Rerun

什么是 Rerun？

Rerun 是一个为物理人工智能设计的数据堆栈，提供多模态日志处理和可视化。它提供托管的基础设施，用于大规模摄取、存储、分析和流式传输数据，并内置视觉调试功能，使其快速、灵活且易于使用。

主要特点：

• 开源： 在 MIT 和 Apache 2 下获得双重许可。
• 多模态可视化： 支持各种数据类型，包括 3D、图像和时间序列。
• 易于使用： 简单的安装和最少的代码即可开始使用。
• 可嵌入： 可视化工具可以在本地、Web 上运行，并且可以嵌入到笔记本和 Web 应用程序中。

如何使用 Rerun？

1. 安装：

   pip install rerun-sdk
   

2. 快速入门指南（Python）：

   import rerun as rr
   rr.init("my_data_generating_application")
   rr.connect()  # 连接到远程查看器
   ...
   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))
   

为什么 Rerun 很重要？

Rerun 通过允许用户执行以下操作来简化物理 AI 的数据引擎：

• 运行和记录数据以进行分析和训练。
• 使用 Rerun 查看器了解行为并查明问题。
• 可视化训练和评估，调试原型，并从混乱的日志中提取时间对齐的训练样本。

我可以在哪里使用 Rerun？

Rerun 可用于各种应用，包括：

• 机器人技术
• 自动驾驶汽车
• 计算机视觉
• 人工智能研发

开始使用 Rerun 的最佳方式？

• 尝试浏览器演示： 无需安装即可探索功能。
• 阅读文档： 了解功能和用法。
• 加入社区： 在 GitHub 和 Discord 上与其他用户互动。