이미지 주석은 머신 러닝 모델 학습, 특히 컴퓨터 비전 관련 작업에서 중요한 역할을 합니다. 객체 감지, 분할 또는 분류 등 어떤 작업을 수행하든 적절한 주석 플랫폼을 사용하면 상당한 차이를 만들 수 있습니다. 이 글에서는 데이터 레이블링 프로세스를 간소화하고 개선하도록 설계된 최고의 이미지 주석 플랫폼을 살펴보겠습니다. 이러한 플랫폼은 간단한 도구부터 고급 AI 지원 레이블링까지 다양한 기능을 제공하여 프로젝트가 순조롭게 시작될 수 있도록 지원합니다.
1. 플라이픽스 AI
FlyPix AI는 공간 분석 전문 기업으로, AI를 활용하여 공간 데이터를 실행 가능한 인사이트로 변환합니다. 저희 플랫폼은 위성 및 항공 이미지에서 물체를 감지하고, 변화를 모니터링하고, 이상 징후를 식별하는 데 도움을 줍니다. 농업, 도시 계획, 환경 모니터링, 건설 등 지표면에 대한 상세 분석이 필요한 산업에 이상적입니다. FlyPix AI는 이미지 주석 플랫폼을 더욱 효율적으로 구축하여 사용자가 시각적 데이터에서 가치 있는 인사이트를 얻을 수 있도록 지원합니다.
사용자 친화적인 노코드 플랫폼을 통해 고객의 특정 요구에 맞춰 맞춤형 AI 모델을 생성하고 학습시킬 수 있습니다. 저희 플랫폼은 드론, 위성, 초분광, LiDAR, SAR 이미지 등 다양한 데이터 소스를 지원하여 다재다능하고 포괄적인 분석을 제공합니다. 개인 사용자든 대규모 조직의 구성원이든, 다양한 데이터 처리 요구에 맞는 구독 플랜을 제공합니다.
주요 특징:
- 객체 감지, 세분화 및 이상 감지를 위한 무코드 AI 플랫폼
- 위성, 드론, 초분광, LiDAR 및 SAR 이미지 유형을 지원합니다.
- 코딩 없이 모델 학습을 위한 대화형 이미지 주석 도구
- 대시보드, 히트맵 생성, 변경 추적을 포함한 실시간 분석
- API 액세스, 다중 스펙트럼 처리 및 화이트 라벨 옵션을 통한 엔터프라이즈급 지원
가장 적합한 용도:
- 대규모 지리공간 이미지에 주석을 달아야 하는 팀
- 농업, 도시 계획, 환경 모니터링과 같은 산업
- 사용자 친화적이고 코드가 필요 없는 이미지 주석 플랫폼을 찾는 사용자
- AI 기반의 확장 가능한 솔루션이 필요한 조직
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. 라벨 스튜디오
Label Studio는 이미지, 오디오, 텍스트를 포함한 다양한 주석 작업을 지원하는 오픈소스 데이터 레이블링 도구입니다. 다양한 데이터 유형과 주석 형식을 처리하는 맞춤형 플랫폼을 제공합니다. 팀은 객체 감지, 텍스트 분류, 오디오 변환과 같은 머신 러닝 작업에 Label Studio를 활용할 수 있습니다. 사용자는 필요에 맞게 도구를 맞춤 설정할 수 있으므로 다양한 유형의 AI 프로젝트에 유연하게 대응할 수 있습니다.
이 플랫폼에는 여러 팀원이 동시에 주석 작업을 수행할 수 있는 협업 기능이 포함되어 있습니다. 또한 머신러닝 프레임워크와의 통합을 지원하여 레이블이 지정된 데이터를 학습용으로 쉽게 내보낼 수 있습니다. 오픈 소스인 Label Studio는 특정 프로젝트 요구 사항에 맞게 수정 및 확장할 수 있어 소규모 및 대규모 주석 작업 모두에 적합합니다.
주요 특징:
- 이미지, 텍스트, 오디오 및 비디오 주석을 지원합니다.
