컴퓨터 비전 데이터셋을 어노테이션하는 가장 빠른 방법

예. Platform은 YOLO, COCO, LabelMe JSON, Labelbox NDJSON, Ultralytics NDJSON, 시맨틱 PNG 마스크를 자동으로 감지합니다. API 키를 사용해 Roboflow에서 데이터 세트를 가져올 수 있으며, YOLO 또는 COCO 내보내기 파일을 업로드해 CVAT 또는 Label Studio 프로젝트를 가져올 수도 있습니다. Pascal VOC XML 라벨은 가져올 수 없으므로 먼저 변환해야 합니다.

예. On Premise 데이터 세트를 제외한 데이터 세트는 Ultralytics NDJSON으로 내보낼 수 있습니다. 내보낸 파일의 이미지 링크는 7일 후 만료되므로 신속하게 사용하거나 변환하세요. 일반적으로 파일을 변환할 필요는 없습니다. 파일이나 데이터 세트의 ul:// URI를 model.train()에 전달하면 Ultralytics가 YOLO 폴더를 생성합니다. 학습 없이 YOLO 폴더를 가져오려면 ultralytics 패키지의 convert_ndjson_to_yolo을 사용해 변환하세요.

수동 어노테이션은 각 라벨을 직접 그리는 방식입니다. 스마트 어노테이션은 검토할 라벨을 제안합니다. 객체를 클릭하면 Segment Anything(SAM) 모델이 객체를 그려 주고, YOLO 모델(자체 모델 포함)을 실행해 사전 라벨링하거나, 클래스 프롬프트를 지정한 모델을 사용해 클래스가 1~200개인 탐지 데이터 세트에서 해당 클래스를 찾을 수 있습니다. Platform에 저장된 데이터 세트라면 모든 요금제에서 사용할 수 있지만, 연결된 스토리지나 On Premise에는 적용되지 않습니다. SAM 클릭과 호스팅 모델은 무료이며, 유료 제공업체 모델은 해당 제공업체 계정에 요금이 청구됩니다.

이미지 어노테이션은 이미지 내의 객체, 특징 또는 영역을 식별하기 위해 이미지에 라벨을 지정하는 과정입니다. 이미지 어노테이션은 객체 탐지, 이미지 분할, 이미지 분류, 포즈 추정과 같은 작업을 위한 컴퓨터 비전 모델 학습의 기본 단계입니다. 어노테이션 유형은 사용 사례에 따라 다르며 바운딩 박스, 다각형, 마스크, 키포인트 등이 있습니다. 이 과정은 오픈소스 도구와 전용 상용 플랫폼 모두에서 수행됩니다.

예. 일괄 주석은 데이터셋 전체에 모델 하나를 실행합니다. 여기에는 YOLO 모델(직접 만든 모델 포함)이나 클래스가 1~200개인 객체 탐지 데이터셋에서 사용하는 클래스 프롬프트 기반 모델이 해당합니다. 기본적으로 주석이 없는 이미지만 라벨링하고 먼저 데이터셋 버전을 저장하므로, 변경 사항을 되돌릴 수 있습니다. 비용은 이미지 1,000장당 $1이며 실행당 최소 요금은 $0.01입니다. 유료 제공업체 모델을 사용하면 해당 제공업체 계정에도 요금이 청구됩니다. 이 기능은 Platform에 저장된 데이터셋에서만 사용할 수 있으며, 연결된 스토리지나 On Premise에서는 사용할 수 없고, 깊이 데이터셋에도 사용할 수 없습니다.

비공개 데이터셋은 모든 플랜에서 사용할 수 있지만, 새 데이터셋은 Free 및 Pro에서 기본적으로 공개로, Enterprise에서 비공개로 설정되므로 업로드하기 전에 공개 설정 전환을 확인하세요. Ultralytics Platform은 ISO 27001:2022 인증을 받았으며 SOC 2 Type I 보고서를 보유하고 있고, 미국, EU 및 APAC 데이터 리전을 제공합니다. Enterprise On Premise를 사용하면 주석 작업과 학습을 위해 이미지를 자체 컴퓨터에 보관할 수 있으며, 라벨, 지표 및 학습된 모델은 Platform에 저장됩니다.

예. 동영상을 업로드하면 Platform이 라벨링할 이미지 프레임을 추출하며, 초당 최대 1프레임, 동영상당 최대 100프레임까지 추출합니다. 더 긴 동영상은 더 넓은 간격으로 샘플링됩니다. 프레임은 연속된 동영상 시퀀스가 아니라 각각 개별적으로 라벨링됩니다.