머신 러닝은 크게 발전했지만, 아무리 최첨단 모델이라도 학습된 데이터의 질에 따라 성능이 결정됩니다. AI 시스템 학습에서 가장 큰 과제 중 하나는 데이터 주석 처리입니다. 이미지, 텍스트, 오디오 파일 등 어떤 파일에 레이블을 지정하든, 정확하고 효율적인 데이터 레이블링은 강력한 AI 모델을 구축하는 데 필수적입니다. 다행히 이 과정을 간소화하는 데 도움이 되는 다양한 머신 러닝 주석 도구가 있습니다.
이러한 도구는 주석 처리 속도를 높이고, 인적 오류를 줄이며, 레이블이 지정된 데이터의 전반적인 품질을 향상시키도록 설계되었습니다. 소규모 프로젝트를 진행하든 대규모 데이터세트에 주석을 추가해야 하든, 이러한 플랫폼은 사용자의 요구에 맞는 유연한 솔루션을 제공합니다. 이 글에서는 최고의 주석 도구 몇 가지를 살펴보고, 주요 기능과 머신 러닝 워크플로우를 가속화하는 데 어떻게 도움이 되는지 살펴보겠습니다.
1. 플라이픽스 AI
FlyPix AI는 인공지능을 통해 공간 데이터를 실행 가능한 인사이트로 변환하는 데 특화되어 있습니다. 저희 플랫폼은 사용자가 위성 및 항공 이미지에서 물체를 감지하고, 변화를 모니터링하고, 이상 징후를 식별할 수 있도록 지원합니다. 따라서 농업, 도시 계획, 환경 모니터링, 건설 등 지표면의 상세 분석에 의존하는 산업에 매우 적합합니다. AI와 공간 분석을 결합하여 시각적 데이터를 더욱 효율적이고 효과적으로 처리하고 분석할 수 있는 방법을 제공합니다.
코딩 지식 없이도 맞춤형 AI 모델을 생성하고 학습시킬 수 있는 사용자 친화적인 노코드 플랫폼을 설계했습니다. 이 도구는 머신 러닝, 특히 복잡한 지리공간 데이터를 다루어야 하는 사용자에게 이상적인 주석 도구입니다. 드론, 위성, 초분광, 라이다, 합성개구레이더(SAR) 이미지 등 광범위한 데이터 소스를 지원하여 다양한 유형의 분석에 활용 가능한 솔루션을 제공합니다. FlyPix AI는 개인 및 대규모 조직의 요구에 맞춰 다양한 구독 플랜을 제공하여 필요한 데이터 처리 규모에 따라 유연하게 활용할 수 있도록 지원합니다.
주요 특징:
- 객체 감지, 세분화, 위치 지정, 변경 및 이상 감지를 위한 코드 없는 지리 공간 AI 플랫폼
- 위성, 드론, 초분광, LiDAR 및 SAR 이미지 유형을 지원합니다.
- 코딩 없이 사용자 정의 AI 모델을 학습할 수 있는 대화형 주석 도구
- 대시보드, 히트맵 생성, 벡터 내보내기, 변경 추적 및 협업 기능을 갖춘 실시간 분석
- 엔터프라이즈급 지원: API 액세스, 다중 스펙트럼 처리, 전문가 지원 QA, 상위 플랜의 화이트 라벨 옵션
가장 적합한 용도:
- 농업, 도시 계획, 환경 모니터링 및 건설 분야의 팀
- 머신 러닝 작업을 위한 AI 지원 주석 도구가 필요한 사용자
- 복잡한 지리공간 데이터를 사용하는 대규모 조직 및 기업
- 맞춤형 AI 모델 생성을 위한 무코드 플랫폼을 찾는 개인
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
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. 프로디지
Prodigy는 객체 감지 및 이미지 분류와 같은 다양한 머신 러닝 작업에 사용되는 주석 도구입니다. 머신 러닝 모델을 통합하여 데이터 레이블 지정을 지원하고 주석 프로세스를 최적화합니다. Prodigy는 유연한 워크플로를 제공하여 사용자가 특정 요구에 맞게 조정할 수 있도록 합니다. 이 플랫폼은 이미지 및 텍스트 주석을 모두 지원하여 다양한 유형의 머신 러닝 프로젝트에 다재다능하게 활용할 수 있습니다.