- 다양한 주석 작업에 맞게 높은 사용자 정의 가능
- 팀 기반 작업을 위한 실시간 협업 기능
- 오픈 소스, 기능 확장 옵션과 함께 무료로 사용 가능
- 레이블이 지정된 데이터를 쉽게 내보낼 수 있도록 머신 러닝 파이프라인과 통합
가장 적합한 용도:
- 다양한 유형의 데이터(이미지, 텍스트, 오디오, 비디오)를 사용하는 팀
- 팀원 간 실시간 협업이 필요한 프로젝트
- 주석을 위한 사용자 정의 가능한 오픈 소스 도구를 찾는 사용자
- 모델 학습 파이프라인과의 통합이 필요한 머신 러닝 팀
연락처 및 소셜 미디어 정보:
- 웹사이트: labelstud.io
- 링크드인: www.linkedin.com/company/heartex
- 트위터: x.com/labelstudiohq
3. 데이터터크스
DataTurks는 머신 러닝 애플리케이션의 데이터 레이블링 프로세스를 간소화하는 데 중점을 둔 주석 플랫폼입니다. 이미지 레이블링, 텍스트 분류, 개체명 인식 등 다양한 주석 작업을 지원합니다. 이 도구를 사용하면 지도 학습 및 비지도 학습 작업을 모두 지원하여 팀이 데이터세트에 빠르고 효율적으로 주석을 추가할 수 있습니다.
이 플랫폼은 협업 기능을 제공하여 여러 팀원이 함께 데이터에 주석을 달 수 있도록 하여 효율성을 향상시킵니다. DataTurks는 또한 다른 워크플로 및 자동화 도구와 통합할 수 있는 API를 제공하여 레이블이 지정된 데이터를 머신 러닝 모델로 원활하게 전송하여 학습시킬 수 있도록 합니다. DataTurks는 사용 편의성에 중점을 두고 있어 소규모 팀과 대규모 기업 모두에 적합합니다.
주요 특징:
- 이미지, 텍스트 및 엔터티 인식 주석 작업을 지원합니다.
- 팀 기반 작업을 위한 공동 주석 기능
- 머신 러닝 워크플로우와 연결하기 위한 API 통합
- 빠른 라벨링을 위한 유연하고 직관적인 사용자 인터페이스
- 소규모 및 대규모 주석 프로젝트 모두에 적합
가장 적합한 용도:
- 이미지 및 텍스트 기반 주석 작업을 수행하는 팀
- 사용하기 쉬운 주석 도구가 필요한 프로젝트
- 여러 팀원을 위한 협업 플랫폼이 필요한 사용자
- 머신 러닝 파이프라인과 통합할 API를 찾는 팀
연락처 및 소셜 미디어 정보:
- 웹사이트: docs.dataturks.com
4. 슈퍼애노테이트
SuperAnnotate는 컴퓨터 비전 프로젝트 팀을 위해 설계된 이미지 주석 플랫폼입니다. 경계 상자, 폴리곤, 시맨틱 분할 등 다양한 주석 유형을 지원하고, 대규모 데이터세트를 관리하도록 설계되어 소규모 프로젝트부터 대규모 프로젝트까지 모두에 적합합니다.
이 플랫폼은 주석 작성을 지원하는 AI 기반 기능을 제공하여 사용자의 라벨링 프로세스 속도를 향상시킵니다. 또한 실시간 협업 도구를 제공하여 팀원들이 동일한 프로젝트를 효율적으로 진행할 수 있도록 지원합니다. 또한, SuperAnnotate는 머신러닝 프레임워크와 통합되어 모델 학습을 위한 간편한 데이터 내보내기 기능을 제공합니다.
주요 특징:
- 경계 상자, 다각형 및 분할 주석 작업을 지원합니다.
- 주석 프로세스를 가속화하는 AI 지원 도구
- 대규모 데이터 세트를 다루는 팀을 위한 실시간 협업
- 쉬운 모델 학습을 위한 머신 러닝 파이프라인과의 통합
- 소규모 및 대규모 프로젝트 모두에 확장 가능
가장 적합한 용도:
- 컴퓨터 비전 프로젝트를 진행하는 팀
- 빠르고 확장 가능한 이미지 주석이 필요한 프로젝트
- 데이터 라벨링을 지원하는 AI 기반 도구를 찾는 팀
- 머신 러닝 워크플로와의 원활한 통합이 필요한 사용자
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. 데이터루프
Dataloop은 사용자가 머신 러닝 목적으로 이미지, 비디오 및 기타 유형의 미디어에 주석을 추가할 수 있도록 지원하는 AI 기반 주석 플랫폼입니다. 객체 감지, 분할, 분류 등 다양한 주석 작업을 지원합니다. 또한 Dataloop은 데이터 관리를 위한 다양한 도구를 제공하여 팀이 대규모 데이터 세트를 보다 쉽게 구성, 추적 및 레이블링할 수 있도록 지원합니다.
