머신 러닝을 위해 이미지 데이터 세트를 다루는 분이라면 정확한 주석이 모델 성능에 얼마나 중요한지 잘 알고 계실 것입니다. 이미지 주석 소프트웨어는 원시 데이터를 AI 모델이 사용할 수 있는 형태로 변환하는 데 필수적입니다. 이미지의 객체에 태그를 지정하든, 이미지의 일부를 분할하든, 아니면 단순히 학습을 위한 데이터를 준비하든, 적절한 도구를 사용하면 작업 시간을 절약하고 고품질 결과를 얻을 수 있습니다. 오늘날 사용 가능한 최고의 이미지 주석 소프트웨어를 살펴보고 이러한 소프트웨어가 어떻게 데이터에 레이블을 더욱 효율적으로 지정하는 데 도움이 되는지 알아보겠습니다.
1. 플라이픽스 AI
FlyPix AI는 위성 및 항공 이미지를 유용한 인사이트로 더욱 쉽게 변환할 수 있는 이미지 주석 소프트웨어를 개발했습니다. 농경지 모니터링, 도시 변화 추적, 환경 감시 등 어떤 작업을 하든, 저희 플랫폼은 물체 감지, 변화 모니터링, 이상 징후 포착을 손쉽게 지원합니다. 농업, 도시 계획, 환경 모니터링 등 상세한 지리공간 분석이 필요한 산업에 적합하도록 설계되었습니다.
저희 플랫폼은 누구나 사용할 수 있도록 설계되었으며 코딩이 필요하지 않습니다. 맞춤형 AI 모델을 만들고 학습시켜 원하는 방식으로 이미지에 주석을 추가할 수 있습니다. 드론 영상부터 초분광 및 LiDAR 데이터까지 다양한 데이터 소스를 지원하므로 필요에 따라 유연하게 작업할 수 있습니다. 혼자 작업하든 대규모 팀의 일원으로 작업하든, 프로젝트의 규모와 관계없이 고객의 요구에 맞는 솔루션을 제공합니다.
주요 특징:
- 객체 감지, 분할 및 변경 감지를 위한 무코드 플랫폼
- 위성, 드론, 초분광 및 LiDAR를 포함한 다양한 이미지 유형을 지원합니다.
- 코딩 없이 사용자 정의 AI 모델을 훈련하기 위한 대화형 주석 도구
- 히트맵 생성 및 변경 추적을 통한 실시간 분석
- API 액세스 및 전문가 지원 QA를 통한 엔터프라이즈급 지원
서비스:
- 지리공간 객체 탐지 및 위치 추정
- 이미지에서의 변화 및 이상 감지
- 시간 경과에 따른 객체의 동적 추적
- 맞춤형 분석을 위한 맞춤형 AI 모델 개발
- 기존 GIS 시스템과의 원활한 통합
- 데이터 패턴을 시각화하기 위한 히트맵 생성
가장 적합한 용도:
- 작물 모니터링 및 분석을 위한 농업
- 토지 이용 및 인프라 분석을 위한 도시 계획
- 생태계 변화 추적을 위한 환경 모니터링
- 현장 분석 및 프로젝트 모니터링을 위한 건설
연락처 및 소셜 미디어 정보:
- 웹사이트: 플라이픽스닷에이아이
- 주소: Robert-Bosch-Str. 7, 64293 Darmstadt, Germany
- 전화: +49 6151 2776497
- 이메일: info@flypix.ai
- 링크드인: www.linkedin.com/company/flypix-ai
2. 슈퍼애노테이트
SuperAnnotate는 머신 러닝 프로젝트를 위해 이미지와 비디오에 주석을 추가해야 하는 모든 사람을 위한 강력한 도구입니다. 방대하고 복잡한 데이터 세트를 처리하는 팀을 위해 설계되어 로봇 공학, 의료, 자율주행과 같은 산업에 적합한 솔루션입니다. 이 플랫폼은 간단한 이미지 레이블링부터 고급 객체 감지 및 분할까지 모든 기능을 한 곳에서 제공합니다.
