自然言語でAIとチャットし、自動的に画像にアノテーションを行います。
ラベル付けしたい対象を自然言語で説明すると、AIが自動的にアノテーションを作成します。
2Dアノテーション、3D点群、6D物体姿勢データセット、品質チェック、クラウド学習、エクスポートにわたるTjMakeBotの機能をご覧ください。
2D/3Dアノテーション、6D姿勢データセット、モデルアセット、品質チェック、学習、エクスポート、ワークフロー制御にわたるTjMakeBotの機能をご覧ください。
ラベル付けしたい対象を自然言語で説明すると、AIが自動的にアノテーションを作成します。
2Dボックスだけでなく下流処理に使える3D姿勢が必要なロボティクスや身体性AIデータセットで6D Poseモードを使えます。
検出、セグメンテーション、回転物体、キーポイント、点群、物体姿勢データセットに合うアノテーション方式を選択できます。
モデルアセットキーをラベルに紐づけ、複数オブジェクトで再利用し、エクスポートされる姿勢メタデータを下流ツールと揃えます。
レビュー、データセットバージョン、学習への引き継ぎ、デリバリーをつなげて、単発作業から繰り返せる制作フローへ進めます。
Move from isolated annotation actions into shared review routing, issue handling, and delivery checkpoints.
Connect approved output to dataset versions, training results, and customer handoff.
Use the platform to manage permissions, audit requirements, and deployment planning.
Integrate automation, API access, and review processes into one platform.
学習済みモデルをPyTorch、ONNX、TensorRT、CoreML、TFLite、OpenVINO、NCNNなどにエクスポート。
GPU加速でクラウド上でYOLOモデルを学習します。
ブラウザで直接LiDARと点群データに3Dバウンディングボックスでアノテーション。PCDとPLY対応。
エクスポート前にモデルアセット不足、無効な奥行き、重複オブジェクトID、カメラ問題、見えない投影を検出します。
annotations_pose6d.json、quality_report.json、BOP形式のシーンファイルを含む姿勢データセットをエクスポートします。
YOLO、Pascal VOC、COCO、CSV形式に対応。
カスタムFPSで動画からフレームを抽出し、データセットを作成します。
学習済みモデルを使用して、複数画像の物体を自動検出します。
インターフェースは複数言語に対応しています。
トラックパッドユーザー向けに最適化されたズーム・パン操作。
高解像度画像を効率的に処理します。
コア機能は完全無料で、ブラウザ上で直接動作します。
さらに深く知りたいですか?ワークフロー、データセットバージョン、品質管理、チーム制作を探索しましょう。
アノテーション、レビュー、学習、書き出し、納品を一つのデータワークフローでつなぎます。
ワークフローページを見る →版の固定、公開履歴、再現可能な学習を通じて、データセットを納品可能な資産に変えます。
版管理ページを見る →抜き取り検査、レビューの往復、手戻り、受け入れゲートをプラットフォーム内の標準フローに組み込みます。
品質管理ページを見る →共有ワークスペース、役割分担、進捗の可視化で、チーム規模のデータ生産を支えます。
チーム生産ページを見る →レビューガバナンス、デプロイオプション、監査範囲、APIアクセス計画を評価する際は、料金とセキュリティページをご覧ください。