이 플랫폼은 주석 프로세스를 간소화하는 자동화 및 협업 기능을 제공합니다. Dataloop은 머신러닝 프레임워크와 원활하게 통합되어 사용자가 주석 작업에서 모델 학습으로 빠르게 이동할 수 있도록 지원합니다. 사용자 정의 가능한 워크플로와 실시간 업데이트를 통해 복잡한 데이터세트에 대규모 주석을 추가해야 하는 팀에 적합합니다.
주요 특징:
- 객체 감지, 분할 및 분류를 지원합니다.
- AI 기반 주석 도구로 프로세스 속도 향상
- 팀 기반 프로젝트를 위한 실시간 협업 기능
- 다양한 주석 작업을 위한 사용자 정의 가능한 워크플로
- 모델 학습을 위한 머신 러닝 프레임워크와의 통합
가장 적합한 용도:
- 대용량 주석 작업을 수행하는 대규모 팀
- 실시간 협업이 필요한 프로젝트
- 효율성을 위해 AI 지원 주석 도구가 필요한 팀
- 특정 주석 작업에 대한 사용자 정의 가능한 워크플로가 필요한 사용자
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
6. 부가가치세
CVAT(Computer Vision Annotation Tool)는 컴퓨터 비전 프로젝트를 위해 이미지와 비디오에 주석을 달기 위해 개발된 오픈소스 플랫폼입니다. 객체 감지, 분할, 키포인트 레이블 지정 등 다양한 주석 유형을 지원합니다. CVAT는 유연하게 설계되어 소규모 및 대규모 주석 작업 모두에 적합합니다. 로봇공학, 자율주행차, 보안 등 다양한 산업 분야의 컴퓨터 비전 프로젝트 팀에서 자주 사용됩니다.
이 플랫폼은 여러 사용자가 단일 프로젝트를 진행할 수 있도록 협업 기능을 제공합니다. 또한 머신러닝 프레임워크와 통합되어 레이블이 지정된 데이터를 학습 모델로 쉽게 내보낼 수 있습니다. CVAT는 오픈 소스이므로 무료로 사용할 수 있으며 특정 프로젝트의 요구에 맞게 사용자 정의할 수 있습니다.
주요 특징:
- 오픈소스이며 무료로 사용 가능
- 객체 감지, 분할 및 키포인트 레이블링을 지원합니다.
- 팀 기반 작업을 위한 공동 주석 기능
- 쉬운 내보내기를 위한 머신 러닝 프레임워크와의 통합
- 특정 주석 요구 사항에 맞게 사용자 정의 가능
가장 적합한 용도:
- 컴퓨터 비전 및 머신 러닝 작업을 수행하는 팀
- 주석을 위한 무료 오픈 소스 도구가 필요한 사용자
- 여러 사용자 간 협업이 필요한 프로젝트
- 머신 러닝 워크플로에 데이터를 직접 통합하는 팀
연락처 및 소셜 미디어 정보:
- 웹사이트: www.cvat.ai
- 링크드인: www.linkedin.com/company/cvat-ai
- 페이스북: www.facebook.com/cvat.corp
7. 로보플로우
Roboflow는 객체 감지, 이미지 분류, 분할과 같은 머신 러닝 작업을 수행하는 팀을 위해 구축된 이미지 주석 플랫폼입니다. 사용자는 경계 상자, 폴리곤 및 기타 레이블을 이미지에 주석으로 추가하여 정확한 데이터 세트를 생성할 수 있습니다. Roboflow에는 특정 작업을 자동화하여 주석 처리 속도를 높이고 수동 레이블 지정에 필요한 시간과 노력을 줄여주는 AI 지원 도구도 포함되어 있습니다.