SuperAnnotate의 가장 큰 장점은 협업이 정말 간편하다는 것입니다. 여러 팀원이 실시간으로 함께 작업할 수 있고, 플랫폼은 다양한 워크플로에 맞춰 조정됩니다. 소규모 프로젝트의 데이터에 주석을 달든 대규모 데이터 세트를 처리하기 위해 확장하든, SuperAnnotate는 원활한 운영을 지원합니다. 팀원 간의 동기화를 유지하면서 정확한 데이터에 빠르게 레이블을 지정해야 하는 기업에 효율적인 솔루션입니다.
주요 특징:
- 머신 러닝 프로젝트를 위한 이미지 및 비디오 주석 도구
- 팀 기반 주석을 위한 실시간 협업
- 대용량 데이터 세트를 처리할 수 있도록 확장 가능
- 귀하의 프로젝트 요구 사항에 맞춰 조정된 맞춤형 워크플로
- 주석 프로세스를 가속화하는 AI 기반 도구
가장 적합한 용도:
- 대량의 데이터에 레이블을 지정해야 하는 AI 및 머신 러닝 팀
- 로봇공학, 의료, 자율주행 분야 기업
- 대규모 주석 프로젝트에 함께 참여하는 팀
- 빠르고 고품질의 데이터 라벨링이 필요한 기업
연락처 및 소셜 미디어 정보:
- 웹사이트: www.superannotate.com
- 링크드인: www.linkedin.com/company/superannotate
- 트위터: x.com/superannotate
- 페이스북: www.facebook.com/superannotate
3. 데이터루프
Dataloop는 머신 러닝 프로젝트의 데이터 레이블링 프로세스를 자동화하는 데 있어 탁월한 성능을 발휘하는 이미지 주석 소프트웨어입니다. Dataloop의 가장 큰 장점은 의료, 자동차, 보안 등 다양한 산업 분야에서 대규모의 복잡한 데이터 세트를 처리할 수 있는 유연성과 기능입니다. 레이블링 프로세스 속도를 높이는 동시에 주석의 정확성과 품질을 보장하도록 설계되었습니다. 비디오, 이미지 또는 3D 데이터 작업을 수행하는 경우, Dataloop은 필요한 모든 도구를 제공합니다.
Dataloop의 장점은 자동화와 사람의 입력을 결합하는 방식입니다. 반복적인 작업을 처리할 수 있는 AI 기반 주석 도구를 제공하면서도 필요한 경우 사람의 감독을 받을 수 있는 옵션도 제공합니다. 이를 통해 팀은 품질 저하 없이 대량의 데이터를 더 쉽게 관리할 수 있습니다. 일회성 프로젝트를 진행하든 대용량 데이터 세트에 정기적으로 주석을 추가해야 하든, Dataloop은 필요에 맞게 조정 가능한 맞춤형 솔루션을 제공합니다.
주요 특징:
- 빠른 데이터 레이블링을 위한 AI 기반 주석 도구
- 이미지, 비디오 및 3D 데이터 주석 지원
- 품질 관리를 위한 인간의 입력을 통한 반복적인 작업 자동화
- 산업 전반에 걸쳐 대규모 데이터 세트에 확장 가능
- 프로젝트 요구 사항에 맞게 사용자 정의 가능한 워크플로
가장 적합한 용도:
- 이미지, 비디오, 3D 데이터를 포함한 대규모 데이터 세트를 사용하는 팀
- 의료, 자동차 및 보안 분야 기업
- 자동화와 인적 입력을 혼합하여 필요로 하는 프로젝트
- 유연하고 확장 가능한 주석 도구가 필요한 기업
연락처 및 소셜 미디어 정보:
- 웹사이트: dataloop.ai
- 주소: 2 Sapir st, Herzliya, POB 12580, 4685206, 이스라엘
- 이메일: info@dataloop.ai
- 링크드인: www.linkedin.com/company/dataloop
4. 부가가치세
CVAT(Computer Vision Annotation Tool)는 이미지와 비디오에 주석을 추가하는 데 널리 사용되는 오픈소스 소프트웨어입니다. 객체 감지, 분할, 추적과 같은 컴퓨터 비전 작업을 위해 설계되어 AI 및 머신러닝 프로젝트 팀에게 필수적인 도구입니다. CVAT는 사용자 친화적인 인터페이스를 제공하고 사용자 정의가 가능하여, 이제 막 시작하거나 더 복잡한 데이터 세트를 다루는 모든 팀에게 유용한 선택입니다.
