rerun
viewer fix
Rerun은 로봇 스타일 데이터를 모델링, 수집, 저장, 쿼리 및 보기 위한 다중 모드 데이터 스택을 구축하고 있습니다. 이는 로봇 공학, 공간 및 구현 AI, 생성 미디어, 산업 처리, 시뮬레이션, 보안 및 건강과 같은 분야에서 사용됩니다.
재실행은 사용하기 쉽습니다! Rerun SDK(C++, Python 및 Rust에서 사용 가능)를 사용하여 이미지, 텐서, 포인트 클라우드, 텍스트와 같은 데이터를 기록하세요. 로그는 실시간 시각화를 위해 Rerun Viewer로 스트리밍되거나 나중에 사용하기 위해 파일로 스트리밍됩니다. 또한 데이터프레임 API를 통해 기록된 데이터를 쿼리할 수도 있습니다.
몇 분 안에 시작하세요. 계정이 필요하지 않습니다.
import rerun as rr # pip install rerun-sdk
rr . init ( "rerun_example_app" )
rr . connect () # Connect to a remote viewer
# rr.spawn() # Spawn a child process with a viewer and connect
# rr.save("recording.rrd") # Stream all logs to disk
# Associate subsequent data with 42 on the “frame” timeline
rr . set_time_sequence ( "frame" , 42 )
# Log colored 3D points to the entity at `path/to/points`
rr . log ( "path/to/points" , rr . Points3D ( positions , colors = colors ))
…pip install rerun-sdk 또는 conda 에 설치cargo add rerun 네트워크를 통해 로그 데이터를 스트리밍하거나 .rrd 데이터 파일을 로드하려면 rerun 바이너리도 필요합니다. pip install rerun-sdk 또는 cargo install rerun-cli --locked --features nasm 사용하여 설치할 수 있습니다(아래 참고 참조). Python SDK만 Viewer와 함께 번들로 제공되는 반면 C++ 및 Rust는 항상 별도의 설치에 의존합니다.
참고 : nasm Cargo 기능을 사용하려면 nasm CLI가 설치되어 경로에 사용 가능해야 합니다. 또는 이 기능 활성화를 건너뛸 수도 있지만 이로 인해 비디오 디코딩 성능이 저하될 수 있습니다.
이제 모든 터미널에서 rerun --help 실행할 수 있습니다.
우리는 활발한 개발을 진행하고 있습니다. 추가하고 싶은 기능이 많이 있으며 API는 계속 발전하고 있습니다. 획기적인 변화를 기대하세요!
몇 가지 단점:
Rerun은 2D, 3D, 텍스트, 시계열, 텐서 등과 같은 풍부한 다중 모드 데이터를 포함하는 복잡한 프로세스를 이해하고 개선하는 데 도움을 주기 위해 만들어졌습니다. 이는 로봇 공학, 시뮬레이션, 컴퓨터 비전 또는 이와 관련된 모든 산업에서 사용됩니다. 시간이 지남에 따라 진화하는 많은 센서 또는 기타 신호.
진공 청소 로봇을 만들고 있는데 로봇이 계속 벽에 부딪힌다고 가정해 보겠습니다. 왜 그런 짓을 하는 걸까요? 디버깅하려면 도구가 필요하지만 일반 디버거는 도움이 되지 않습니다. 마찬가지로 텍스트를 기록하는 것만으로는 그다지 도움이 되지 않습니다. 로봇은 "출입문 통과"를 기록할 수 있지만 벽이 문이라고 생각하는 이유는 설명되지 않습니다.
필요한 것은 로봇이 작은 머리 속에 갖고 있는 세계의 다양한 표현을 모두 기록할 수 있는 시각적 및 시간적 디버거입니다.
또한 이러한 모든 데이터 스트림이 시간이 지남에 따라 어떻게 변화하는지 확인하여 무엇이 잘못되었는지, 언제, 왜 문제가 발생했는지 정확히 찾아낼 수 있기를 원합니다.