Roboflow는 주석 기능 외에도 사용자가 프로젝트 전반에 걸쳐 데이터셋을 구성하고 버전을 관리할 수 있는 데이터셋 관리 도구를 제공합니다. 이 플랫폼은 TensorFlow 및 PyTorch와 같은 널리 사용되는 머신러닝 프레임워크와 통합되어 모델 학습을 위해 레이블이 지정된 데이터를 쉽게 내보낼 수 있습니다. 대용량 데이터셋을 사용하거나 추가 기능이 필요한 사용자를 위해 Roboflow는 유료 구독 플랜도 제공합니다.
주요 특징:
- 객체 감지, 분류 및 분할을 지원합니다.
- AI 지원 주석으로 프로세스 속도 향상
- 데이터 구성 및 버전 관리를 위한 데이터 세트 관리 도구
- TensorFlow 및 PyTorch와 같은 머신 러닝 프레임워크와 통합
- 팀을 위한 실시간 협업 기능을 제공합니다
가장 적합한 용도:
- 컴퓨터 비전 작업을 수행하는 머신 러닝 팀
- 주석 속도를 높이기 위해 AI 지원 도구가 필요한 사용자
- TensorFlow 또는 PyTorch와의 통합이 필요한 프로젝트
- 모델 학습을 위해 대용량 데이터 세트를 관리해야 하는 팀
연락처 및 소셜 미디어 정보:
- 웹사이트: roboflow.com
- 링크드인: www.linkedin.com/company/roboflow-ai
- 트위터: x.com/roboflow
8. 키랩스
KeyLabs는 머신 러닝 모델 학습에 중점을 둔 데이터 주석 플랫폼을 제공합니다. 이미지 분류, 객체 감지, 분할 등 다양한 주석 유형을 지원합니다. 사용자 친화적으로 설계되어 초보자와 고급 사용자 모두 쉽게 사용할 수 있습니다. KeyLabs는 실시간 협업 기능도 제공하여 팀원들이 주석 프로젝트를 효율적으로 진행할 수 있도록 지원합니다.
KeyLabs는 이미지 주석 도구 외에도 머신 러닝 워크플로와 원활하게 통합되어 주석이 포함된 데이터를 학습용으로 쉽게 내보낼 수 있습니다. 이 플랫폼은 소규모 데이터세트부터 대규모 이미지 레이블링 프로젝트까지 다양한 컴퓨터 비전 작업을 수행하는 팀에 적합합니다.
주요 특징:
- 이미지 분류, 객체 감지 및 분할을 지원합니다.
- 초보자와 고급 사용자 모두에게 적합한 사용자 친화적인 인터페이스
- 팀 기반 주석을 위한 실시간 협업 기능
- 머신 러닝 프레임워크와 통합되어 쉽게 내보낼 수 있습니다.
- 소규모 및 대규모 프로젝트 모두에 확장 가능
가장 적합한 용도:
- 이미지 분류, 객체 감지 및 분할 작업을 수행하는 팀
- 사용하기 쉬운 주석 플랫폼을 찾는 사용자
- 여러 팀원 간의 실시간 협업이 필요한 프로젝트
- 머신 러닝 워크플로와의 통합이 필요한 팀
연락처 및 소셜 미디어 정보:
- 웹사이트: keylabs.ai
- 링크드인: www.linkedin.com/company/keylabsai
- 트위터: x.com/KeylabsA
- 페이스북: www.facebook.com/Keylabs.ltd
9. AI 확장
Scale AI는 머신 러닝 프로젝트를 위해 고품질 주석 데이터를 제공하는 데이터 레이블링 플랫폼입니다. 객체 감지 및 분할과 같은 이미지 주석 작업에 특화되어 있으며, 대규모 데이터 세트에 대한 레이블링을 위한 포괄적인 솔루션을 제공합니다. 이 플랫폼은 머신 러닝 모델과 인간 주석 담당자를 결합하여 레이블링된 데이터의 정확성과 신뢰성을 보장합니다.