이 플랫폼은 뛰어난 협업 기능을 통해 팀원들이 대규모 주석 프로젝트에서 원활하게 협업할 수 있도록 지원합니다. 소규모 프로젝트의 이미지에 주석을 달거나 머신러닝을 위해 비디오 데이터에 레이블을 지정해야 하는 경우, CVAT는 효율적으로 작업을 완료할 수 있는 유연성을 제공합니다. 또한, 오픈 소스이므로 라이선스 비용 없이 다양한 사용자가 이용할 수 있습니다.
주요 특징:
- 오픈 소스 및 사용자 정의 가능
- 머신 러닝 프로젝트를 위한 이미지 및 비디오 주석 지원
- 팀 기반 주석을 위한 협업 기능
- 객체 감지, 분할 및 추적 작업에 적합합니다.
- 대규모 데이터 주석을 위해 설계되었습니다.
가장 적합한 용도:
- 컴퓨터 비전 작업을 수행하는 AI 및 머신 러닝 팀
- 대규모 이미지 및 비디오 주석을 포함하는 프로젝트
- 무료 오픈 소스 솔루션을 찾는 팀
- 시각 데이터에 중점을 둔 연구개발 기업
연락처 및 소셜 미디어 정보:
- 웹사이트: www.cvat.ai
- 링크드인: www.linkedin.com/company/cvat-ai
- 페이스북: www.facebook.com/cvat.corp
5. 감독하에
Supervisely는 컴퓨터 비전 작업에 있어 다양한 기능을 제공하는 이미지 주석 소프트웨어입니다. 머신 러닝 모델 학습에 필수적인 이미지와 비디오에 매우 정밀하게 레이블을 지정할 수 있습니다. 이 플랫폼은 이미지 분할, 객체 감지, 핵심 포인트 주석 등의 작업을 위한 도구를 제공합니다. 뛰어난 유연성 덕분에 팀은 간단한 프로젝트부터 복잡한 AI 프로젝트까지 다양한 사용 사례에 맞춰 플랫폼을 조정할 수 있습니다.
Supervisely의 가장 큰 특징 중 하나는 3D 데이터 주석 지원으로, 로봇 공학이나 자율주행차와 같은 산업에 큰 도움이 될 수 있습니다. 또한, 이 플랫폼은 협업 기능에 중점을 두어 여러 사용자가 대규모 데이터세트를 함께 작업할 수 있도록 지원합니다. Supervisely의 깔끔한 인터페이스와 사용자 정의 가능한 워크플로 옵션을 통해 팀은 대규모 주석 프로젝트를 진행하는 동안에도 체계적인 작업을 수행할 수 있습니다.
