세그먼츠AI

Segments.ai

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

무료 + 유료WebAPI

소개

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.

주요 기능

로봇·자동차 산업 특화 멀티센서 데이터 라벨링
머신러닝 기반 자동 라벨링 및 모델 보조 레이블링
분류·감지·세그멘테이션 전 유형 지원
엣지 케이스·실패 케이스 자동 식별 도구
라벨링 팀과 엔지니어 협업 워크플로우 통합

장점 & 단점

웹검색을 통해 수집된 사용자 피드백 정보입니다

장점

3D 포인트 클라우드 뷰어의 성능이 뛰어나 대용량 데이터도 원활하게 처리되며, 웹 브라우저 기반으로 별도 설치 없이 접근 가능합니다. 2D-3D 자동 투영 기능이 실제로 작업 시간을 크게 단축시켜주고, 단축키와 UI가 직관적이라 새 팀원도 빠르게 적응할 수 있습니다. API와 Python SDK가 잘 정리되어 있어 기존 ML 파이프라인과 통합하기 좋고, 데이터 품질 관리를 위한 검토(Review) 워크플로우도 체계적으로 갖춰져 있습니다.
멀티클래스 라벨링 시 이미지당 5분에서 10-20초로 작업 시간 대폭 단축
3D 포인트 클라우드와 2D 이미지 오버레이로 노이즈 많은 샷의 맥락 파악 용이
경쟁사와 달리 BIN이 아닌 PCD 같은 일반 포맷 지원
세그멘테이션 비트맵 다운로드와 액티브 러닝 통합에 강력한 Python SDK 제공
석박사 과정 학생을 위한 관대하고 신속한 학술 라이선스 프로그램 운영
3D 타일 기술로 무제한 포인트 클라우드 처리하며 대용량에서도 UI 반응성 유지

단점

Team 플랜이 월 $200부터 시작해 소규모 팀이나 스타트업에게는 가격 부담이 있으며, 한국어 문서나 한국어 UI 지원이 공식적으로 없어 초기 학습에 시간이 걸릴 수 있습니다. 3D 라벨링 특화 도구인 만큼 순수 2D 프로젝트에는 기능이 과하거나 비효율적일 수 있고, 매우 대규모 데이터셋을 처리할 때는 엔터프라이즈 플랜으로 업그레이드해야 하는 경우가 많습니다. 오프라인 작업은 지원하지 않아 인터넷 연결이 필수입니다.
신규 사용자에게 인터페이스가 혼란스럽고 고급 기능 숙달에 상당한 시간 소요
복잡한 머신러닝 작업을 위한 구체적인 가이드 문서가 부족함
구성 옵션 누락과 신규 기능 릴리스 시 간헐적 개발 버그 발생
Labelbox나 V7 같은 엔터프라이즈 경쟁사 대비 커스터마이제이션 옵션 제한
3D 큐보이드 조정 인터페이스에 적응하는 데 시간이 걸리는 UI friction 존재

가격 정보

무료 + 유료시작 가격: 월 $800

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.

가격표 확인하기

정보 확인일: 2026. 9. 10.