어쩌면 태양의 눈부심이 센서 중 하나에 잘못된 방식으로 닿아 분할 네트워크를 혼란시켜 잘못된 개체 감지로 이어지는 것으로 밝혀졌을 수도 있습니다. 아니면 LiDAR 스캐닝 코드의 버그였을 수도 있습니다. 아니면 로봇의 주행 거리계가 깨졌기 때문에 로봇이 아파트의 다른 곳에 있다고 생각했을 수도 있습니다. 아니면 수천 가지 다른 것 중 하나일 수도 있습니다. 재방송이 여러분이 알아내는 데 도움이 될 것입니다!
그러나 로봇의 관점에서 세상을 보는 것은 단지 디버깅을 위한 것이 아닙니다. 알고리즘을 개선하는 방법, 설정할 새로운 테스트 사례 또는 수집할 데이터 세트에 대한 아이디어도 제공합니다. 또한 동료, 상사, 고객에게 로봇의 두뇌에 대해 설명할 수도 있습니다. 등. 보는 것은 믿는 것입니다. 이미지는 천 단어의 가치가 있으며, 다중 모드 시간 로깅은 천 개의 이미지의 가치가 있습니다 :)
데이터를 보고 이해하는 것이 로봇공학 발전의 핵심이지만 한 가지가 더 있습니다. 시각화를 위해 수집한 데이터를 사용하여 로봇에서 실행되는 모델과 알고리즘을 훈련하고 평가하기 위한 새로운 데이터세트를 만들 수도 있습니다. Rerun은 정확히 해당 목적을 위해 녹음에서 깨끗한 데이터세트를 쉽게 추출할 수 있도록 쿼리 API를 제공합니다.
물론 Rerun은 단순한 로봇 이상의 용도로 유용합니다. 어떤 형태로든 센서가 있거나 시간이 지남에 따라 2D 또는 3D 상태가 변화하는 경우 Rerun은 훌륭한 도구입니다.
Rerun은 오픈 코어 모델을 사용합니다. 이 저장소의 모든 내용은 오픈 소스로 유지되며 무료입니다(맥주와 자유 모두).
상용 데이터 플랫폼도 구축하고 있습니다. 현재는 일부 선택된 디자인 파트너에게만 제공됩니다. 관심이 있으시면 여기를 클릭하세요.
Rerun 오픈 소스 프로젝트는 개별 개발자의 요구를 대상으로 합니다. 상용 제품은 컴퓨터 비전 및 로봇공학 제품을 구축하고 실행하는 팀의 특정 요구 사항을 대상으로 합니다.
연구에 Rerun을 사용할 때 이를 인용하여 작업에 대한 기여를 인정하시기 바랍니다. 이는 논문의 소프트웨어 또는 방법 섹션에 Rerun에 대한 참조를 포함하여 수행할 수 있습니다.
권장 인용 형식:
@software { RerunSDK ,
title = { Rerun: A Visualization SDK for Multimodal Data } ,
author = { {Rerun Development Team} } ,
url = { https://www.rerun.io } ,
version = { insert version number } ,
date = { insert date of usage } ,
year = { 2024 } ,
publisher = { {Rerun Technologies AB} } ,
address = { Online } ,
note = { Available from https://www.rerun.io/ and https://github.com/rerun-io/rerun }
}"버전 번호 삽입"을 사용한 Rerun 버전으로 바꾸고 "사용 날짜 삽입"을 연구에서 도구를 사용한 날짜로 바꾸십시오. 이 인용 형식은 Rerun의 개발팀이 자신의 작업에 대해 적절한 공로를 인정받고 다른 연구자가 도구를 쉽게 발견할 수 있도록 하는 데 도움이 됩니다.
ARCHITECTURE.mdCODE_OF_CONDUCT.mdCODE_STYLE.mdCONTRIBUTING.mdBUILD.mdrerun_py/README.md - Python SDK에 대한 지침rerun_cpp/README.md - C++ SDK에 대한 지침 .whl 다운로드하세요.pip install rerun_sdk<…>.whl 실행( <…> 를 실제 파일 이름으로 교체)rerun --version
