边界框注释通过在对象周围绘制精确的矩形框来帮助机器人检测和跟踪对象。该技术增强了机器人应用中用于自主导航、物体操作和实时决策的人工智能模型。
骨架注释将关键点映射到物体或人体上，使机器人能够分析姿势、手势和运动。这增强了人机交互、运动跟踪和辅助机器人中人工智能驱动的应用程序。
Unitlab 支持同步相机视图、图像、视频、音频、文本、文档、地理空间影像和关联传感器记录。
可以。相关视图可在共享时间上下文中分组，使不同相机中的目标、动作和属性保持一致。
团队可使用边界框、分割、多边形、关键点、目标轨迹、时间标签、分类、属性和关系。
可以。逐帧时间线、关键帧、跟踪、时间范围和同步播放支持长时间演示与回合。
本体、属性、关系、事件标签和序列上下文可在保留多模态结构的同时编码交互。
团队可搜索、筛选、去重、平衡和版本化机器人数据，再将选定数据送入标注与质量保证。
可以。BYO 模型流程支持领域预标注和模型闭环修正。
指南、审查角色、问题、返工、审批和完整历史帮助团队跨任务统一标签。
Unitlab 支持大型数据集、长序列、数据集版本、协作流程以及程序化上传和导出。
