Rerun - Pile de données pour l'IA physique

Rerun

3.5 | 347 | 0
Type:
Projets Open Source
Dernière mise à jour:
2025/07/08
Description:
Rerun est une pile de données open source pour l'IA physique, offrant une gestion des journaux multimodaux et une visualisation avec débogage intégré. Rapide, flexible et facile à utiliser.
Partager:
IA
visualisation
débogage
enregistrement de données
open source

Vue d'ensemble de Rerun

Qu'est-ce que Rerun ?

Rerun est une pile de données open source conçue pour l'IA physique, offrant une gestion et une visualisation multimodales des journaux. Il offre une infrastructure gérée pour ingérer, stocker, analyser et diffuser des données à l'échelle avec un débogage visuel intégré, ce qui le rend rapide, flexible et facile à utiliser.

Principales caractéristiques:

  • Open source: Double licence MIT et Apache 2.
  • Visualisation multimodale: Prend en charge différents types de données, notamment la 3D, les images et les séries chronologiques.
  • Facile à utiliser: Installation simple et code minimal requis pour commencer.
  • Intégrable: La visionneuse s'exécute nativement, sur le Web et peut être intégrée dans des blocs-notes et des applications Web.

Comment utiliser Rerun ?

  1. Installation:

    pip install rerun-sdk
    
  2. Guide de démarrage rapide (Python):

    import rerun as rr
    rr.init("my_data_generating_application")
    rr.connect()  # Se connecter à une visionneuse distante
    ...
    rr.log("points", rr.Points3D(positions))
    rr.log("camera", rr.Transform3D(pos, rot))
    rr.log("camera/image", rr.Pinhole(intrinsics))
    rr.log("camera/image", rr.Image(tensor))
    rr.log("reprojection_error", rr.Scalar(err))
    

Pourquoi Rerun est-il important ?

Rerun simplifie le moteur de données pour l'IA physique en permettant aux utilisateurs de :

  • Exécuter et enregistrer des données pour l'analyse et la formation.
  • Comprendre le comportement et identifier les problèmes avec la visionneuse Rerun.
  • Visualiser la formation et l'évaluation, déboguer les prototypes et extraire des échantillons de formation alignés dans le temps à partir de journaux désordonnés.

Où puis-je utiliser Rerun ?

Rerun peut être utilisé dans diverses applications, notamment :

  • Robotique
  • Véhicules autonomes
  • Vision artificielle
  • Recherche et développement en IA

Meilleure façon de commencer avec Rerun ?

  • Essayez la démo du navigateur: Explorez les fonctionnalités sans installation.
  • Lisez la documentation: Comprendre les capacités et l'utilisation.
  • Rejoignez la communauté: Interagissez avec d'autres utilisateurs sur GitHub et Discord.

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