Détection et localisation
Localisez les objets dans les images, vidéos et nuages de points avec des boîtes 2D et des cuboïdes 3D.
Ground truth défendable
Une ground truth qui préserve la scène.
Transformez caméra, LiDAR et télémétrie synchronisés en données d’entraînement revues pour la Physical AI. Annotez en 2D, 3D et sur des séquences sans perdre le contexte requis par vos modèles.
Logiciel, assistance ciblée par modèle et opérations gérées en option fonctionnent dans un seul workflow qualité.
Séquence 041
Capteurs synchronisésVidéo multicaméra
00:18:42.320
Track actif · 047
LiDAR et nuages de points
- Annotation
- Revue humaine
- Contrôle qualité
Contrôle qualitéPrêt pour la version
Données MCAP et ROS
LiDAR et nuages de points
Vidéo multicaméra
Télémétrie et trajectoires
Multimodal par conception
Une scène synchronisée. Chaque décision de ground truth.
Les modèles de Physical AI apprennent du mouvement et du contexte, pas d’images isolées. Avala maintient caméra, nuages de points et trajectoires alignés pendant l’annotation et la revue.
Segmentation
Créez des masques d’image et segmentez des nuages de points avec une assistance ciblée lorsque disponible.
Suivi et classification
Maintenez les objets suivis et polylignes 4D cohérents sur la séquence, puis envoyez les exceptions en revue.
Contrôle du workflow
Placez les contrôles qualité dans le pipeline.
Composez des workflows visuels et conditionnels avec schémas de labels, formation propre à la tâche, revue humaine et estimations de coût par station. Ajoutez le consensus de classification ou des analyses pour certains types spatiaux lorsqu’ils sont pris en charge.
Définir schémas et logique conditionnelle
Assister certains workflows de boîtes et masques
Acheminer le travail vers une revue humaine
Conditionner la remise du dataset au QC
Preuves de la version
Séquence 041 / version 014
- Annotateur
- operator-27
- État de la revue
- Accepté
- Historique QC
- 06 → 07
Qualité traçable
Gardez les preuves attachées au label.
Suivez l’attribution des annotateurs et reviewers, les états d’acceptation ou de rejet et l’historique QC des tracks 3D. Les workflows natifs peuvent aussi préserver les versions et la provenance du producteur lors des modifications.
Sorties d’entraînement pour Physical AI
La géométrie que les équipes de Physical AI livrent vraiment.
Explorez les workflows pris en charge pour la détection, la segmentation, la géométrie et le suivi de séquences, sans le bruit d’un catalogue d’annotation généraliste.
Détection et localisation
Localisez les objets dans les images et les scènes 3D.
Segmentation
Créez des régions de classe ou d’objet dans les données caméra et les nuages de points.
Géométrie de scène
Tracez les limites propres à la tâche et la géométrie séquentielle.
Suivi et classification
Préservez l’identité et les attributs dans les séquences prises en charge.
Apportez une scène représentative
Prouvez le workflow ground truth avant de le déployer à grande échelle.
Nous cartographierons avec votre équipe un échantillon de capteur, le contrat d’acceptation, le parcours de revue et la remise du dataset.