주요 특징:
- 이미지, 비디오 및 3D 데이터 주석 지원
- 객체 감지, 분할 및 주요 지점 주석 도구
- 팀 기반 주석을 위한 협업 기능
- 다양한 프로젝트 요구 사항에 맞게 사용자 정의 가능한 워크플로
- 효율적인 모델 학습을 위한 머신 러닝 파이프라인과의 통합
가장 적합한 용도:
- AI 및 머신 러닝에서 컴퓨터 비전 작업을 수행하는 팀
- 3D 데이터 주석이 필요한 로봇 및 자율 주행차 회사
- 대규모 데이터세트에 대한 협업 기능이 필요한 팀
- 사용자 정의 가능하고 확장 가능한 주석 도구를 찾는 조직
연락처 및 소셜 미디어 정보:
- 웹사이트: supervisely.com
- 이메일: hello@supervisely.com
- 링크드인: www.linkedin.com/company/deep-systems
- 트위터: x.com/supervisely_ai
6. 하이브 AI
Hive AI는 객체 감지, 분류, 세분화 등 광범위한 작업을 지원하는 이미지 주석 소프트웨어를 제공합니다. 이 플랫폼은 특히 이미지, 비디오, 오디오 등 대규모 데이터 주석 처리를 지원하도록 설계되어 자율주행차 및 콘텐츠 관리 등 다양한 산업 분야에 적합합니다. Hive AI는 기여자 네트워크를 활용하여 데이터에 정확하고 효율적인 레이블을 부여하며, 이는 고품질 학습 데이터 세트를 생성하는 데 필수적입니다.
이 소프트웨어는 확장성과 머신러닝 워크플로와의 통합에 중점을 두고 설계되었습니다. Hive AI는 팀이 대량으로 데이터에 주석을 추가할 수 있는 도구를 통해 AI 모델 학습을 위한 데이터 준비 프로세스를 간소화하여 기업이 복잡한 데이터 세트를 더 쉽게 관리할 수 있도록 지원합니다.
주요 특징:
- 이미지, 비디오 및 오디오 주석 지원
- 대규모 데이터 프로젝트를 위한 확장 가능한 솔루션
- 객체 감지, 분류 및 분할을 위한 도구
- 머신 러닝 파이프라인과의 통합
- 정확한 주석을 위한 품질 관리 기능
가장 적합한 용도:
- AI 프로젝트를 위해 대규모 데이터 세트를 사용하는 팀
- 이미지, 비디오, 오디오에 주석을 달아야 하는 회사
- 확장 가능한 데이터 레이블링 솔루션이 필요한 기업
- 주석을 위해 인간 지능과 기계 지능을 결합해야 하는 팀
연락처 및 소셜 미디어 정보:
- 웹사이트: thehive.ai
- 이메일: sales@thehive.ai
- 링크드인: www.linkedin.com/company/hiveai/mycompany
7. 아펜
Appen은 AI 및 머신 러닝 프로젝트를 지원하는 안정적인 이미지 주석 소프트웨어 솔루션을 제공하는 것으로 잘 알려져 있습니다. Appen 플랫폼은 팀이 이미지 및 비디오 주석을 포함한 다양한 작업을 위해 데이터에 레이블을 지정할 수 있도록 지원합니다. Appen의 강점은 전 세계 인력을 활용하여 다양한 데이터 유형에 대해 빠르고 정확한 레이블링을 제공하는 크라우드소싱 방식에 있습니다. 이러한 접근 방식은 품질 저하 없이 빠르게 확장해야 하는 프로젝트에 이상적입니다.
이 플랫폼을 통해 기업은 기존 오버헤드 없이 대량의 데이터를 처리할 수 있습니다. Appen의 머신러닝 기능은 팀이 주석 처리 프로세스의 일부를 자동화하는 동시에, 인력은 데이터의 정확성과 AI 모델 학습에 대한 가용성을 보장합니다. 유연성과 확장성이 필요한 팀에게 실용적인 솔루션입니다.
주요 특징:
- 빠르고 정확한 데이터 라벨링을 위한 크라우드소싱 플랫폼
- 이미지, 비디오, 텍스트 주석 지원
- 주석 프로세스를 가속화하기 위한 자동화 도구
- 대용량 데이터 세트를 처리할 수 있도록 확장 가능
- 높은 정확도를 위한 인적 입력을 통한 품질 관리
가장 적합한 용도:
- 확장 가능한 데이터 레이블링이 필요한 AI 및 머신 러닝 프로젝트
- 대용량 이미지, 비디오 및 텍스트 데이터 세트를 사용하는 팀
- 크라우드소싱 데이터 라벨링의 이점을 얻는 프로젝트
- 유연하고 빠른 주석 도구가 필요한 기업
연락처 및 소셜 미디어 정보:
- 웹사이트: www.appen.com
- 주소: 12131 113th Ave, NE, Suite 100, Kirkland, WA 98034
- 전화: +1 206-800-2101
- 링크드인: www.linkedin.com/company/appen
8. 라벨 스튜디오
Label Studio는 오픈소스 이미지 주석 소프트웨어로, 데이터에 레이블을 지정하는 간편하고 사용자 정의 가능한 방식을 제공합니다. 객체 감지, 이미지 분할, 분류 등의 작업에 사용하는 도구의 유연성이 필요한 팀에 이상적입니다. 이 플랫폼은 텍스트부터 이미지, 비디오, 오디오까지 다양한 데이터 형식을 지원하여 머신 러닝 프로젝트에 매우 유용한 옵션입니다.
