Reseñas y detalles del producto de Segments.ai

Soy estudiante de maestría y no pude encontrar una buena herramienta para la anotación de nubes de puntos 3D hasta que encontré Segments.ai. Me proporcionaron generosamente una licencia académica gratuita. Esta herramienta era exactamente lo que necesitaba. Es fácil de usar, acepta formatos generales como PCD (no solo formatos BIN), y envían correos electrónicos útiles y cuadernos de Google Colab. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

No hay mucho que no guste de Segments.ai. Ojalá hicieran más videos en YouTube ya que son muy útiles. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Lo mejor de segments.ai es lo rápido que se pueden etiquetar imágenes. Con otras herramientas que he usado, podría tomar hasta 5 minutos etiquetar una imagen. Pero con segments.ai puede tomar tan solo 10-20 segundos etiquetar una imagen con varias clases.

La razón por la que es tan fácil etiquetar imágenes con segments.ai es que este producto viene con varias características diferentes, como editar con superpíxeles, pincel, polígono, etc., y también viene con autosegmentación (que hasta ahora está en modo beta).

Además, como gerente, también es muy fácil ver estadísticas para cada etiquetador y este producto también tiene una función de revisión muy buena para que puedas corregir errores fácilmente. Sin embargo, los errores rara vez ocurren, ya que esta herramienta hace que sea muy fácil etiquetar imágenes.

Además, una vez que terminas con un proyecto de etiquetado, hay un increíble SDK de Python que facilita mucho la descarga tanto de imágenes como de mapas de bits de segmentación.

También me gustaría añadir que cuando encuentro problemas con segments.ai (lo cual rara vez ocurre), su equipo responde muy rápido y son extremadamente serviciales. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Hasta ahora no he encontrado nada que no me guste de segments.ai. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Me encantan todas sus características y lo fácil que es tanto para el etiquetado en 2D como en 3D. La creación y exportación de conjuntos de datos es simple e intuitiva. El etiquetado, especialmente en 2D, depende de muchas herramientas (superpíxeles, pinceles, etc.) que hacen que la experiencia sea fácil y sencilla de explicar a una persona sin experiencia. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

La visualización en 3D se queda atascada a veces porque es muy pesada computacionalmente. Sería interesante introducir una característica de "etiquetado jerárquico", lo que significa tener múltiples identificadores de instancia para el mismo píxel/punto. Esto es útil, por ejemplo, en el ámbito agrícola donde tanto la segmentación de instancias de plantas como de hojas son útiles, por lo que cada píxel debe estar asociado a una planta específica y a una hoja específica. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Opciones versátiles de anotación: La diversa gama de tipos de anotación, desde cuadros delimitadores hasta puntos clave, me permite etiquetar con precisión varios tipos de datos, asegurando una anotación completa para mis proyectos.

Etiquetado asistido por IA: La función de pre-etiquetado impulsada por IA es un verdadero ahorrador de tiempo. No solo acelera el proceso de anotación, sino que también mejora la precisión al predecir etiquetas de manera inteligente, elevando la calidad de mis conjuntos de datos anotados. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Complejidad para Nuevos Usuarios: Las herramientas de anotación de datos pueden tener a veces una curva de aprendizaje, especialmente para los usuarios que son nuevos en el concepto de etiquetado de datos o tienen experiencia técnica limitada. Navegar por la plataforma, entender los tipos de anotación y usar funciones avanzadas puede ser un desafío inicialmente.