Scale AI는 실시간 프로젝트 관리 기능도 제공하여 팀이 진행 상황을 더욱 쉽게 추적할 수 있도록 지원합니다. 머신러닝 워크플로와 원활하게 통합되어 사용자가 모델 학습을 위해 레이블이 지정된 데이터를 빠르게 내보낼 수 있도록 지원합니다. 이 플랫폼은 특히 시각적 데이터에 대한 빠르고 정확한 주석이 필요한 대규모 프로젝트를 진행하는 팀에게 유용합니다.
주요 특징:
- 객체 감지, 분할 및 분류를 지원합니다.
- 높은 정확도를 위해 머신 러닝 모델과 인간 주석을 결합합니다.
- 효율적인 워크플로를 위한 실시간 프로젝트 관리 기능
- 머신 러닝 파이프라인과 쉽게 통합됩니다.
- 대규모 이미지 주석 프로젝트에 적합
가장 적합한 용도:
- 이미지 주석 프로젝트를 진행하는 대규모 팀
- 정확성을 위해 AI와 인간의 주석이 모두 필요한 사용자
- 실시간 관리 및 추적이 필요한 프로젝트
- 머신 러닝 모델과의 원활한 통합이 필요한 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
10. 감독하에
Supervisely는 객체 감지, 분할, 키포인트 레이블링과 같은 컴퓨터 비전 작업을 위해 설계된 이미지 주석 플랫폼입니다. 이 플랫폼은 경계 상자, 폴리곤, 마스크와 같은 다양한 주석 도구를 제공하여 이미지에 효율적으로 레이블을 지정합니다. Supervisely는 대용량 데이터 세트를 처리하도록 설계되어 소규모 및 대규모 프로젝트 모두에 적합합니다.
Supervisely는 주석 도구 외에도 협업 기능을 제공하여 팀원들이 실시간으로 데이터에 주석을 추가할 수 있도록 지원합니다. 이 플랫폼은 머신러닝 프레임워크와 통합되어 사용자가 주석이 추가된 데이터를 학습 워크플로우로 직접 내보낼 수 있도록 지원합니다. Supervisely는 다양한 이미지 주석 작업을 수행하는 팀을 위한 유연하고 확장 가능한 솔루션입니다.
주요 특징:
- 객체 감지, 분할 및 키포인트 레이블링을 지원합니다.
- 팀 기반 주석을 위한 실시간 협업
- 쉬운 내보내기를 위한 머신 러닝 프레임워크와의 통합
- 특정 주석 작업에 맞게 사용자 정의 가능
- 소규모 및 대규모 프로젝트 모두에 확장 가능
가장 적합한 용도:
- 객체 감지 및 분할과 같은 컴퓨터 비전 작업을 수행하는 팀
- 실시간 협업과 팀워크가 필요한 프로젝트
- 머신 러닝 모델과의 통합이 필요한 팀
- 다양한 주석 작업을 위한 유연한 플랫폼이 필요한 사용자
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. VGG 이미지 주석 도구
VGG Image Annotator는 이미지와 비디오에 주석을 달기 위해 설계된 오픈 소스 브라우저 기반 플랫폼입니다. 경계 상자, 폴리곤, 포인트를 이용한 객체 감지 및 분할 등 다양한 주석 작업을 지원합니다. 이 플랫폼은 가벼워서 설치가 필요 없으며 웹 브라우저에서 바로 실행할 수 있습니다. 따라서 중소 규모 프로젝트에 적합하며, 복잡한 설정 없이 빠르고 간단한 주석을 추가하는 데 특히 유용합니다.
VGG Image Annotator는 기본적인 기능임에도 불구하고 이미지와 비디오에 주석을 달 수 있는 직관적이고 사용자 친화적인 인터페이스를 제공합니다. 오픈 소스이므로 사용자는 필요에 따라 플랫폼을 수정하고 확장할 수 있습니다. 따라서 무료이면서도 간편한 주석 솔루션을 찾는 사람들에게 훌륭한 선택입니다.
주요 특징:
- 오픈소스 및 브라우저 기반 도구
- 주석을 위한 경계 상자, 다각형 및 점을 지원합니다.
- 가볍고 설치가 필요 없어 사용하기 쉽습니다.
