엔터프라이즈급 보안: ISO 27001 + SOC 2 Type I 규정을 준수합니다.
Ultralytics 플랫폼

컴퓨터 비전 데이터셋을 가장 빠르게 어노테이션하는 방법

스마트 어노테이션, 데이터셋 관리 및 기본 분석 기능을 제공합니다. 원시 데이터에서 학습 준비까지 모든 과정을 한 곳에서 해결하십시오.

라이선스 요청시작하기
시각적 데이터셋에서 라벨링된 객체를 보여주는 Ultralytics 어노테이션 작업 공간.

프로덕션 규모의 어노테이션 기반

Ultralytics Platform은 팀이 대규모 시각 데이터셋을 속도, 일관성, 검토 가능한 품질을 갖춘 학습 준비 어노테이션으로 전환하도록 지원합니다.

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학습된 모델
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생성된 이미지
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생성된 어노테이션
스마트 세그멘테이션을 사용하여 객체를 라벨링하는 이미지 어노테이션 인터페이스.

스마트 어노테이션으로 최대 10배 빠르게 라벨링

Ultralytics Platform은 고품질 데이터셋을 더 빠르게 구축할 수 있는 이미지 어노테이션 도구를 제공합니다. 스마트 어노테이션부터 정밀한 수동 편집까지, 이러한 기능은 품질 저하 없이 이미지 라벨링 시간을 단축하도록 설계되었습니다.

  • SAM 기반 스마트 어노테이션: 클릭 한 번으로 마스크와 BBox 생성.
  • 전체 AI 작업 지원: 객체 탐지(Detection), 인스턴스 세그멘테이션(Instance Segmentation), 시맨틱 세그멘테이션(Semantic Segmentation), 분류(Classification), 포즈(Pose), OBB.
  • 범용 포맷 지원: YOLO, COCO, VOC 등 원하는 포맷을 선택하십시오.
  • 팀 검토 및 버전 관리: 모든 단계에서 명확한 협업 가능.

모든 비전 작업을 위한 하나의 플랫폼

Ultralytics Platform은 프로덕션 수준의 비전 AI를 구축하는 데 필요한 6가지 모든 주석 작업을 기본적으로 지원합니다.

축 정렬 BBox를 사용하여 이미지나 비디오 내의 객체를 탐지하십시오.
프레임 내 객체를 강조하는 픽셀 단위의 정밀한 마스크를 생성하십시오.
모든 개별 픽셀에 특정 클래스 라벨을 할당합니다.
전체 이미지에 하나 이상의 라벨을 할당하십시오.
신체 위치 모니터링을 위해 신체 키포인트를 탐지하고 라벨링하십시오.
각도를 인식하는 BBox로 회전된 객체를 탐지하십시오.
Object detection을 위해 라벨링된 창고 작업자들.
컴퓨터 비전 데이터셋을 위한 어노테이션 포맷 선택 인터페이스.

클릭 한 번으로 모든 포맷과 크기의 데이터를 처리

이미지, 비디오 또는 ZIP 아카이브를 업로드하십시오. YOLO 또는 COCO 데이터셋을 가져오거나 원시 이미지부터 시작할 수 있습니다. 데이터는 몇 초 만에 어노테이션 준비가 완료됩니다.

어노테이션을 위한 라벨 및 클래스 분포를 보여주는 데이터셋 분석 뷰.

학습 전 데이터 분석

데이터셋을 완벽하게 파악하십시오. 클래스 분포, 불균형 분할, 어노테이션 히트맵 및 이미지 크기를 한 곳에서 항상 최신 상태로 확인할 수 있습니다.

컴퓨터 비전 어노테이션 검토를 위한 팀 협업 인터페이스.
Pro 및 Enterprise 플랜

팀 협업을 위한 설계

팀과 데이터셋이 확장됨에 따라 워크플로를 관리하고, 역할을 할당하며, 기여도를 추적하고 프로젝트를 체계적으로 유지하십시오.

라이선스 요청

어노테이션 작동 방식 확인

데이터 업로드, 스마트 어노테이션을 통한 라벨링, 그리고 학습 준비가 완료된 데이터셋 구축 과정을 Ultralytics Platform 내에서 직접 확인해 보십시오.

어노테이션을 완료하셨습니까? 학습을 시작하십시오.

YOLO 모델을 선택하고 GPU를 지정한 뒤, 클릭 한 번으로 학습을 시작하십시오.

1주석 달기
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산업 솔루션 탐색

팀들이 프로덕션 환경에서 어떻게 Ultralytics 컴퓨터 비전을 적용하는지 확인해 보십시오.

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자주 묻는 질문

  • 네. Ultralytics Platform은 컴퓨터 비전에서 가장 널리 사용되는 두 가지 주석 표준인 YOLO 및 COCO 형식으로 레이블이 지정된 데이터셋을 허용합니다. 데이터가 CVAT나 Roboflow와 같은 다른 도구에서 레이블링되어 두 형식 중 하나로 내보내졌다면, 직접 업로드하고 즉시 학습을 시작할 수 있습니다.

  • 컴퓨터 비전 모델은 레이블이 지정된 데이터셋으로 학습되어 시각적 패턴과 데이터의 주석 레이블을 연관시키는 방법을 배웁니다. 학습 데이터의 품질, 크기 및 균형은 학습된 모델이 얼마나 잘 작동하는지에 직접적인 영향을 미칩니다. Ultralytics Platform은 도구 전환 없이 주석 워크플로우를 클라우드 학습에 직접 연결합니다.

  • Ultralytics Platform은 데이터셋 가져오기를 위해 YOLO 형식과 COCO 형식을 지원하며, 업로드 시 자동으로 형식을 감지합니다. CVAT, LabelImg 또는 LabelMe와 같은 오픈 소스 도구에서 데이터를 주석 처리했다면, 레이블을 YOLO 또는 COCO 형식으로 내보내면 자동으로 구문 분석됩니다. 플랫폼에서 주석을 Ultralytics NDJSON 형식으로 내보낼 수 있습니다.

  • 수동 주석은 주석 도구를 사용하여 이미지에 레이블을 직접 그리는 작업자를 포함합니다. 스마트 주석은 Meta에서 개발한 오픈 소스 모델인 Segment Anything (SAM)과 같은 AI 알고리즘을 사용하여 최소한의 인간 입력으로 이미지에 사전 레이블을 지정합니다. 대부분의 프로덕션 워크플로우는 속도를 위한 스마트 주석과 정확성을 위한 수동 검토를 결합합니다.

  • 이미지 어노테이션은 이미지 내의 객체, 특징 또는 영역을 식별하기 위해 라벨을 지정하는 과정입니다. 이는 객체 탐지, 이미지 세그멘테이션, 이미지 분류 및 자세 추정과 같은 작업을 위한 컴퓨터 비전 모델 학습의 기초 단계입니다. 어노테이션 유형은 사용 사례에 따라 다양하며 바운딩 박스, 폴리곤, 마스크, 키포인트 등이 포함됩니다. 이 과정은 오픈 소스 도구와 전용 상업용 플랫폼 모두에서 수행됩니다.

더 나은 데이터셋 구축을 오늘 시작하십시오!

Ultralytics에서 프로덕션급 컴퓨터 비전 모델을 구축하는 수천 개의 팀에 합류하십시오.

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