¿Qué es Rerun?
Rerun es una potente herramienta de manejo y visualización de registros de código abierto específicamente diseñada para aplicaciones de IA espacial y corporal. Con su infraestructura robusta, Rerun permite la ingestión, almacenamiento, análisis y transmisión de datos multimodales a gran escala de manera sencilla. Las características integradas de depuración visual proporcionan una forma eficiente de monitorear y solucionar problemas de datos, lo que lo convierte en un componente esencial para desarrolladores e investigadores en el campo de la IA.
¿Cuáles son las características de Rerun?
- Manejo de Datos Multimodales: Rerun admite varios tipos de datos, asegurando que los usuarios puedan registrar y visualizar múltiples modalidades de manera efectiva.
- Sistema de Componentes de Entidad (ECS) Consciente del Tiempo: El modelo de datos único permite a los usuarios gestionar y recorrer datos temporales sin problemas, facilitando la comprensión de la evolución de los datos a lo largo del tiempo.
- Visualizaciones Interactivas: Rerun ofrece un visor rápido y potente tanto para datos en vivo como grabados, brindando retroalimentación e información en tiempo real.
- Integración con Lenguajes Populares: Rerun ofrece SDKs para Python, C++ y Rust, lo que lo hace accesible para desarrolladores familiarizados con estos lenguajes de programación.
- APIs de Consulta Integradas: Los usuarios pueden consultar y extraer conjuntos de datos alineados temporalmente de grabaciones desordenadas, lo que permite un análisis detallado y un refinamiento de los datos.
- Fácil Instalación y Mínimos Requisitos de Código: Comenzar con Rerun es sencillo, requiriendo una configuración mínima y poco código para visualizar datos complejos rápidamente.
¿Cuáles son las características de Rerun?
Rerun se destaca en los siguientes aspectos:
- Naturaleza de Código Abierto: Al ser de código abierto, permite contribuciones y mejoras comunitarias, asegurando que Rerun se mantenga actualizado con los últimos desarrollos en IA y visualización de datos.
- Diseño Flexible: La arquitectura está diseñada para adaptarse a diversos casos de uso y está construida para funcionar en múltiples plataformas, tanto de forma nativa como en un navegador web.
- Procesamiento Eficiente de Datos: Rerun incluye mejoras de rendimiento para una ingestión más rápida y un uso de memoria más bajo, incluso al manejar grandes conjuntos de datos temporales.
- Soporte para Datos de Video: Las actualizaciones recientes de Rerun ahora incluyen soporte para datos de video codificados, aumentando su utilidad para casos de uso que involucran análisis de video.
¿Cuáles son los casos de uso de Rerun?
Rerun puede ser utilizado en varios campos, incluyendo:
- Robótica: Los desarrolladores pueden usar Rerun para visualizar y depurar registros generados durante los movimientos y interacciones robóticas.
- Investigación en IA: Los investigadores pueden aprovechar Rerun para analizar conjuntos de datos, visualizando resultados en tiempo real para una mejor comprensión y presentaciones.
- Aplicaciones Basadas en Datos: Las aplicaciones que dependen de datos espaciales pueden beneficiarse de la capacidad de Rerun para visualizar conjuntos de datos complejos y tomar decisiones informadas basadas en los conocimientos extraídos de los datos.
¿Cómo usar Rerun?
Para comenzar a usar Rerun, siga la guía de inicio rápido disponible para su lenguaje de programación preferido. Por ejemplo, en Python, puede configurar Rerun fácilmente ejecutando:
import rerun as rr
# Inicializar Rerun
rr.init("mi_aplicación_de_generación_de_datos")
# Conectar al visor
rr.connect()
# Registrar varios tipos de datos
rr.log("puntos", rr.Points3D(posiciones))
rr.log("cámara", rr.Transform3D(pos, rot))
rr.log("cámara/imagen", rr.Pinhole(intrínsecos))
rr.log("cámara/imagen", rr.Image(tensor))
rr.log("error_de_reproyección", rr.Scalar(err))
Esta configuración simple le permite comenzar a visualizar datos en vivo en el visor de Rerun.
