xtreme1은(는) 무료로 사용할 수 있나요? 라이선스는 무엇인가요?

xtreme1은(는) Apache-2.0 라이선스의 오픈소스입니다. 상업용 제품에 사용하기 전에 라이선스 조건을 확인하세요.

xtreme1은(는) 아직 유지보수되고 있나요?

활발히 유지보수 중. xtreme1의 마지막 커밋은 2026년 9월 29일입니다.

xtreme1은(는) 어디에 사용할 수 있나요?

자율주행 또는 로보틱스 인식 모델을 위해 카메라 및 LiDAR 데이터를 라벨링합니다. 2D 또는 3D 객체 탐지 및 세그멘테이션 데이터셋을 구축합니다. 모델 학습 데이터의 문제를 디버깅하기 위해 이미지 데이터셋을 큐레이션하고 시각화합니다. 대규모 언어 모델의 RLHF를 위한 선호도 또는 피드백 데이터를 만듭니다.

xtreme1는 어떻게 설치하나요?

최신 릴리스 패키지를 다운로드합니다: wget https://github.com/xtreme1-io/xtreme1/releases/download/v0.9.3/xtreme1-v0.9.3.zip 릴리스 패키지의 압축을 풉니다: unzip -d xtreme1-v0.9.3 xtreme1-v0.9.3.zip 패키지 디렉터리로 이동한 다음 Docker Compose로 모든 서비스를 시작합니다: docker compose up 브라우저에서 http://localhost:8190을 엽니다(Google Chrome 권장)

xtreme1은(는) 어디서 받을 수 있나요?

소스 코드와 설치 방법은 GitHub에 있습니다: https://github.com/xtreme1-io/xtreme1

xtreme1-io/xtreme1

이미지, 3D LiDAR 포인트 클라우드, LLM RLHF를 아우르는 멀티모달 학습 데이터를 어노테이션하고 큐레이션하는 오픈소스 올인원 플랫폼입니다.

대체할 수 있는 제품:Scale AI

GitHub에서 보기 웹사이트

스타: 1,385
포크: 222
열린 이슈: 22
마지막 커밋: 24일 전

어떤 프로젝트인가요?

Xtreme1은 머신러닝 학습 데이터셋을 구축하기 위한 셀프 호스팅 데이터 라벨링 및 어노테이션 플랫폼입니다. 바운딩 박스, 폴리곤, 폴리라인, 키포인트를 이용한 2D 이미지 어노테이션과 3D LiDAR 포인트 클라우드 라벨링, LiDAR-카메라 센서 퓨전을 지원하며, 2D/3D 객체 탐지와 3D 시맨틱 또는 인스턴스 세그멘테이션 같은 작업에 적합합니다.

라벨링 외에도 데이터 관리와 품질 모니터링, 라벨링 오류를 찾아 수정하는 도구, 계층 구조와 속성을 설정할 수 있는 온톨로지, 모델 결과 시각화 기능을 제공합니다. 내장된 사전 라벨링 모델은 컨테이너에서 실행되며 NVIDIA GPU가 필요합니다. 대규모 언어 모델용 RLHF 어노테이션 도구는 베타로 제공됩니다.

이 플랫폼은 Docker Compose로 실행되며, 스토리지에 MySQL, Redis, MinIO를 사용하고 릴리스 패키지에 샘플 데이터셋을 포함합니다. 확장하려는 사용자는 소스 코드를 로컬에서 빌드할 수 있습니다. 릴리스는 Apache 2.0 라이선스로 제공되며 LF AI & Data Foundation에서 호스팅됩니다.

핵심 기능

01바운딩 박스, 폴리곤, 폴리라인, 키포인트를 사용해 2D 이미지를 어노테이션합니다.
023D LiDAR 포인트 클라우드를 라벨링하고 LiDAR-카메라 센서 퓨전을 지원합니다.
032D/3D 객체 탐지를 위한 내장 사전 라벨링 모델을 제공합니다.
04클래스 계층 구조와 속성을 설정할 수 있는 온톨로지를 제공합니다.
05데이터 관리, 품질 모니터링, 라벨링 오류 탐지 기능을 포함합니다.
06대규모 언어 모델용 RLHF 어노테이션 도구를 베타로 제공합니다.

