Zegami — платформа для визуализации и исследования больших наборов изображений и связанных метаданных, ориентированная на научные и промышленные приложения. Программный продукт предоставляет средства для загрузки, индексации и интерактивного просмотра коллекций изображений вместе с их атрибутами, позволяя исследователям и аналитикам быстро обнаруживать закономерности, аномалии и корреляции. Интерфейс сочетает в себе табличное представление метаданных и визуальную сетку изображений с возможностью фильтрации, сортировки и группирования по пользовательским свойствам.
Платформа поддерживает интеграцию с рабочими процессами машинного обучения: пользователи могут аннотировать изображения, формировать тренировочные наборы и экспортировать данные для обучения моделей. Zegami также предоставляет инструменты для быстрого прототипирования анализов, вывода статистики по выбранным подмножествам и сравнения результатов разных фильтров. Исторические сведения о проекте ограничены; доступные описания указывают на его развитие в контексте задач визуального поиска и управления коллекциями изображений, однако подробная хронология и данные о коммерческих версиях могут быть ограничены или изменены со временем.
- Масштабируемая визуализация: сетка миниатюр с подгрузкой и гибкой настройкой представления для больших коллекций.
- Фильтрация и поиск: многофакторные фильтры по метаданным, полнотекстовый поиск и сохранение запросов.
- Аннотации и разметка: инструменты для пометок, классификации и разметки регионов на изображениях.
- Интеграция с ML-рабочими процессами: экспорт размеченных наборов, поддержка форматов данных для обучения и валидации моделей.
- Сравнение и выборка: функции сравнения подмножеств, выделения аномалий и отбора репрезентативных примеров.
- Работа с метаданными: загрузка, редактирование и массовое обновление свойств изображений, привязка произвольных атрибутов.
- Экспорт и совместное использование: экспорт выборок и метаданных для внешнего анализа и совместной работы в командах.
- Интерактивная аналитика: базовые визуализации распределений и сводной статистики по выбранным фильтрам.