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解決する課題

LightlyStudioは、AIトレーニング用の大規模な画像・動画データセットを準備する複雑さを処理するために設計されたデータキュレーション・管理ツールです。数百万のファイルを手動で整理して関連サンプルを見つけたり、重複を削除したり、アノテーションを効率的に管理したりする問題を、クラウドサービスにデータをアップロードする必要なく解決します。

仕組み

このツールはローカルサーバーとして実行され、ウェブブラウザで開きます。ユーザーはローカルの画像や動画（S3、GCS、Azureなどのクラウドストレージにあるものも含む）をローカルデータベースにインデックス化します。埋め込みを使用して画像間の関係を可視化し、ユーザーは類似画像のクラスターをなげなわ選択してグリッドをフィルタリングできます。また、スクリプト可能なインデックス化、クエリ、COCOやYOLOなどの形式でのデータエクスポートのためのPython APIも提供します。

対象ユーザー

主にコンピュータビジョンエンジニアやデータサイエンティストを対象としており、画像・動画データセットのキュレーション、ラベリング、モデル予測とグラウンドトゥルースの評価を行う必要があります。

ハイライト

• ローカルファースト処理： データと画像はマシンから離れることがなく、プライバシーとセキュリティを確保します。
• 高性能： 単一のMacBook M1で200万以上の画像と埋め込みを処理可能です。
• インテリジェントキュレーション： 埋め込みプロットとサンプリング技術を使用して、多様で代表的なサンプルを選び、ラベリングコストを削減します。
• 拡張可能： SAM（Segment Anything Model）プラグインなどの自動ラベリング用プラグインをサポートします。
• 包括的なワークフロー： 生データのインデックス化からモデル評価、トレーニング用エクスポートまでのパイプライン全体をカバーします。