Rerun

Rerunとは？

Rerunは、物理AI向けに設計されたオープンソースのデータスタックで、マルチモーダルログの処理と可視化を提供します。 組み込みのビジュアルデバッグにより、大規模なデータの取り込み、保存、分析、ストリーミングを行うための管理されたインフラストラクチャを提供し、高速、柔軟、使いやすくなっています。

主な機能：

• オープンソース： MITおよびApache 2の下でデュアルライセンスされています。
• マルチモーダル可視化： 3D、画像、時系列など、さまざまなデータ型をサポートします。
• 使いやすさ： 簡単なインストールと最小限のコードで開始できます。
• 埋め込み可能： ビジュアライザーは、ネイティブ、Web上で実行され、ノートブックやWebアプリケーションに埋め込むことができます。

Rerunの使い方？

1. インストール：

   pip install rerun-sdk
   

2. クイックスタートガイド（Python）：

   import rerun as rr
   rr.init("my_data_generating_application")
   rr.connect()  # リモートビューアに接続します
   ...
   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))
   

Rerunが重要な理由？

Rerunは、ユーザーが以下を実行できるようにすることで、物理AIのデータエンジンを簡素化します。

• 分析とトレーニングのためにデータを実行および記録します。
• Rerunビューアを使用して動作を理解し、問題を特定します。
• トレーニングと評価を可視化し、プロトタイプをデバッグし、乱雑なログから時間的に調整されたトレーニングサンプルを抽出します。

Rerunはどこで使用できますか？

Rerunは、以下を含むさまざまなアプリケーションで使用できます。

• ロボット工学
• 自動運転車
• コンピュータビジョン
• AIの研究開発

Rerunを始めるための最良の方法？

• ブラウザデモを試す： インストールせずに機能を探索します。
• ドキュメントを読む： 機能と使用法を理解します。
• コミュニティに参加する： GitHubとDiscordで他のユーザーと交流します。