활용 사례

자율주행 또는 로보틱스 인식 모델을 위해 카메라 및 LiDAR 데이터를 라벨링합니다.
2D 또는 3D 객체 탐지 및 세그멘테이션 데이터셋을 구축합니다.
모델 학습 데이터의 문제를 디버깅하기 위해 이미지 데이터셋을 큐레이션하고 시각화합니다.
대규모 언어 모델의 RLHF를 위한 선호도 또는 피드백 데이터를 만듭니다.

빠른 시작

1
최신 릴리스 패키지를 다운로드합니다
wget https://github.com/xtreme1-io/xtreme1/releases/download/v0.9.3/xtreme1-v0.9.3.zip
2
릴리스 패키지의 압축을 풉니다
unzip -d xtreme1-v0.9.3 xtreme1-v0.9.3.zip
3
패키지 디렉터리로 이동한 다음 Docker Compose로 모든 서비스를 시작합니다
docker compose up
4
브라우저에서 http://localhost:8190을 엽니다(Google Chrome 권장)

사용 전 알아둘 점

Docker가 필요하며, 처음 시작할 때 데이터베이스를 초기화하는 데 몇 분 정도 걸립니다.
내장 모델 컨테이너는 NVIDIA GPU가 탑재된 Linux 서버에서만 실행됩니다.
LLM용 RLHF 기능은 베타 버전입니다.

포함된 컬렉션

컴퓨터 비전 라이브러리 및 도구 강화학습 프레임워크와 학습 환경

토픽

#data-labeling #annotation #computer-vision #point-cloud #lidar #multimodal #object-detection #rlhf #3d-annotation #annotation-tool

자주 묻는 질문

xtreme1은(는) 무엇인가요?: 이미지, 3D LiDAR 포인트 클라우드, LLM RLHF를 아우르는 멀티모달 학습 데이터를 어노테이션하고 큐레이션하는 오픈소스 올인원 플랫폼입니다. Xtreme1은 머신러닝 학습 데이터셋을 구축하기 위한 셀프 호스팅 데이터 라벨링 및 어노테이션 플랫폼입니다. 바운딩 박스, 폴리곤, 폴리라인, 키포인트를 이용한 2D 이미지 어노테이션과 3D LiDAR 포인트 클라우드 라벨링, LiDAR-카메라 센서 퓨전을 지원하며, 2D/3D 객체 탐지와 3D 시맨틱 또는 인스턴스 세그멘테이션 같은 작업에 적합합니다.
xtreme1은(는) 무료로 사용할 수 있나요? 라이선스는 무엇인가요?: xtreme1은(는) Apache-2.0 라이선스의 오픈소스입니다. 상업용 제품에 사용하기 전에 라이선스 조건을 확인하세요.
xtreme1은(는) 아직 유지보수되고 있나요?: 활발히 유지보수 중. xtreme1의 마지막 커밋은 2026년 9월 29일입니다.
xtreme1은(는) 어디에 사용할 수 있나요?: 자율주행 또는 로보틱스 인식 모델을 위해 카메라 및 LiDAR 데이터를 라벨링합니다. 2D 또는 3D 객체 탐지 및 세그멘테이션 데이터셋을 구축합니다. 모델 학습 데이터의 문제를 디버깅하기 위해 이미지 데이터셋을 큐레이션하고 시각화합니다. 대규모 언어 모델의 RLHF를 위한 선호도 또는 피드백 데이터를 만듭니다.
xtreme1는 어떻게 설치하나요?: 최신 릴리스 패키지를 다운로드합니다: wget https://github.com/xtreme1-io/xtreme1/releases/download/v0.9.3/xtreme1-v0.9.3.zip 릴리스 패키지의 압축을 풉니다: unzip -d xtreme1-v0.9.3 xtreme1-v0.9.3.zip 패키지 디렉터리로 이동한 다음 Docker Compose로 모든 서비스를 시작합니다: docker compose up 브라우저에서 http://localhost:8190을 엽니다(Google Chrome 권장)
xtreme1은(는) 어디서 받을 수 있나요?: 소스 코드와 설치 방법은 GitHub에 있습니다: https://github.com/xtreme1-io/xtreme1

요약은 프로젝트 README를 바탕으로 AI가 작성했습니다. GitHub 통계는 매일 갱신됩니다.