머신 러닝과 인간의 입력을 결합하는 기능은 주석 정확도를 유지하면서 데이터 레이블 지정을 간소화하는 데 도움이 됩니다. Prodigy는 레이블이 지정된 데이터 내보내기를 지원하여 머신 러닝 시스템의 모델 학습에 쉽게 사용할 수 있습니다. 효율적이고 사용자 정의 가능한 주석 처리 프로세스가 필요한 팀에게 유용한 도구입니다.
주요 특징:
- 데이터 라벨링 효율성 향상을 위한 능동 학습
- 다양한 작업에 맞게 사용자 정의 가능한 워크플로
- 정확한 주석을 보장하는 품질 관리 기능
- 데이터 내보내기를 위한 머신 러닝 시스템과의 통합
- 주석 진행 상황의 실시간 추적
가장 적합한 용도:
- 이미지 및 텍스트 주석 작업
- 사용자 정의 가능한 주석 워크플로
- 머신 러닝 파이프라인을 사용하는 팀
- 효율적인 대규모 주석 프로젝트
연락처 및 소셜 미디어 정보:
- 웹사이트: prodi.gy
- 이메일: contact@explosion.ai
- 링크드인: www.linkedin.com/company/explosion-ai
3. 아펜
Appen은 이미지, 텍스트, 음성 인식을 포함한 머신 러닝 작업을 위한 데이터 주석 작성을 지원하는 플랫폼을 제공합니다. 인간과 AI의 주석 기능을 모두 활용하여 다양한 데이터 유형에 걸쳐 고품질 레이블을 보장합니다. Appen 플랫폼은 대규모 주석 프로젝트도 처리할 수 있으며, 진행 상황을 관리하고 데이터 레이블링 프로세스를 추적하는 도구를 제공합니다.
Appen은 머신 러닝 워크플로와의 통합을 지원하여 레이블이 지정된 데이터에서 모델 학습으로의 전환을 간소화합니다. 다양한 애노테이션 형식과 언어를 유연하게 처리할 수 있어 일관된 다국어 애노테이션 지원이 필요한 기업에 유용한 옵션입니다.
주요 특징:
- 인간과 AI 기반 주석의 결합
- 이미지, 텍스트, 음성을 포함한 다양한 데이터 유형 지원
- 대규모 프로젝트를 위한 확장 가능한 플랫폼
- 데이터 내보내기를 위한 머신 러닝 워크플로우와의 통합
- 프로젝트 관리를 위한 진행 상황 추적 도구
가장 적합한 용도:
- 대규모 데이터 주석 프로젝트
- 다양한 형식의 데이터 주석(이미지, 텍스트, 음성)
- 다국어 지원이 필요한 기업
- 머신 러닝 모델을 사용하는 팀
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
4. 슈퍼애노테이트
SuperAnnotate는 경계 상자, 키포인트, 분할 등 다양한 유형의 주석을 지원하는 이미지 주석 도구를 제공합니다. 이 플랫폼은 대용량 데이터 세트를 처리하도록 설계되었으며, 팀원들이 주석 작업을 실시간으로 협업할 수 있도록 지원합니다. 또한 AI 기반 도구를 통합하여 작업 속도를 높이고 주석의 일관성을 향상시킵니다.
또한 머신 러닝 프레임워크로의 원활한 데이터 내보내기를 지원하여 주석이 포함된 데이터에서 모델 학습으로 쉽게 전환할 수 있습니다. SuperAnnotate의 협업 도구를 사용하면 여러 팀원이 주석 프로젝트를 동시에 진행할 수 있어 대규모 데이터 세트에 유용합니다.
주요 특징:
- 다양한 주석 유형(경계 상자, 분할, 키포인트)
- 주석 작업을 간소화하는 AI 지원 도구
- 팀 기반 프로젝트를 위한 실시간 협업
- 원활한 머신 러닝 워크플로 통합
- 대규모 데이터 세트에 확장 가능
가장 적합한 용도:
- 컴퓨터 비전 및 머신 러닝 주석 작업
- 주석 프로젝트에 대한 실시간 협업
- 대규모 데이터 세트를 사용하는 팀
- 머신 러닝 워크플로 통합이 필요한 프로젝트
연락처 및 소셜 미디어 정보:
- 웹사이트: www.superannotate.com
- 링크드인: www.linkedin.com/company/superannotate
- 트위터: x.com/superannotate
- 페이스북: www.facebook.com/superannotate
5. V7
V7은 객체 감지, 분할, 키포인트 주석 기능을 포함한 이미지 주석 도구를 제공합니다. 이 플랫폼은 대규모 데이터 주석 프로젝트를 처리하도록 설계되었으며, AI 기반 도구와 수동 주석 기능을 모두 제공합니다. V7을 통해 팀은 AI 지원을 통해 주석 처리 속도를 높이는 동시에 레이블이 지정된 데이터의 정확성을 유지할 수 있습니다.
