットアイテム

データセット内の単一のデータピースです。個々の画像、動画フレーム、ポイントクラウドスキャンなどがあります。各アイテムにはアノテーションとメタデータを付加できます。

## E

### エクスポート

モデルトレーニングやその他のワークフローで使用するために、構造化されたフォーマット（COCO、YOLO、Pascal VOC など）でアノテーションとデータを Avala からダウンロードするプロセスです。

## F

### フレーム

動画やシーケンス内の単一の画像またはタイムステップです。動画アノテーションプロジェクトでは、フレームがアノテーションを受ける個々の単位です。

## I

### インジェスト

バリデーション、インデキシング、処理を含む、Avala へのデータアップロードプロセスです。

## K

### キーポイント

オブジェクト上の特定の位置をマークするポイントベースのアノテーションで、ポーズ推定によく使用されます。キーポイントは接続してスケルトン構造を形成できます。

## L

### ラベル

アノテーションに適用される名前付きカテゴリです。ラベルはプロジェクトのタクソノミーで定義され、アノテーターがオブジェクトに割り当てるクラスを表します（例：「car」、「pedestrian」、「stop sign」）。

### ログ時間

メッセージが記録されたタイムスタンプで、通常は記録時のシステムクロックから取得されます。

## M

### MCAP

マルチモーダルログデータのためのオープンソースコンテナファイルフォーマットです。MCAP は複数のシリアライゼーションフォーマットをサポートし、効率的なランダムアクセスを提供します。

### MCP (Model Context Protocol)

Claude、Cursor、VS Code Copilot などの AI アシスタントが外部ツールやサービスと対話できるようにするオープンプロトコルです。Avala は、AI エージェントがデータセット、プロジェクト、アノテーションを照会できる MCP サーバーを提供します。

### メッセージ

チャンネル内の単一のデータレコードで、シリアライズされたセンサーデータとタイムスタンプを含みます。

### Mission Control

Avala のウェブベースプラットフォームで、自動運転車データとアノテーションプロジェクトの管理、可視化、コラボレーションに使用されます。

## P

### パイプライン

外部ソースからデータを Avala に取り込むための自動化ワークフローです。

### ポリゴン

一連の頂点で定義される閉じた形状のアノテーションで、バウンディングボックスよりも高い精度で不規則な形状のオブジェクトの輪郭を描くために使用されます。

### ポリライン

一連の接続されたポイントで定義されるオープンな形状のアノテーションで、車線、道路、その他の線形フィーチャーのアノテーションに一般的に使用されます。

### Protobuf

Google が開発した言語中立のシリアライゼーションフォーマットです。MCAP がサポートするメッセージエンコーディングの一つです。

### パブリッシュ時間

メッセージがソースによってパブリッシュされた元のタイムスタンプで、ログ時間とは異なる場合があります。

## Q

### 品質管理

アノテーションの精度と一貫性を確保するためのプロセスとツールのセットです。Avala は、コンセンサスワークフロー、レビューステージ、承認基準を通じて品質管理をサポートしています。

## R

### レビュー

完了したアノテーションをレビュアーが検査する品質保証ステップです。レビュアーは、アノテーションが確定する前に承認、却下、修正要求を行うことができます。

### ROS Bag

ROS（Robot Operating System）メッセージデータを保存するファイルフォーマットです。Avala は ROS 1 と ROS 2 の両方の bag フォーマットをサポートしています。

## S

### スキーマ

メッセージ構造の定義です。スキーマは ROS メッセージ定義、Protobuf、JSON Schema、その他のフォーマットを使用して定義できます。

### セグメンテーション

画像内のすべてのピクセルにクラスラベルを割り当て、密なピクセルレベルマスクを生成するアノテーションタイプです。シーン理解やセマンティックセグメンテーションなどのタスクに使用されます。

### シーケンス

連続的なレコーディングまたは関連するデータセットを表すデータセットアイテムの順序付きグループです。連続する動画フレームや LiDAR スキャンシリーズなどがあります。

### シーケンスステータス

データセット内のシーケンスの処理状態です。可能なステータスには pending、processing、ready、failed があります。

### スライス

メタデータ値、ラベル、アノテーションプロパティなどの条件を適用して作成されるデータセットのフィルタリングされたサブセットです。スライスは、ターゲットアノテーションやモデル評価のためのデータ整理に役立ちます。

### Splat

Mission Control での新視点合成と 3D シーンビジュアライゼーションに使用される 3D Gaussian Splat 表現です。

## T

### タスク

プロジェクト内でアノテーターに割り当てられる作業単位です。各タスクは通常、アノテーションまたはレビューが必要な 1 つ以上のデータセットアイテムに対応します。

### タスクステータス

アノテーションワークフローにおけるタスクの現在の状態です。一般的なステータスには queued、in progress、completed、rejected があります。

### トピック

メッセージのパブリッシュまたはサブスクライブのための名前付きエンドポイントです。Avala では、トピックはチャンネル名として表されます（例：`/camera/front`）。

### トラッキング

動画やシーケンシャルデータでオブジェクトが複数のフレームにわたって追跡されるアノテーション方法です。トラッキングアノテーションは、各オブジェクトの一貫したアイデンティティを時間とともに維持します。

## V

### 車両

フリート内の自動運転車の一意の識別子です。データセットは、整理と分析のために特定の車両に関連付けることができます。

## W

### ワークバッチ

アノテーターまたはチームにまとめて割り当てられるタスクのグループです。ワークバッチは、プロジェクト全体のアノテーション作業の配布とスケジューリングの管理に役立ちます。