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Avala는 로보틱스, 자율주행 차량, Physical AI 팀이 센서 데이터를 시각화, 탐색, 어노테이션하는 플랫폼입니다 — 모두 한 곳에서. MCAP 녹화, LiDAR 스캔, 카메라 피드 또는 Gaussian Splat 장면을 업로드하세요. 동기화된 타임라인과 구성 가능한 패널 레이아웃을 갖춘 GPU 가속 멀티센서 뷰어에서 재생하세요. 라벨링할 준비가 되면, 동일한 데이터에서 어노테이션 모드로 전환하세요 — 내보내기, 도구 전환, 재업로드가 필요 없습니다. 플랫폼이 원시 센서 데이터부터 라벨링된 학습 데이터셋까지 전체 수명 주기를 처리합니다.

Avala 사용자

  • 자율주행 차량 팀 — 인지 모델 학습을 위해 카메라 이미지, LiDAR 포인트 클라우드, 동기화된 멀티센서 녹화를 라벨링합니다. 멀티카메라 프로젝션으로 MCAP/ROS 데이터를 시각화하고 디버깅합니다.
  • 로보틱스 회사 — 내비게이션, 매니퓰레이션, 장면 이해를 위한 인지 데이터에 어노테이션합니다. GPU 가속 렌더링으로 3D 포인트 클라우드를 탐색합니다.
  • Physical AI / 공간 컴퓨팅 팀 — 3D 세계 이해와 sim-to-real 전이를 위해 Gaussian Splat 장면, 밀집 포인트 클라우드, 멀티모달 센서 데이터를 작업합니다.
  • AI/ML 팀 — 이미지, 비디오, 3D 데이터에 걸쳐 객체 탐지, 세그멘테이션, 분류, 추적을 위한 학습 데이터셋을 생성합니다.
  • 연구 실험실 — 전문 어노테이션 도구와 품질 관리 워크플로우로 컴퓨터 비전 및 3D 인지 연구를 위한 라벨링된 데이터셋을 구축합니다.

플랫폼 기능

시각화

Avala의 시각화 엔진은 WebGPU와 WebGL로 구동되며 전적으로 브라우저에서 실행됩니다.
  • 멀티센서 MCAP/ROS 재생 — 카메라, LiDAR, 레이더, IMU 데이터가 포함된 MCAP 파일을 엽니다. 뷰어가 자동으로 토픽을 감지하고 8가지 패널 유형에 할당합니다: Image, 3D / Point Cloud, Plot, Raw Messages, Log, Map, Gauge, State Transitions.
  • GPU 가속 3D 포인트 클라우드 렌더링 — 6가지 시각화 모드로 포인트 클라우드를 렌더링합니다: Neutral, Intensity, Rainbow, Label, Panoptic, Image Projection. WebGPU 컴퓨트 셰이더가 GPU에서 프러스텀 컬링과 LOD 선택을 처리합니다.
  • Gaussian Splat 뷰어 — WebGPU 가속 Gaussian Splat 뷰어에서 장면 계층 구조, 속성 패널, 통계 오버레이와 함께 3D 장면 재구성을 검사합니다.
  • 멀티카메라 동기화 재생 — LiDAR-to-카메라 프로젝션 오버레이와 함께 여러 카메라 스트림을 동기화하여 시청합니다. 핀홀 및 이중구(어안) 카메라 모델을 지원합니다.
  • 구성 가능한 멀티윈도우 레이아웃 — 크기 조절 가능한 분할 뷰와 드래그 앤 드롭 패널 배열.
  • 타임라인 기반 네비게이션 — 모든 동기화된 센서 스트림에 걸쳐 프레임 단위 이동, 타임스탬프 검색, 재생 속도 제어.

어노테이션

품질 관리와 팀 워크플로우를 갖춘 모든 데이터 모달리티를 위한 전문 어노테이션 도구.
  • 바운딩 박스 — 객체 탐지를 위한 2D 직사각형 영역
  • 폴리곤 — 정밀한 객체 경계를 위한 임의 형태
  • 3D 큐보이드 — 조감도, 원근도, 측면도를 갖춘 포인트 클라우드 및 멀티센서 데이터의 3D 바운딩 박스
  • 세그멘테이션 — 픽셀 수준 분류 마스크
  • 폴리라인 — 경로, 차선, 엣지 어노테이션
  • 키포인트 — 랜드마크 및 포즈 어노테이션
  • 분류 — 장면 수준 및 객체 수준 속성 라벨
품질 관리에는 다단계 리뷰 워크플로우, 어노테이션 이슈 추적, 어노테이터 간 합의 지표, 합의 워크플로우가 포함됩니다. 객체 추적은 비디오 및 시퀀스 프레임에 걸쳐 일관된 ID를 제공합니다. 관리형 라벨링 서비스는 해당 도메인에 대해 훈련된 전문 어노테이터가 필요한 팀에 제공됩니다.

지원 데이터 유형

Avala는 각각 목적에 맞게 구축된 시각화 및 어노테이션 워크플로우를 갖춘 5가지 데이터 모달리티를 처리합니다:
데이터 유형형식설명
이미지JPEG, PNG, WebP모든 2D 도구를 사용한 단일 프레임 시각화 및 어노테이션
비디오MP4, MOV프레임 시퀀스로 변환하여 재생, 프레임별 어노테이션, 객체 추적
포인트 클라우드PCD, PLYGPU 가속 렌더링과 큐보이드 어노테이션을 갖춘 3D LiDAR 스캔
MCAP / ROSMCAP카메라, LiDAR, 레이더, IMU 데이터를 포함한 멀티센서 컨테이너; 멀티패널 재생 및 멀티카메라 프로젝션
SplatGaussian SplatWebGPU 렌더링 Gaussian Splat 환경에서의 3D 장면 시각화 및 어노테이션

SDK

Python SDK

pip install avala로 설치 — 완전한 타입 힌트와 비동기 지원.

TypeScript SDK

npm install @avala-ai/sdk로 설치 — Node.js와 브라우저에서 작동.

플랫폼 탐색

시각화

시각화

8가지 패널 유형, 6가지 포인트 클라우드 렌더링 모드, Gaussian Splat 지원을 갖춘 GPU 가속 멀티센서 뷰어.

어노테이션

어노테이션

품질 관리를 갖춘 2D, 3D, 비디오, 멀티센서 데이터를 위한 전문 어노테이션 도구.

통합

통합

S3, MCP, MCAP/ROS, 웹훅, 추론 파이프라인과 연결.

다음 단계

빠른 시작

60초 이내에 첫 번째 어노테이션 프로젝트를 생성하세요.

핵심 개념

데이터셋, 프로젝트, 작업, 어노테이션 수명 주기를 이해하세요.

시각화

멀티센서 뷰어, 3D 포인트 클라우드 렌더러, Gaussian Splat 뷰어를 탐색하세요.

SDK

Python 또는 TypeScript SDK를 설치하고 빌드를 시작하세요.