이 플랫폼은 사용자들이 실시간으로 협업할 수 있도록 지원하고 머신 러닝 프레임워크를 위한 간편한 내보내기 시스템을 제공합니다. V7은 객체 감지부터 이미지 분할까지 다양한 컴퓨터 비전 작업을 수행하는 팀에 적합합니다.
주요 특징:
- 객체 감지, 분할 및 키포인트 주석 지원
- 주석 작업을 가속화하는 AI 지원 도구
- 팀을 위한 실시간 협업 기능
- 머신 러닝 프레임워크와의 원활한 통합
- 대규모 프로젝트에 확장 가능
가장 적합한 용도:
- 컴퓨터 비전 및 머신 러닝 프로젝트를 진행하는 팀
- 실시간 협업이 필요한 프로젝트
- AI 지원 주석 도구가 필요한 사용자
- 대규모 이미지 주석 작업
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
6. 부가가치세
CVAT(Computer Vision Annotation Tool)는 이미지와 비디오에 주석을 달기 위해 특별히 제작된 오픈소스 플랫폼입니다. 객체 감지, 분할, 폴리곤 주석 등 다양한 주석 유형을 지원합니다. CVAT는 복잡한 데이터 세트를 효율적으로 처리하도록 설계되어 대규모 프로젝트에 특히 적합합니다. 이 플랫폼은 유연하며 다양한 머신 러닝 작업에 맞게 조정할 수 있습니다.
오픈소스 도구인 CVAT는 광범위한 사용자 정의 옵션을 제공하며 머신러닝 워크플로에 통합될 수 있습니다. 고품질 애노테이션을 제작할 수 있는 사용하기 쉬운 인터페이스를 제공하며, 팀 간의 원활한 협업을 보장합니다. CVAT는 다재다능하고 사용자 정의가 가능한 애노테이션 도구를 찾는 사용자에게 이상적인 선택입니다.
주요 특징:
- 객체 감지, 분할 및 폴리곤 주석 지원
- 사용자 정의 옵션이 있는 오픈 소스 플랫폼
- 팀 기반 프로젝트를 위한 협업 기능
- 데이터 내보내기를 위한 머신 러닝 워크플로우와의 통합
- 대규모 이미지 및 비디오 주석 작업에 확장 가능
가장 적합한 용도:
- 이미지와 비디오를 모두 사용하는 팀
- 대규모 주석 프로젝트
- 사용자 정의 가능한 오픈 소스 플랫폼이 필요한 사용자
- 머신 러닝 워크플로와의 통합이 필요한 프로젝트
연락처 및 소셜 미디어 정보:
- 웹사이트: www.cvat.ai
- 링크드인: www.linkedin.com/company/cvat-ai
- 페이스북: www.facebook.com/cvat.corp
7. 라벨미
LabelMe는 객체 감지 및 분할을 지원하는 이미지용 오픈소스 주석 도구입니다. 머신 러닝 작업을 위한 데이터세트 레이블 지정에 널리 사용됩니다. 이 플랫폼은 사용자 친화적이고 효율적으로 설계되어 사용자가 경계 상자, 다각형 또는 자유형 그리기를 사용하여 이미지에 쉽게 레이블을 지정할 수 있습니다. LabelMe는 복잡한 설정 없이 빠른 데이터 레이블 지정을 위한 간단한 솔루션을 필요로 하는 팀에서 자주 사용됩니다.
이 플랫폼은 협업 주석 기능을 지원하여 공유 데이터세트를 사용하는 팀에게 실용적인 옵션입니다. 오픈 소스로 제공되는 LabelMe는 특정 요구 사항에 맞게 도구를 수정하거나 확장해야 하는 사용자에게 유연성을 제공합니다. 간편하고 사용자 정의가 가능한 주석 솔루션을 찾는 사용자에게 이상적입니다.
