xtreme1-io/xtreme1

これは何？

主な機能

• 01バウンディングボックス、ポリゴン、ポリライン、キーポイントを使って2D画像にアノテーションできます。
• 023D LiDAR点群のラベリングに対応し、LiDARとカメラのセンサーフュージョンをサポートします。
• 032D/3D物体検出向けの事前ラベリングモデルを内蔵しています。
• 04クラス階層や属性を設定できるオントロジーを提供します。
• 05データ管理、品質モニタリング、ラベリングミスの検出機能を備えています。
• 06大規模言語モデル向けのRLHFアノテーションツールをベータ版で提供します。

ユースケース

• 自動運転やロボティクスの認識モデル向けに、カメラやLiDARのデータをラベリングする。
• 2Dまたは3Dの物体検出・セグメンテーション用データセットを構築する。
• 画像データセットをキュレーション・可視化し、モデルの学習データをデバッグする。
• 大規模言語モデルのRLHF向けに、選好データやフィードバックデータを作成する。

クイックスタート

1. 1

   最新のリリースパッケージをダウンロードします

   wget https://github.com/xtreme1-io/xtreme1/releases/download/v0.9.3/xtreme1-v0.9.3.zip
2. 2

   リリースパッケージを解凍します

   unzip -d xtreme1-v0.9.3 xtreme1-v0.9.3.zip
3. 3

   パッケージのディレクトリに移動し、Docker Composeですべてのサービスを起動します

   docker compose up
4. 4

   ブラウザーで http://localhost:8190 を開きます（Google Chromeを推奨）

使う前に知っておきたいこと

• !Dockerが必要です。初回起動時はデータベースの初期化に数分かかります。
• !組み込みのモデルコンテナは、NVIDIA GPUを搭載したLinuxサーバーでのみ動作します。
• !LLM向けRLHF機能はベータ版です。

収録されている特集

トピック

よくある質問

xtreme1 とは？

画像、3D LiDAR点群、LLMのRLHFに対応した、マルチモーダル学習データのアノテーションとキュレーションを行うオープンソースの統合プラットフォーム。 Xtreme1は、機械学習の学習データセットを構築するためのセルフホスト型データラベリング・アノテーションプラットフォームです。2D画像のアノテーション（バウンディングボックス、ポリゴン、ポリライン、キーポイント）、3D LiDAR点群のラベリング、LiDARとカメラのセンサーフュージョンに対応し、2D/3D物体検出や3Dセマンティック／インスタンスセグメンテーションなどのタスクを想定しています。

xtreme1 は無料で使えますか？ライセンスは？

xtreme1 は Apache-2.0 ライセンスのオープンソースです。商用製品で使う前にライセンス条件を確認してください。

xtreme1 は今もメンテナンスされていますか？

活発にメンテナンス中。xtreme1 の最終コミットは 2026年9月29日 です。

xtreme1 は何に使えますか？

自動運転やロボティクスの認識モデル向けに、カメラやLiDARのデータをラベリングする。 2Dまたは3Dの物体検出・セグメンテーション用データセットを構築する。 画像データセットをキュレーション・可視化し、モデルの学習データをデバッグする。 大規模言語モデルのRLHF向けに、選好データやフィードバックデータを作成する。

xtreme1 のインストール方法は？

最新のリリースパッケージをダウンロードします: wget https://github.com/xtreme1-io/xtreme1/releases/download/v0.9.3/xtreme1-v0.9.3.zip リリースパッケージを解凍します: unzip -d xtreme1-v0.9.3 xtreme1-v0.9.3.zip パッケージのディレクトリに移動し、Docker Composeですべてのサービスを起動します: docker compose up ブラウザーで http://localhost:8190 を開きます（Google Chromeを推奨）

xtreme1 はどこで入手できますか？

ソースコードとインストール手順は GitHub にあります：https://github.com/xtreme1-io/xtreme1