- 빠르고 수동적인 주석 작성을 위한 간단한 인터페이스
- 특정 주석 작업에 맞게 사용자 정의 가능
가장 적합한 용도:
- 무료 오픈 소스 이미지 주석 도구를 찾는 사용자
- 소규모에서 중규모 주석 프로젝트
- 복잡한 설정 없이 가벼운 도구가 필요한 팀
- 간단한 주석 작업이 필요한 연구자 또는 개발자
연락처 및 소셜 미디어 정보:
- 웹사이트: www.robots.ox.ac.uk/~vgg/software/via
- 이메일: vgg-webmasters@robots.ox.ac.takethisout.uk
- 트위터: x.com/Oxford_VGG
12. V7
V7은 객체 감지, 분할, 분류 등 다양한 작업을 지원하는 이미지 주석 플랫폼입니다. AI 기반 레이블링 시스템을 통해 사용자가 이미지에 주석을 더욱 효율적으로 추가할 수 있습니다. 이 플랫폼은 확장성이 뛰어나 소규모 프로젝트부터 대규모 데이터셋까지 모두 처리할 수 있으며, 폴리곤, 바운딩 박스, 키포인트 등 다양한 주석 유형을 지원하여 다양한 머신 러닝 작업에 유연하게 활용할 수 있습니다.
이 플랫폼은 실시간 협업 기능을 제공하여 팀원들이 주석 작업을 함께 진행할 수 있도록 지원하며, 이는 특히 그룹 기반 프로젝트에 유용합니다. V7은 머신러닝 파이프라인과 통합되어 데이터 레이블링에서 모델 학습으로의 전환을 간소화합니다. 따라서 컴퓨터 비전, 자율주행차, 로봇공학 등의 분야에서 활동하는 팀에 적합합니다.
주요 특징:
- 더 빠른 라벨링을 위한 AI 지원 주석
- 다각형, 경계 상자, 키포인트 등 다양한 주석 유형을 지원합니다.
- 팀 기반 주석을 위한 실시간 협업
- 소규모 및 대규모 데이터 세트를 모두 처리할 수 있도록 확장 가능
- 원활한 워크플로를 위한 머신 러닝 파이프라인과의 통합
가장 적합한 용도:
- 객체 감지, 분할 및 분류 작업을 수행하는 팀
- 주석 속도를 개선하기 위해 AI 지원 도구가 필요한 사용자
- 팀원 간 실시간 협업이 필요한 프로젝트
- 머신 러닝 워크플로와의 원활한 통합이 필요한 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
13. 라벨러
Labellerr는 대용량 데이터세트에 대한 레이블링을 위한 빠르고 확장 가능한 솔루션을 제공하도록 설계된 이미지 주석 플랫폼입니다. 객체 감지 및 분할과 같은 다양한 주석 유형을 지원하고 레이블링 프로세스를 간소화하는 것을 목표로 합니다. 이 플랫폼은 머신 러닝 도구를 통합하여 데이터 레이블링 속도를 높이고 AI 모델 학습을 위한 데이터 준비 시간을 단축합니다.
Labellerr는 사용자 친화적인 인터페이스를 통해 팀이 데이터에 빠르고 효율적으로 주석을 추가할 수 있도록 지원합니다. 특히 고품질 레이블링 데이터가 필요한 대규모 프로젝트에 유용합니다. 주석 작업의 일부를 자동화하고 워크플로를 개선하여 Labellerr은 다양한 머신 러닝 및 AI 작업에 유연한 솔루션을 제공합니다.
주요 특징:
- 객체 감지, 분할 및 분류 작업을 지원합니다.
- 라벨링 프로세스를 가속화하는 AI 지원 주석
- 쉬운 협업을 위한 사용자 친화적인 인터페이스
- 대규모 데이터 세트에 확장 가능
- 효율적인 데이터 내보내기를 위해 머신 러닝 파이프라인과 통합됩니다.
가장 적합한 용도:
- 대규모 데이터 주석 프로젝트를 진행하는 팀
- 효율적인 라벨링을 위한 AI 지원 도구가 필요한 사용자
- 머신 러닝을 위해 고품질 레이블 데이터가 필요한 프로젝트
- 머신 러닝 워크플로와의 통합이 필요한 팀
연락처 및 소셜 미디어 정보:
- 웹사이트: www.labellerr.com
- 주소: 44, Tehama St, San Francisco, CA, USA 94107
- 전화: +16283133187
- 이메일: support@tensormatics.com
- 링크드인: www.linkedin.com/company/labellerr
- 트위터: x.com/Labellerr1
- 페이스북: www.facebook.com/tensormaticslabellerr
14. 아펜
Appen은 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 음성 인식 등 다양한 산업 분야에서 데이터 주석 서비스를 제공합니다. 이 플랫폼은 객체 감지, 분할, 이미지 주석 분류 등의 작업을 지원합니다. AI 도구와 인간 주석 담당자를 결합하여 정확성과 일관성을 목표로 데이터에 레이블을 지정합니다.