Control de Calidad: Asegurar la precisión y consistencia de las anotaciones puede ser un desafío, especialmente al tratar con conjuntos de datos complejos o grandes. Los usuarios pueden enfrentar dificultades para mantener anotaciones de alta calidad entre diferentes anotadores o al abordar discrepancias en el etiquetado. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

It is easy to work together on projects. The UI is easy to understand and the API is fast. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Could be faster on large point cloud sequence Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Segments.ai es muy preciso, incluso para imágenes complejas. Además, Segments.ai es muy rápido, incluso para imágenes grandes. El software puede procesar imágenes de manera rápida y eficiente. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Segments.ai puede tener una curva de aprendizaje pronunciada, especialmente para los usuarios que no están familiarizados con el software de anotación de imágenes. La documentación para Segments.ai es un poco deficiente. Por ejemplo, no hay documentación sobre cómo usar el software para tareas de aprendizaje automático. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Con la ayuda de Segments.ai puedes etiquetar fácilmente tus imágenes con la clase apropiada. Como sabemos, el etiquetado es un proceso que consume mucho tiempo y Segments.ai resuelve este problema muy fácilmente. Tiene un increíble SDK de Python que facilita mucho tu vida al proporcionar la facilidad de descargar las imágenes y los mapas de bits de segmentación. Su equipo de soporte es muy útil y rápido con las respuestas para que puedas realizar tu trabajo sin problemas. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Creo que no hay nada que no me guste de Segments.ai. Es muy útil, lo único que tienen que mejorar es que por favor añadan más datos de documentación. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Me gusta que el software ofrezca diferentes niveles de granularidad para la segmentación, ayudando al usuario a captar pequeños detalles u objetos grandes de una vez sin necesidad de reiniciarlo. También es fácil corregir los segmentos cuando pequeñas partes se asignan incorrectamente a ellos, utilizando el nivel de granularidad o simplemente haciéndolo a mano. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Creo que todavía hay margen de mejora al segmentar entradas 3D, especialmente las grandes que a veces hacen que el software sea lento. Pero considerando la dificultad de etiquetar este tipo de datos, segments.ai sigue siendo muy útil y una forma prometedora de reducir el esfuerzo requerido. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

La facilidad de usar el editor para etiquetar mi conjunto de datos, como creador del conjunto de datos, segment.ai fue muy útil para etiquetar mi conjunto de datos para la segmentación panóptica. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

tal vez cuando tienes múltiples objetos, cambiar entre etiquetar los objetos es un poco difícil Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Mi equipo estaba buscando una herramienta para ayudarnos a verificar nuestros algoritmos de datos 3D y estaba emocionado de ver que segments.ai tenía una función para superponer nubes de puntos 3D con imágenes 2D. Esto resultó muy útil para dar contexto a los etiquetadores sobre lo que estaban viendo en 3D, especialmente en tomas ruidosas.

Otra característica que fue muy útil para nosotros fue la capacidad de visualizar la nube de puntos de intensidad, que faltaba en varias otras plataformas que investigamos. Poder visualizar bien los datos de intensidad fue crítico para interpretar nuestra nube de puntos de manera significativa. Segments.ai ofrece una gama de opciones de visualización agradables, como el tamaño de los puntos y paletas de colores, para que pudiéramos alternar a nuestro gusto.

Finalmente, las características de etiquetado 3D fueron muy prácticas. La opción de configuración para generar cajas delimitadoras en tamaños de objetos preestablecidos fue útil para nosotros, ya que estábamos trabajando con un solo objeto de tamaño conocido. La interpolación entre fotogramas para secuencias de nubes de puntos también fue excelente, generando automáticamente cajas delimitadoras estimadas para los fotogramas subsiguientes después de la primera etiqueta manual. Estas características nos ahorraron mucho tiempo.

Excelente plataforma de etiquetado, especialmente para datos 3D. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Algunas características tenían un puñado de lagunas de desarrollo, como opciones que faltaban en las configuraciones o simplemente faltaban en la documentación. También mi equipo notó un puñado de errores, pero el equipo de segments.ai fue extremadamente receptivo al solucionarlos cuando se informaron. En general, la plataforma parecía estar en un nivel de desarrollo en el que las cosas no siempre son perfectas, pero los problemas se resolvían lo suficientemente rápido como para no representar un problema mayor. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.