# Segments.ai Plataforma multisensor de etiquetado de datos para equipos de robótica y autonomía. - Findings24: - Sitio web: - Precios: Freemium - Categorías: Developer Tools ## ¿Qué es Segments.ai? Segments.ai es una plataforma multisensor de etiquetado de datos para equipos de robótica y autonomía, centrada en la anotación de imágenes, el etiquetado de nubes de puntos 3D y los flujos de trabajo que combinan datos de cámaras y LiDAR. La página del producto la presenta como una herramienta para crear mejores conjuntos de datos y acelerar el proceso de etiquetado sin alejarse de los pipelines de ML existentes. La plataforma incluye interfaces web para imágenes, nubes de puntos y secuencias, además de herramientas asistidas por ML, interfaces de fusión de sensores y acceso programático mediante un SDK de Python y una API. Los precios se organizan en los planes Core, Fusion y Enterprise, y los niveles superiores añaden opciones avanzadas de integración, seguridad y personalización de flujos de trabajo. ## ¿Qué puede hacer Segments.ai? ### Interfaces de etiquetado multiformato Anota imágenes de cámaras, nubes de puntos y secuencias en la misma plataforma, con compatibilidad con interfaces de imágenes, nubes de puntos y secuencias. ### Flujos de trabajo asistidos por modelos Utiliza herramientas de etiquetado basadas en ML, aprendizaje activo y pipelines de etiquetado asistido por modelos para acelerar la anotación y mejorar la coherencia. ### Gestión del proceso de etiquetado Gestiona conjuntos de datos y operaciones de etiquetado con herramientas de control de calidad y gestión de organizaciones, además de paneles de métricas en los planes de nivel superior. ### Compatibilidad con la fusión de sensores Trabaja con interfaces de fusión de sensores para proyectos multisensor avanzados que combinan datos de imágenes y nubes de puntos. ### Integración programática Integra el etiquetado en pipelines existentes con un SDK de Python, una API pública, webhooks y conexiones con buckets en la nube. ### Exportación y conectividad con flujos de trabajo Exporta etiquetas a flujos de trabajo y frameworks de ML populares, con compatibilidad documentada con PyTorch, TensorFlow y Hugging Face en la página del SDK. ## Casos de uso ### Creación de conjuntos de datos multisensor Los equipos que crean conjuntos de datos para robótica o autonomía pueden anotar datos de cámaras y LiDAR en un solo lugar, en vez de dividir el trabajo entre herramientas independientes. ### Anotación de imágenes 2D Los equipos de visión por computadora pueden etiquetar imágenes 2D con cuadros delimitadores, segmentación, puntos clave, polígonos y polilíneas, usando funciones asistidas por ML para reducir el trabajo repetitivo. ### Etiquetado de nubes de puntos 3D Los equipos de percepción que trabajan con LiDAR pueden etiquetar nubes de puntos, incluidos flujos de trabajo para objetos dinámicos y objetos estáticos descritos mediante el modo por lotes y herramientas de combinación de nubes de puntos. ### Integración programática con pipelines Los equipos de ingeniería pueden conectar Segments.ai a su pipeline de ML con el SDK de Python, la API, proveedores de almacenamiento en la nube y webhooks para automatizar la gestión de conjuntos de datos. ### Gestión de operaciones de etiquetado Las organizaciones que necesitan supervisar la calidad del etiquetado pueden usar herramientas de control de calidad y gestión de organizaciones, así como paneles de métricas de los niveles superiores, para gestionar el proceso de forma más sistemática. ## Preguntas frecuentes ### ¿Segments.ai ofrece una prueba o licencias gratuitas? Segments.ai ofrece una prueba gratuita de 14 días. La página de precios también menciona licencias académicas gratuitas para estudiantes o investigadores, y el equipo afirma estar dispuesto a analizar opciones para startups según su etapa y necesidades. ### ¿Qué tipos de datos y flujos de trabajo admite Segments.ai? Sí. La plataforma admite interfaces de imágenes, nubes de puntos y secuencias, además de integraciones con buckets en la nube, acceso mediante el SDK de Python y la API, y exportaciones a flujos de trabajo de ML populares. ### ¿Pueden los equipos usar Segments.ai tanto para el etiquetado manual como para flujos de trabajo programáticos? La fuente describe el etiquetado basado en la web para imágenes 2D y nubes de puntos 3D, además de la gestión programática de conjuntos de datos mediante el SDK de Python y la API. También menciona interfaces de fusión de sensores para configuraciones multisensor avanzadas. ### ¿Qué tipos de anotación se documentan en la fuente? La fuente destaca la anotación de imágenes, el etiquetado de nubes de puntos y el etiquetado multisensor para robótica y autonomía. No proporciona una lista completa de todos los formatos de anotación compatibles, más allá de ejemplos como cuadros delimitadores, segmentación, puntos clave, polígonos y polilíneas. ### ¿Para quién es más adecuado Segments.ai? Segments.ai está orientado a ingenieros de aprendizaje automático, equipos de visión por computadora, científicos de datos y flujos de trabajo de robótica y autonomía. La página de precios también distingue entre los planes Core, Fusion y Enterprise para distintos niveles de complejidad y automatización de la configuración. ## Datos rápidos - **Categoría**: Etiquetado de datos / herramienta para desarrolladores - **Plataforma**: Plataforma web con SDK de Python y API - **Usuarios principales**: Ingenieros de aprendizaje automático, equipos de visión por computadora, científicos de datos y equipos de robótica y autonomía - **Datos compatibles**: Imágenes, nubes de puntos, secuencias y datos multisensor - **Modelo de precios**: Planes de pago con una prueba gratuita de 14 días; planes Fusion y Enterprise con precios bajo presupuesto - **Integraciones**: Almacenamiento en la nube, webhooks y exportaciones a flujos de trabajo de ML populares