주요 특징:
- 객체 감지 및 분할 지원
- 오픈 소스 및 사용자 정의 가능
- 빠른 라벨링 작업을 위한 사용자 친화적 인터페이스
- 팀 프로젝트를 위한 공동 주석 기능
- 특정 요구 사항을 충족하도록 도구를 확장하고 수정할 수 있는 기능
가장 적합한 용도:
- 간단하고 빠른 데이터 레이블링 작업
- 협업 주석 도구가 필요한 팀
- 이미지 레이블링을 위한 오픈 소스 솔루션을 찾는 사용자
- 소규모에서 중규모 주석 프로젝트
연락처 및 소셜 미디어 정보:
8. 데이터루프
Dataloop은 AI 도구를 통합하여 레이블 지정 프로세스를 가속화하는 이미지 주석 플랫폼을 제공합니다. 객체 감지, 분할, 분류 등 다양한 주석 유형을 지원합니다. Dataloop은 팀이 대용량 데이터 세트를 관리하면서 고품질 레이블을 생성할 수 있도록 설계되었습니다. 이 플랫폼은 수동 및 AI 지원 주석 작업을 모두 지원하여 사용자가 데이터에 레이블을 더욱 효율적으로 지정할 수 있도록 합니다.
Dataloop 플랫폼에는 데이터세트 및 프로젝트 워크플로 관리 도구도 포함되어 있습니다. 대규모 데이터를 처리할 수 있어 빠르고 정확한 라벨링이 필요한 컴퓨터 비전 작업을 수행하는 팀에 특히 유용합니다. 이 플랫폼은 머신 러닝 시스템과 쉽게 통합되어 주석 작업부터 모델 학습까지 원활한 데이터 흐름을 지원합니다.
주요 특징:
- 객체 감지, 분할 및 분류 지원
- AI 지원 및 수동 주석 기능
- 데이터 세트 및 프로젝트 관리 도구
- 데이터 내보내기를 위한 머신 러닝 시스템과의 통합
- 대규모 주석 프로젝트에 확장 가능
가장 적합한 용도:
- 컴퓨터 비전 작업을 수행하는 팀
- 대규모 데이터 주석 프로젝트
- AI 지원 및 수동 주석 도구가 모두 필요한 사용자
- 주석 워크플로를 머신 러닝 시스템과 통합하는 팀
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
9. 엔코드
Encord는 객체 감지, 분할, 키포인트 레이블 지정 등 다양한 주석 유형을 지원하는 이미지 주석 플랫폼입니다. 컴퓨터 비전 프로젝트 팀을 지원하도록 설계되었으며, 수동 및 반자동 주석 도구를 제공합니다. Encord의 AI 기반 도구는 고품질 레이블 지정 데이터를 유지하면서 주석 처리 속도를 높여줍니다.
이 플랫폼에는 팀이 주석 작업을 체계적으로 관리하고 추적할 수 있도록 돕는 프로젝트 관리 기능도 포함되어 있습니다. Encord는 머신러닝 워크플로와 원활하게 통합되어 데이터 레이블링에서 모델 학습으로 쉽게 전환할 수 있습니다. 이 도구는 대규모 주석 작업을 위한 확장 가능한 솔루션이 필요한 팀에 유용합니다.
주요 특징:
- 객체 감지, 분할 및 키포인트 레이블링 지원
- 주석 프로세스를 가속화하는 AI 기반 도구
- 진행 상황을 추적하는 프로젝트 관리 도구
- 데이터 내보내기를 위한 머신 러닝 시스템과의 통합
- 대규모 데이터 세트에 확장 가능
가장 적합한 용도:
- 이미지 주석이 필요한 컴퓨터 비전 프로젝트
- 수동 및 AI 기반 주석 도구가 모두 필요한 팀
- 대규모 데이터 주석 프로젝트
- 머신 러닝 모델을 개발하는 팀
연락처 및 소셜 미디어 정보:
- 웹사이트: encord.com
- 링크드인: www.linkedin.com/company/encord-team
10. 감독하에
Supervisely는 객체 감지, 분할, 분류를 포함한 광범위한 컴퓨터 비전 작업을 지원하는 머신 러닝용 주석 도구입니다. 수동 주석 도구와 AI 지원 주석 기능을 모두 제공하여 작업 속도를 향상시킵니다. Supervisely는 확장성이 뛰어나고 대규모 데이터 세트를 처리하도록 설계되어 빅데이터를 다루는 팀에게 실용적인 선택입니다.
