Rerun 概述
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？
安装：
pip install rerun-sdk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。
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