Label Studio의 장점은 오픈 소스라는 점입니다. 무료로 사용할 수 있고, 오픈 소스이기 때문에 필요에 따라 수정할 수 있습니다. 또한, 이 플랫폼은 협업 기능을 제공하여 팀원들이 대규모 프로젝트에서 효율적으로 협업할 수 있도록 지원합니다. 복잡한 데이터세트에 레이블을 지정할 수 있는 유연한 도구가 필요하다면 Label Studio가 확실한 선택입니다.
주요 특징:
- 오픈 소스이며 높은 사용자 정의 가능
- 이미지, 비디오, 텍스트를 포함한 다양한 데이터 형식을 지원합니다.
- 팀 기반 주석을 위한 협업 도구
- 간소화된 워크플로를 위해 머신 러닝 파이프라인과 통합
- 효율적인 데이터 라벨링을 위한 사용자 친화적 인터페이스
가장 적합한 용도:
- 데이터 주석을 위한 무료 오픈 소스 솔루션이 필요한 팀
- 다양한 형식의 복잡한 데이터 세트를 포함하는 프로젝트
- 유연하고 사용자 정의 가능한 주석 도구가 필요한 AI 및 머신 러닝 팀
- 다재다능한 도구를 찾는 연구팀과 개발자
연락처 및 소셜 미디어 정보:
- 웹사이트: labelstud.io
- 링크드인: www.linkedin.com/company/heartex
- 트위터: x.com/labelstudiohq
9. 라벨미
LabelMe는 머신 러닝 커뮤니티에서 이미지에 주석을 달고 데이터 세트를 생성하는 데 널리 사용되는 도구입니다. 오픈 소스이며 컴퓨터 비전 작업에서 데이터 레이블링을 더욱 효율적으로 수행할 수 있도록 설계되었습니다. 소규모 데이터 세트를 다루든 AI 모델 학습을 위해 대량의 이미지에 주석을 달든, LabelMe는 모든 작업을 처리할 수 있도록 설계되었습니다. 이 플랫폼은 사용이 간편하며, 객체 감지, 폴리곤 레이블링, 이미지 분할 등의 작업을 위한 도구를 제공합니다.
LabelMe의 장점 중 하나는 사용자 정의가 가능하고 다른 도구 및 워크플로와 원활하게 통합된다는 것입니다. 오픈 소스이므로 특정 요구에 맞게 조정하거나 추가 기능으로 확장할 수도 있습니다. 이미지에 주석을 달기 위한 무료의 유연한 솔루션을 찾는 연구자나 개발자라면 LabelMe가 최적의 선택이 될 수 있습니다.
주요 특징:
- 오픈 소스 및 사용자 정의 가능
- 객체 감지, 분할 및 폴리곤 레이블 지정을 지원합니다.
- 간편한 이미지 주석을 위한 간단한 인터페이스
- 다른 도구 및 워크플로와 잘 통합됩니다.
- 컴퓨터 비전 모델을 위한 데이터 세트 생성에 이상적입니다.