이 플랫폼은 실시간 협업 기능을 제공하여 여러 팀원이 동시에 주석 작업을 수행할 수 있도록 합니다. Supervisely는 머신러닝 워크플로와도 통합되어 레이블이 지정된 데이터를 모델 학습에 신속하게 활용할 수 있도록 합니다. 이 플랫폼은 복잡하고 대규모 이미지 주석 프로젝트를 관리해야 하는 팀에 적합합니다.
주요 특징:
- 객체 감지, 분할, 분류를 포함한 다양한 주석 유형
- 효율성 향상을 위한 AI 지원 주석 도구
- 팀 프로젝트를 위한 실시간 협업
- 원활한 데이터 내보내기를 위한 머신 러닝 시스템과의 통합
- 대규모 데이터 세트에 확장 가능
가장 적합한 용도:
- 컴퓨터 비전 작업을 수행하는 팀
- 대규모 주석 프로젝트
- 팀 기반 작업을 위한 실시간 협업
- 주석 작업을 머신 러닝 모델과 통합하는 팀
연락처 및 소셜 미디어 정보:
- 웹사이트: supervisely.com
- 이메일: hello@supervisely.com
- 링크드인: www.linkedin.com/company/deep-systems
- 트위터: x.com/supervisely_ai
11. AI 확장
Scale AI는 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 음성 인식 등 다양한 분야에 데이터 레이블링 서비스를 제공하는 머신 러닝용 주석 도구입니다. AI 지원 주석과 사람의 감독을 결합하여 데이터의 정확한 레이블링을 보장합니다. Scale AI는 이미지, 텍스트, 오디오 등 다양한 데이터 유형을 지원합니다.
이 플랫폼은 확장성을 고려하여 설계되어 사용자가 대규모 데이터 세트를 처리하고 고품질의 레이블이 지정된 데이터를 제공할 수 있도록 합니다. 또한 머신러닝 워크플로와 원활하게 통합되어 모델 학습을 위해 주석이 포함된 데이터를 쉽게 내보낼 수 있습니다. Scale AI는 데이터 주석의 정확성과 효율성이 중요한 엔터프라이즈급 프로젝트에 자주 사용됩니다.
주요 특징:
- AI 지원 및 인간 주석 데이터 레이블링
- 이미지, 텍스트, 오디오 주석 지원
- 대용량 데이터 주석 작업에 확장 가능
- 원활한 데이터 내보내기를 위한 머신 러닝 파이프라인과의 통합
- 진행 상황 추적 및 프로젝트 관리 도구
가장 적합한 용도:
- 대규모 데이터 주석 프로젝트
- 다양한 데이터 유형(이미지, 텍스트, 오디오)을 다루는 팀
- 확장 가능하고 정확한 주석 서비스가 필요한 기업
- 머신 러닝 워크플로와 주석을 통합하는 팀
연락처 및 소셜 미디어 정보:
- 웹사이트: scale.com
- 링크드인: www.linkedin.com/company/scaleai
- 트위터: x.com/scale_ai
- 페이스북: www.facebook.com/scaleapi
12. 로보플로우
Roboflow는 머신 러닝 작업을 위한 이미지 레이블링 프로세스를 간소화하는 주석 도구입니다. 경계 상자, 폴리곤, 분할 마스크 등 다양한 주석 유형을 지원합니다. Roboflow를 사용하면 객체 감지, 분류 및 분할 프로젝트를 위해 이미지에 주석을 추가할 수 있습니다. 이 플랫폼에는 일부 작업을 자동화하여 주석 처리 속도를 높이는 데 도움이 되는 AI 기반 도구가 포함되어 있습니다.
Roboflow는 주석 도구 외에도 데이터셋 관리 기능을 제공하여 사용자가 작업 중에 데이터셋을 정리하고 버전을 관리할 수 있도록 합니다. TensorFlow 및 PyTorch와 같은 널리 사용되는 머신러닝 프레임워크와 통합되어 레이블이 지정된 데이터를 모델 학습용으로 바로 쉽게 내보낼 수 있습니다. Roboflow는 데이터셋 규모에 따라 무료 및 유료 플랜을 제공합니다.
