Segments.ai란 무엇인가요?

Segments.ai는 자율주행과 로봇 개발을 위한 3D 포인트 클라우드와 2D 이미지 동시 라벨링 플랫폼.

Segments.ai는 어떤 상황에서 사용하나요?

Segments.ai는 자율주행 인식 모델 학습용 라이다·카메라 데이터 라벨링, 산업용 로봇 비전 모델 훈련 데이터 구축, 머신 퍼셉션 개선을 위한 엣지 케이스 데이터 발굴 등의 상황에서 활용할 수 있습니다.

Segments.ai의 주요 기능은 무엇인가요?

Segments.ai의 핵심 기능으로는 로봇·자동차 산업 특화 멀티센서 데이터 라벨링, 머신러닝 기반 자동 라벨링 및 모델 보조 레이블링, 분류·감지·세그멘테이션 전 유형 지원 등이 있습니다.

세그먼츠AI

Segments.ai

자율주행과 로봇 개발을 위한 3D 포인트 클라우드와 2D 이미지 동시 라벨링 플랫폼

유료WebAPI

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검증된 사실

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최근 변경: 2025-10-02 Uber, 벨기에 멀티센서 데이터 라벨링 스타트업 Segments.ai 인수 — Uber AI Solutions에 통합해 자율주행·로보틱스 데이터 주석 역량 강화. 소스: https://silic

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가격 정보

유료시작 가격: 월 $800라이브 확인 2026-06-20

학술 연구 및 비상업적 용도로는 100% 무료로 사용할 수 있는 라이선스를 제공한다. 상업용인 Team 플랜은 연간 $9,600(월 평균 $800)부터 시작하며, 무제한 시트와 고급 라벨링 도구를 포함한다. 대규모 프로젝트를 위한 Enterprise 플랜은 별도 문의를 통해 맞춤형으로 제공된다.

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최근 업데이트와 소식

소식2025-10-02
Uber, 벨기에 멀티센서 데이터 라벨링 스타트업 Segments.ai 인수 — Uber AI Solutions에 통합해 자율주행·로보틱스 데이터 주석 역량 강화...
Uber, 벨기에 멀티센서 데이터 라벨링 스타트업 Segments.ai 인수 — Uber AI Solutions에 통합해 자율주행·로보틱스 데이터 주석 역량 강화.

소개AI 요약

Segments.ai는 로봇공학 및 자율 주행 산업에 특화된 클라우드 네이티브 멀티 센서 라벨링 플랫폼입니다. 3D LiDAR 포인트 클라우드와 2D 영상을 완벽하게 정합하며, 최신 SAM(Segment Anything Model) 엔진을 통합하여 고해상도 이미지와 복잡한 3D 환경에서도 독보적인 라벨링 속도와 정확도를 제공합니다.

활용 워크플로우

입력

AWS S3/GCP/Azure 클라우드 네이티브 데이터 소스LIDAR 및 Radar 기반 3D 포인트 클라우드 (PCD, LAS, PLY)고해상도 다중 카메라 RGB 이미지 시퀀스ROS (Robot Operating System) .bag 파일 데이터 스트림JSON 형태의 센서 캘리브레이션 및 메타데이터

세그먼츠AI

다중 센서 타임스탬프 동기화 및 3D-to-2D 공간 투영SAM(Segment Anything Model) 기반 자동 2D 마스킹 및 객체 추출3D 큐보이드(Cuboid) 정합 및 프레임 간 자동 객체 추적(Tracking)ML 기반 사전 주석(Pre-labeling) 및 포인트 클라우드 세그멘테이션실시간 협업 데이터 검수 및 퀄리티 컨트롤(QA) 파이프라인

출력

COCO/YOLO/KITTI/Cityscapes 표준 포맷 라벨객체별 고유 ID를 포함한 3D Bounding Box 데이터픽셀 단위의 정밀한 인스턴스/시맨틱 세그멘테이션 마스크Python SDK 및 API 연동 데이터 익스포트모델 학습용 커스텀 JSON 및 TFRecord 파일

액티브 러닝(Active Learning) 루프

모델 예측값의 불확실성을 계산하여 라벨러에게 난이도가 높은 데이터만 우선적으로 할당해 효율 극대화

엣지 케이스 시뮬레이션 연동

라벨링된 데이터를 기반으로 가상 환경에서 희귀 시나리오를 생성하기 위한 훈련 데이터 최적화 경로

워크플로우 자동화 API

Python SDK를 사용하여 데이터 업로드부터 라벨링 할당, 결과 수집까지 전 과정을 CI/CD 파이프라인에 통합

핵심 차별점: 3D LiDAR와 2D 카메라 데이터를 픽셀 단위로 정합하여 한 센서의 작업 결과를 실시간으로 다른 센서에 투영함으로써 다중 센서 데이터 구축 비용을 최소화합니다.