가장 적합한 용도:
- 오픈 소스 도구가 필요한 연구 개발 팀
- 이미지 데이터를 활용한 AI 및 머신러닝 프로젝트
- 사용자 정의 가능한 주석 솔루션을 찾는 개발자
- 객체 감지 및 이미지 분할 작업을 수행하는 팀
연락처 및 소셜 미디어 정보:
10. AI 확장
Scale AI는 업계에서 가장 강력한 이미지 주석 소프트웨어 플랫폼 중 하나를 제공합니다. 팀이 방대한 데이터세트에 최고의 정확도로 신속하게 레이블을 지정할 수 있도록 설계되었습니다. Scale AI는 인간 주석 담당자와 AI 기반 자동화를 결합하여 빠르고 안정적인 데이터 레이블링을 제공하며, 특히 자율주행 및 자연어 처리와 같은 복잡한 프로젝트에 적합합니다. 이 플랫폼은 간단한 이미지 레이블링부터 3D 포인트 클라우드 주석과 같은 더 복잡한 작업까지 모든 것을 처리할 수 있습니다.
Scale AI의 가장 큰 장점은 빠른 확장성으로, 대기업과 대기업에 필수적인 선택입니다. 다양한 데이터 유형을 지원하고 유연한 워크플로를 제공하므로 이미지, 비디오, 오디오 등 어떤 데이터든 Scale AI가 처리할 수 있습니다. Scale AI 플랫폼은 머신 러닝 모델과 완벽하게 통합되도록 설계되어 데이터 레이블링부터 AI 모델 학습까지 지연 없이 바로 진행할 수 있습니다.
주요 특징:
- 정확한 데이터 레이블링을 위해 인간 주석자와 AI를 결합합니다.
- 대용량 데이터 세트를 빠르게 처리할 수 있도록 확장 가능
- 이미지, 비디오 및 오디오 주석 지원
- 다양한 데이터 유형 및 산업에 맞는 유연한 워크플로
- 머신 러닝 파이프라인과 쉽게 통합됩니다.
가장 적합한 용도:
- 대규모 데이터 라벨링 프로젝트를 진행하는 AI 및 머신 러닝 팀
- 자율주행, 헬스케어, 자연어 처리 분야 기업
- 빠르고 확장 가능한 주석 솔루션이 필요한 회사
- 자동화와 인간 감독의 조합을 찾는 조직
연락처 및 소셜 미디어 정보:
- 웹사이트: scale.com
- 링크드인: www.linkedin.com/company/scaleai
- 트위터: x.com/scale_ai
- 페이스북: www.facebook.com/scaleapi
11. 사각형 레이블
RectLabel은 macOS용으로 설계된 사용하기 쉬운 이미지 주석 소프트웨어입니다. 객체 감지 및 머신 러닝 프로젝트를 위해 이미지에 주석을 추가해야 하는 팀과 개인에게 적합합니다. 제품, 차량 등 어떤 이미지든 RectLabel을 사용하면 경계 상자, 다각형, 핵심 지점을 손쉽게 만들 수 있습니다. 소규모 프로젝트나 복잡하지 않으면서도 간편한 도구를 원하는 모든 사람에게 훌륭한 선택입니다.
RectLabel의 장점 중 하나는 TensorFlow 및 Keras와 통합되어 사용자가 AI 모델 학습을 위해 레이블이 지정된 데이터를 직접 내보낼 수 있다는 것입니다. 또한 직관적인 인터페이스를 통해 기술 전문 지식이 부족한 사용자도 레이블 지정 작업을 더 빠르고 간편하게 수행할 수 있습니다. 사용하기 쉽고 학습 곡선이 높지 않은 이미지 주석 도구를 찾고 있다면 RectLabel이 훌륭한 선택입니다.
주요 특징:
- 이미지 주석을 위한 사용하기 쉬운 도구
- 경계 상자, 다각형 및 주요 포인트 주석을 지원합니다.
- TensorFlow 및 Keras와 통합하여 직접 모델 학습을 지원합니다.
