Segments.ai Vor- und Nachteile

Ich bin Masterstudent und konnte kein gutes Werkzeug für die Annotation von 3D-Punktwolken finden, bis ich Segments.ai entdeckte. Sie stellten mir großzügigerweise eine kostenlose akademische Lizenz zur Verfügung. Dieses Werkzeug war genau das, was ich brauchte. Es ist einfach zu bedienen, akzeptiert allgemeine Formate wie PCD (nicht nur BIN-Formate), und sie senden hilfreiche E-Mails und Google Colab-Notebooks. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Es gibt nicht viel, was man an Segments.ai nicht mögen könnte. Ich wünschte, sie würden mehr Videos auf YouTube machen, da sie sehr hilfreich sind. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Das Beste an segments.ai ist, wie schnell man Bilder labeln kann. Mit anderen Tools, die ich verwendet habe, konnte es bis zu 5 Minuten dauern, um ein Bild zu labeln. Aber mit segments.ai kann es nur 10-20 Sekunden dauern, um ein Bild mit mehreren Klassen zu labeln.

Der Grund, warum es so einfach ist, Bilder mit segments.ai zu labeln, ist, dass dieses Produkt mit mehreren verschiedenen Funktionen wie Bearbeiten mit Superpixeln, Pinsel, Polygon usw. ausgestattet ist und es auch eine Autosegmentierung (die derzeit im Beta-Modus ist) bietet.

Zudem ist es als Manager auch sehr einfach, Statistiken für jeden Labeler zu sehen, und dieses Produkt hat auch eine sehr schöne Überprüfungsfunktion, sodass man Fehler leicht korrigieren kann. Fehler passieren jedoch selten, da dieses Tool das Labeln von Bildern so einfach macht.

Darüber hinaus gibt es, sobald man mit einem Labeling-Projekt fertig ist, ein erstaunliches Python-SDK, das es sehr einfach macht, sowohl Bilder als auch Segmentierungs-Bitmaps herunterzuladen.

Ich möchte auch hinzufügen, dass, wenn ich auf Probleme mit segments.ai stoße (was selten passiert), ihr Team sehr schnell reagiert und äußerst hilfsbereit ist. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Bisher habe ich nichts gefunden, was mir an segments.ai nicht gefällt. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

An easy interface and export function. Free academic access. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

It would be nice to have options to export annotations straight from the web version, without using Pythin SDA. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Ich liebe alle seine Funktionen und wie einfach es sowohl für 2D- als auch 3D-Labeling ist. Die Datensatz-Erstellung und der Export sind einfach und intuitiv. Das Labeling, insbesondere in 2D, basiert auf vielen Werkzeugen (Superpixel, Pinsel usw.), die die Erfahrung einfach und unkompliziert machen, um sie einer unerfahrenen Person zu erklären. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Die 3D-Visualisierung bleibt manchmal hängen, weil sie sehr rechenintensiv ist. Es wäre interessant, ein Feature für "hierarchische Kennzeichnung" einzuführen, was bedeutet, dass mehrere Instanz-IDs für dasselbe Pixel/Punkt vorhanden sind. Dies ist nützlich, zum Beispiel im landwirtschaftlichen Bereich, wo sowohl die Segmentierung von Pflanzeninstanzen als auch von Blattinstanzen nützlich ist, sodass jedes Pixel einer bestimmten Pflanze und einem bestimmten Blatt zugeordnet werden muss. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Vielseitige Annotationsoptionen: Die vielfältige Palette von Annotationsarten, von Begrenzungsrahmen bis hin zu Schlüsselpunkten, ermöglicht es mir, verschiedene Datentypen genau zu kennzeichnen und so eine umfassende Annotation für meine Projekte sicherzustellen.

KI-unterstützte Beschriftung: Die KI-gestützte Vorbeschriftungsfunktion ist ein echter Zeitersparer. Sie beschleunigt nicht nur den Annotationsprozess, sondern verbessert auch die Genauigkeit, indem sie intelligent Labels vorhersagt und die Qualität meiner annotierten Datensätze erhöht. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Komplexität für neue Benutzer: Datenannotierungstools können manchmal eine Lernkurve haben, insbesondere für Benutzer, die neu im Konzept der Datenkennzeichnung sind oder nur begrenzte technische Kenntnisse haben. Die Navigation auf der Plattform, das Verständnis von Annotationsarten und die Nutzung fortgeschrittener Funktionen könnten anfangs herausfordernd sein.

Qualitätskontrolle: Die Sicherstellung der Genauigkeit und Konsistenz von Annotationen kann eine Herausforderung darstellen, insbesondere bei der Arbeit mit komplexen oder großen Datensätzen. Benutzer könnten Schwierigkeiten haben, qualitativ hochwertige Annotationen über verschiedene Annotatoren hinweg aufrechtzuerhalten oder Diskrepanzen in der Kennzeichnung zu beheben. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

It is easy to work together on projects. The UI is easy to understand and the API is fast. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Could be faster on large point cloud sequence Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Segments.ai ist sehr genau, selbst bei komplexen Bildern. Auch Segments.ai ist sehr schnell, selbst bei großen Bildern. Die Software kann Bilder schnell und effizient verarbeiten. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Segments.ai kann eine steile Lernkurve haben, besonders für Benutzer, die mit Bildannotierungssoftware nicht vertraut sind. Die Dokumentation für Segments.ai ist etwas unzureichend. Zum Beispiel gibt es keine Dokumentation darüber, wie die Software für maschinelle Lernaufgaben verwendet wird. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Mit der Hilfe von Segments.ai können Sie Ihre Bilder leicht mit der passenden Klasse kennzeichnen. Da wir wissen, dass das Kennzeichnen ein zeitaufwändiger Prozess ist, löst Segments.ai dieses Problem sehr einfach. Es hat ein erstaunliches Python-SDK, das Ihr Leben sehr erleichtert, indem es die Möglichkeit bietet, die Bilder und Segmentierungs-Bitmaps herunterzuladen. Ihr Support-Team ist sehr hilfsbereit und reagiert schnell, sodass Sie Ihre Arbeit reibungslos erledigen können. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Ich denke, es gibt nichts, was mir an Segments.ai nicht gefällt. Es ist sehr hilfreich, das einzige, was sie verbessern müssen, ist, dass sie bitte mehr Dokumentationsdaten hinzufügen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Ich mag, dass die Software verschiedene Stufen der Grobheit für die Segmentierung bietet, was dem Benutzer hilft, kleine Details oder große Objekte auf einmal zu erfassen, ohne sie neu starten zu müssen. Es ist auch einfach, die Segmente zu korrigieren, wenn kleine Teile ihnen fälschlicherweise zugewiesen werden, indem man die Grobheitsstufe verwendet oder es einfach manuell macht. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Ich denke, es gibt noch Raum für Verbesserungen bei der Segmentierung von 3D-Eingaben, insbesondere bei großen, die die Software manchmal verlangsamen. Aber angesichts der Schwierigkeit, solche Daten zu kennzeichnen, ist segments.ai immer noch sehr nützlich und ein vielversprechender Weg, um den erforderlichen Aufwand zu reduzieren. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Die Benutzerfreundlichkeit des Editors zum Kennzeichnen meines Datensatzes, als Datenersteller, war segment.ai äußerst hilfreich, um meinen Datensatz für die panoptische Segmentierung zu kennzeichnen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

vielleicht ist es ein bisschen schwierig, zwischen der Kennzeichnung der Objekte zu wechseln, wenn man mehrere Objekte hat Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.