Was ist Rerun?
Rerun ist ein leistungsstarkes Open-Source-Tool zur Protokollverarbeitung und -visualisierung, das speziell für räumliche und verkörperte KI-Anwendungen entwickelt wurde. Mit seiner robusten Infrastruktur ermöglicht Rerun eine einfache Eingabe, Speicherung, Analyse und Übertragung von großangelegten multimodalen Daten. Die integrierten Funktionen zur visuellen Fehlersuche bieten eine effiziente Möglichkeit, Daten zu überwachen und zu beheben, sodass es zu einem unverzichtbaren Bestandteil für Entwickler und Forscher im KI-Bereich wird.
Was sind die Merkmale von Rerun?
- Multimodale Datenverarbeitung: Rerun unterstützt verschiedene Datentypen und stellt sicher, dass Benutzer mehrere Modalitäten effektiv protokollieren und visualisieren können.
- Zeitbewusstes Entity Component System (ECS): Das einzigartige Datenmodell ermöglicht es Benutzern, zeitliche Daten nahtlos zu verwalten und zu durchlaufen, wodurch das Verständnis der Datenentwicklung im Laufe der Zeit erleichtert wird.
- Interaktive Visualisierungen: Rerun bietet einen schnellen und leistungsstarken Viewer für sowohl Live- als auch aufgezeichnete Daten und bietet Echtzeit-Feedback und Einblicke.
- Integration mit beliebten Programmiersprachen: Rerun bietet SDKs für Python, C++ und Rust und macht es Entwicklern, die mit diesen Programmiersprachen vertraut sind, zugänglich.
- Integrierte Abfrage-APIs: Benutzer können zeitlich ausgerichtete Datensätze aus chaotischen Aufzeichnungen abfragen und extrahieren, was eine detaillierte Analyse und Verfeinerung der Daten ermöglicht.
- Einfache Installation und minimaler Codebedarf: Der Einstieg in Rerun ist unkompliziert und erfordert minimale Einrichtung und Code, um komplexe Daten schnell zu visualisieren.
Was sind die Eigenschaften von Rerun?
Rerun hebt sich in den folgenden Aspekten hervor:
- Open Source Natur: Durch die Open-Source-Natur sind Community-Beiträge und -Verbesserungen möglich, wodurch Rerun aktuell bleibt und sich den neuesten Entwicklungen im Bereich KI und Datenvisualisierung anpasst.
- Flexibles Design: Die Architektur ist so gestaltet, dass sie sich an verschiedene Anwendungsfälle anpasst, und ist für den Einsatz auf mehreren Plattformen konzipiert, ob nativ oder im Webbrowser.
- Effiziente Datenverarbeitung: Rerun umfasst Leistungsverbesserungen für eine schnellere Eingabe und eine geringere Speichernutzung, selbst beim Umgang mit großen Zeitseriendaten.
- Unterstützung von Videodaten: Die aktuellen Updates von Rerun beinhalten jetzt die Unterstützung von codierten Videodaten, wodurch die Nützlichkeit für Anwendungsfälle, die Videoanalysen beinhalten, erhöht wird.
Was sind die Anwendungsfälle von Rerun?
Rerun kann in verschiedenen Bereichen eingesetzt werden, darunter:
- Robotik: Entwickler können Rerun verwenden, um Protokolle zu visualisieren und zu debuggen, die während der Bewegungen und Interaktionen von Robotern generiert werden.
- KI-Forschung: Forscher können Rerun nutzen, um Datensätze zu analysieren und Ergebnisse in Echtzeit zu visualisieren, um besseres Verständnis und überzeugende Präsentationen zu ermöglichen.
- Datengetriebene Anwendungen: Anwendungen, die auf räumlichen Daten basieren, können von der Fähigkeit Reruns profitieren, komplexe Datensätze zu visualisieren und auf der Grundlage der gewonnenen Erkenntnisse fundierte Entscheidungen zu treffen.
Wie benutzt man Rerun?
Um mit Rerun zu beginnen, folgen Sie dem Schnellstartleitfaden, der für Ihre bevorzugte Programmiersprache verfügbar ist. Zum Beispiel in Python können Sie Rerun ganz einfach einrichten, indem Sie Folgendes ausführen:
import rerun as rr
# Rerun initialisieren
rr.init("meine_daten_generierende_anwendung")
# Mit dem Viewer verbinden
rr.connect()
# Verschiedene Datentypen protokollieren
rr.log("punkte", rr.Points3D(positionen))
rr.log("kamera", rr.Transform3D(pos, rot))
rr.log("kamera/bild", rr.Pinhole(intrinsiken))
rr.log("kamera/bild", rr.Image(tensor))
rr.log("reprojktionsfehler", rr.Scalar(fehlertoleranz))
Diese einfache Einrichtung ermöglicht es Ihnen, Daten live im Rerun-Viewer zu visualisieren.