- 소규모 프로젝트에 빠르고 효율적
- 가파른 학습 곡선이 없는 사용자 친화적인 인터페이스
가장 적합한 용도:
- 간단하고 효율적인 주석 도구가 필요한 개인 및 소규모 팀
- 안정적인 이미지 레이블링 소프트웨어를 찾는 macOS 사용자
- 객체 감지에 초점을 맞춘 AI 및 머신 러닝 프로젝트
- 모델 학습을 위해 TensorFlow 및 Keras를 사용하는 팀
연락처 및 소셜 미디어 정보:
- 웹사이트: rectlabel.com
12. V7
V7은 AI 및 머신 러닝 팀을 위해 설계된 차세대 이미지 주석 소프트웨어입니다. V7을 사용하면 자율주행차, 로봇, 의료 영상 등 복잡한 분야의 프로젝트에 필수적인 이미지, 비디오, 3D 데이터에 주석을 추가할 수 있습니다. V7 플랫폼은 강력한 AI 지원 주석 도구를 제공하여 라벨링 작업을 더욱 빠르고 정확하게 수행할 수 있도록 지원합니다. V7은 주석 작업의 일부를 자동화하여 팀이 더 중요한 작업에 집중할 수 있도록 지원하는 동시에, 사람의 감독을 통해 고품질 결과를 보장합니다.
V7의 가장 큰 특징 중 하나는 전체 주석 프로세스를 간소화하는 기능입니다. 이 플랫폼은 대규모 데이터세트를 다루는 팀에게 필수적인 협업을 지원하고, 이미지 분할, 객체 감지, 키포인트 레이블링을 위한 고급 도구를 제공합니다. 다양한 산업의 특정 요구에 맞춰 조정 가능한 다재다능한 도구로, 데이터 레이블링 프로젝트에 맞춤형 워크플로를 필요로 하는 기업에 매우 적합합니다.
주요 특징:
- 이미지, 비디오 및 3D 데이터 주석 지원
- 품질 저하 없이 주석 작업 속도를 높이는 AI 지원 도구
- 팀 기반 프로젝트를 위한 협업 기능
- 객체 감지, 분할 및 키포인트 레이블링을 위한 고급 도구
- 다양한 산업에 맞는 사용자 정의 워크플로
가장 적합한 용도:
- 다양한 데이터 유형을 다루는 AI 및 머신 러닝 팀
- 자율주행차, 로봇공학, 의료영상 프로젝트
- 주석 작업 속도를 높이기 위해 AI 지원 도구가 필요한 팀
- 대규모 데이터 세트에 대한 협업 및 맞춤형 워크플로가 필요한 기업
연락처 및 소셜 미디어 정보:
- 웹사이트: www.v7labs.com
- 주소: 201 Spear Street, Suite 1100, 샌프란시스코, CA 94105
- 링크드인: www.linkedin.com/company/v7labs
- 트위터: x.com/v7labs
결론
이미지 주석 소프트웨어에 있어 적합한 도구는 머신 러닝 및 AI 프로젝트의 속도와 정확성에 큰 차이를 만들어낼 수 있습니다. 이러한 도구는 레이블 지정 프로세스를 간소화하여 팀이 품질 저하 없이 대규모 데이터세트에 빠르고 효율적으로 주석을 추가할 수 있도록 지원합니다. 간단한 이미지, 복잡한 비디오 또는 3D 데이터 등 어떤 작업을 하든 프로젝트의 특정 요구 사항에 맞는 주석 도구가 있습니다.
CVAT와 같은 오픈소스 옵션부터 Scale AI와 같은 엔터프라이즈급 플랫폼까지, 이러한 도구는 로봇 공학, 의료, 자율주행차 등 다양한 산업을 지원하도록 설계된 다양한 기능을 제공합니다. 높은 정확도를 유지하면서 반복적인 작업을 자동화하는 기능은 핵심적인 장점으로, 팀은 워크플로의 더 중요한 부분에 집중할 수 있습니다. 적합한 이미지 주석 소프트웨어를 사용하면 데이터에 적절한 레이블이 지정되어 AI 모델을 더욱 효과적으로 학습시키고 프로젝트의 성공을 촉진할 수 있습니다.