이 플랫폼은 방대한 양의 데이터를 관리할 수 있으므로 대규모 주석 프로젝트에 적합합니다. 협업 기능을 포함하고 머신 러닝 워크플로와 통합되어 AI 및 머신 러닝 프로젝트를 진행하는 팀의 주석 처리 프로세스를 간소화하는 데 도움이 됩니다.
주요 특징:
- 객체 감지, 분할 및 분류 작업을 지원합니다.
- 고품질 라벨링을 위해 AI 도구와 인간 주석자를 결합합니다.
- 대규모 데이터 세트를 효율적으로 처리합니다
- 머신 러닝 워크플로와의 통합을 제공합니다.
- 다양한 프로젝트 요구 사항에 맞게 사용자 정의 가능한 주석 옵션을 제공합니다.
가장 적합한 용도:
- 대규모 주석 요구 사항이 있는 기업
- 높은 정확도를 위해 AI와 인간의 주석을 혼합하여 사용해야 하는 팀
- 대규모 AI 및 머신 러닝 프로젝트를 진행하는 기업
- 사용자 정의 가능하고 유연한 주석 솔루션이 필요한 프로젝트
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
15. 이노바티아나
Innovatiana는 객체 감지, 세분화 및 기타 머신 러닝 작업을 지원하도록 설계된 이미지 주석 도구 모음을 제공합니다. 이 플랫폼은 AI 도구와 수동 레이블링 기능을 결합하여 사용자가 이미지에 빠르고 효율적으로 주석을 추가할 수 있도록 지원합니다. Innovatiana는 대규모 데이터세트에 주석을 추가해야 하는 팀을 위한 확장 가능한 솔루션을 제공하는 데 중점을 두고 있어 컴퓨터 비전 작업을 수행하는 기업에 적합한 선택입니다.
이 플랫폼은 실시간 협업을 지원하고 머신러닝 프레임워크와의 통합 옵션을 제공하여 주석이 포함된 데이터를 모델 학습에 직접 활용할 수 있도록 보장합니다. Innovatiana의 도구는 빠르고 정확하며 확장 가능한 주석 솔루션이 필요한 산업에 특히 유용합니다.
주요 특징:
- 객체 감지, 분할 및 분류를 지원합니다.
- 정확성을 위해 AI 기반 주석과 수동 주석을 결합합니다.
- 팀 기반 주석을 위한 실시간 협업
- 대용량 데이터 세트를 처리할 수 있도록 확장 가능
- 원활한 데이터 내보내기를 위해 머신 러닝 프레임워크와 통합
가장 적합한 용도:
- 객체 감지 및 분할 작업을 수행하는 팀
- 머신 러닝 모델을 위한 고품질 레이블 데이터가 필요한 프로젝트
- 확장 가능하고 효율적인 주석 솔루션이 필요한 기업
- 여러 팀원 간의 실시간 협업을 원하는 사용자
연락처 및 소셜 미디어 정보:
- 웹사이트: www.innovatiana.com
- 이메일: info@innovatiana.com
- 링크드인: www.linkedin.com/company/innovatiana
- 트위터: x.com/innovatiana
결론
효과적인 머신 러닝 및 AI 프로젝트를 위해서는 적합한 이미지 주석 플랫폼을 선택하는 것이 필수적입니다. 여기에 언급된 각 도구는 객체 감지부터 세분화까지 다양한 요구에 맞는 고유한 기능을 제공합니다. 소규모 데이터셋을 다루든 대규모 프로젝트를 관리하든, 주석 프로세스를 간소화하고 데이터 품질을 향상시키며 머신 러닝 워크플로와의 원활한 통합을 지원하는 플랫폼이 있습니다.