Rerunとは何ですか？
Rerunは、空間的および体現されたAIアプリケーション向けに特別に設計された オープンソースのログ処理および可視化ツール です。この強力なインフラストラクチャにより、Rerunは大規模なマルチモーダルデータの容易な取り込み、保存、分析、およびストリーミングを実現します。組み込みの視覚デバッグ機能は、データの監視とトラブルシューティングを効率的に行うための方法を提供し、AI分野の開発者や研究者にとって必須のコンポーネントとなっています。
Rerunの特徴は何ですか？
- マルチモーダルデータ処理: Rerunはさまざまなデータタイプをサポートしており、ユーザーが複数のモダリティを効果的にログ記録および可視化できるようにしています。
- 時間に応じたエンティティコンポーネントシステム（ECS）: ユニークなデータモデルにより、ユーザーは時間的データの管理と遡りがシームレスに行え、データの時間的変化を理解しやすくなります。
- インタラクティブな可視化: Rerunは、生データと録画データの両方のための迅速かつ強力なビューワーを提供し、リアルタイムのフィードバックや洞察を提供します。
- 人気プログラミング言語との統合: RerunはPython、C++、RustのSDKを提供しており、これらのプログラミング言語に慣れた開発者にとってアクセスしやすくなっています。
- 組み込みのクエリアピ: ユーザーは、混沌とした録画から時間に整列したデータセットをクエリし、抽出することができ、詳細な分析とデータの洗練が可能です。
- 簡単なインストールと最小限のコード要件: Rerunの使用を始めるのは簡単で、複雑なデータを迅速に可視化するための最小限のセットアップとコードが必要です。
Rerunの特性は何ですか？
Rerunは以下の点で際立っています:
- オープンソースの性質: オープンソースであることで、コミュニティからの貢献や拡張が可能になり、RerunはAIやデータ可視化の最新の進展に対応し続けます。
- 柔軟なデザイン: アーキテクチャはさまざまなユースケースに適応するように作られており、ネイティブまたはウェブブラウザで動作することを想定されています。
- 効率的なデータ処理: Rerunには、大規模な時系列データセットを扱う際の迅速な取り込みと低メモリ使用を実現するためのパフォーマンス向上が含まれています。
- ビデオデータのサポート: Rerunの最近のアップデートでは、エンコードされたビデオデータのサポートが追加されており、ビデオ分析に関連するユースケースの実用性が向上しています。
Rerunの使用例は何ですか？
Rerunはさまざまな分野で利用できます:
- ロボティクス: 開発者は、ロボットの動きや相互作用中に生成されたログを可視化し、デバッグするためにRerunを使用できます。
- AI研究: 研究者は、データセットを分析し、リアルタイムで結果を可視化して理解を深め、プレゼンテーションに活用できます。
- データ駆動型アプリケーション: 空間データに依存するアプリケーションは、複雑なデータセットを可視化し、データから導き出された洞察に基づいて情報に基づいた意思決定を行うためにRerunの利点を享受できます。
Rerunの使い方は？
Rerunを使用し始めるには、好みのプログラミング言語のクイックスタートガイドに従ってください。たとえば、Pythonの場合、次のように簡単にRerunをセットアップできます。
import rerun as rr
# Rerunを初期化
rr.init("my_data_generating_application")
# ビューワーに接続
rr.connect()
# 様々なデータ型をログ記録
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))
この簡単なセットアップで、Rerunビューワーでデータの可視化を開始できます。