주요 특징:
- 경계 상자, 다각형 및 분할 마스크 지원
- AI 지원 주석 도구로 프로세스 속도 향상
- 데이터 세트 관리 및 버전 제어
- TensorFlow 및 PyTorch와 같은 인기 있는 머신 러닝 프레임워크와의 통합
- 다양한 사용자 요구에 맞는 무료 및 유료 플랜
가장 적합한 용도:
- 객체 감지, 이미지 분류 및 분할 작업
- AI 지원 주석 도구가 필요한 팀
- TensorFlow 및 PyTorch를 사용하는 사용자
- 소규모부터 대규모까지 데이터 세트 관리 및 주석
연락처 및 소셜 미디어 정보:
- 웹사이트: roboflow.com
- 링크드인: www.linkedin.com/company/roboflow-ai
- 트위터: x.com/roboflow
13. 라벨박스
Labelbox는 이미지 주석 도구를 제공하는 플랫폼으로, 머신 러닝 프로젝트의 레이블링 작업 속도와 정확도 향상에 중점을 두고 있습니다. 객체 감지, 분할, 이미지 분류 등의 작업을 지원합니다. 또한, 사용자가 데이터에 효율적으로 주석을 추가할 수 있도록 수동 및 AI 지원 도구를 모두 제공합니다.
Labelbox는 실시간 협업, 진행 상황 추적, 품질 관리 등 주석 워크플로우를 최적화하도록 설계된 다양한 기능을 제공합니다. 또한 머신러닝 프레임워크와 통합되어 사용자가 레이블이 지정된 데이터를 쉽게 내보내 학습 모델을 위해 사용할 수 있도록 합니다. 이 플랫폼은 확장 가능하며, 소규모 및 대규모 주석 프로젝트를 진행하는 팀에서 모두 사용됩니다.
주요 특징:
- 수동 및 AI 지원 이미지 주석 도구
- 팀 기반 프로젝트를 위한 실시간 협업
- 진행 상황 추적 및 품질 관리 기능
- 머신 러닝 시스템과 통합하여 데이터를 쉽게 내보낼 수 있습니다.
- 모든 규모의 프로젝트에 확장 가능
가장 적합한 용도:
- 객체 감지 및 이미지 분류 작업을 수행하는 팀
- 수동 및 AI 지원 주석 도구가 모두 필요한 사용자
- 실시간 협업이 필요한 프로젝트
- 모델 학습을 위한 머신 러닝 프레임워크와 통합하는 팀
연락처 및 소셜 미디어 정보:
- 웹사이트: labelbox.com
14. 사각형 레이블
RectLabel은 이미지 분류, 객체 감지 및 분할을 지원하는 머신 러닝용 이미지 주석 도구입니다. 경계 상자, 다각형, 키포인트 등의 도구를 포함하여 이미지 주석을 위한 간단한 인터페이스를 제공합니다. RectLabel은 사용자 친화적으로 설계되어 다양한 컴퓨터 비전 작업에 대한 빠른 주석 작성을 지원합니다.
이 도구는 머신 러닝 모델과 통합되어 사용자가 학습을 위해 주석이 달린 이미지를 직접 내보낼 수 있도록 지원합니다. RectLabel은 특히 소규모 데이터세트를 다루는 팀이나 가볍고 사용하기 쉬운 주석 도구를 찾는 팀에게 유용합니다. 이 플랫폼은 주석 프로젝트의 규모에 따라 무료 및 유료 옵션을 제공합니다.
주요 특징:
- 경계 상자, 다각형 및 키포인트 지원
- 쉬운 데이터 내보내기를 위한 머신 러닝 프레임워크와의 통합
- 가볍고 사용자 친화적인 인터페이스
- 다양한 프로젝트 요구 사항에 맞는 무료 및 유료 옵션
- 소규모 주석 작업에 적합
가장 적합한 용도:
- 객체 감지 및 분할 작업을 수행하는 팀
- 간단하고 가벼운 주석 도구가 필요한 사용자
- 소규모에서 중규모 머신 러닝 프로젝트
- 머신 러닝 모델에 주석을 통합하는 팀
연락처 및 소셜 미디어 정보:
- 웹사이트: rectlabel.com
결론
이 글에서 언급된 주석 도구는 객체 감지 및 분할부터 분류까지 다양한 이미지 주석 작업을 처리하도록 설계되었습니다. AI 지원 레이블링, 실시간 협업, 머신러닝 워크플로 통합 등의 기능을 제공하여 팀이 머신러닝 프로젝트를 위해 데이터에 효율적으로 레이블을 지정할 수 있도록 지원합니다. 소규모 프로젝트든 대규모 데이터세트든, 이러한 도구는 컴퓨터 비전 및 머신러닝 분야의 다양한 요구를 충족하는 솔루션을 제공합니다.