> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://docs.roboflow.com/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://docs.roboflow.com/datasets/ko/annotate/annotate/ai-labeling.md).

# AI 라벨링

{% hint style="info" %}
AI 라벨링 기능은 당사 [크레딧 페이지에](https://roboflow.com/credits).
{% endhint %}

Roboflow는 워크플로 속도를 높이는 데 도움이 되는 4가지 AI 기반 라벨링 기능을 제공합니다:

* [라벨 어시스트](/datasets/ko/annotate/annotate/ai-labeling/model-assisted-labeling.md): 이미 학습한 모델을 사용해 데이터셋의 이미지를 자동으로 라벨링합니다.
* [스마트 선택](/datasets/ko/annotate/annotate/ai-labeling/smart-select.md): 브라우저에서 Segment Anything Model을 사용해 한 번의 클릭으로 폴리곤 마스크를 주석 처리합니다.
* [박스 프롬프팅](/datasets/ko/annotate/annotate/ai-labeling/box-prompting-ai-labeling.md): 이미지에서 객체의 예시를 그린 다음, Box Prompting이 이미지 내 해당 객체의 다른 모든 인스턴스를 찾아내도록 합니다.
* [자동 라벨](/datasets/ko/annotate/annotate/ai-labeling/auto-label.md): 기반 모델(SAM 3), 학습된 모델, 또는 저장된 워크플로를 사용해 데이터셋의 모든 이미지를 자동으로 라벨링합니다.

다음 경우에는 각 솔루션을 권장합니다:

* **라벨 어시스트**: 이미 학습된 모델이 있을 때 데이터를 라벨링하는 데 이상적입니다.
* **스마트 선택:** 데이터셋의 첫 번째 버전을 라벨링하거나, Label Assist가 놓친 새 주석을 추가하거나, 데이터셋에 새 클래스를 위한 주석을 추가할 때 이상적입니다.
* **박스 프롬프팅**: 이미지에서 라벨링할 유사한 객체가 많을 때 이상적입니다(예: 같은 나사가 수십 개 있는 트레이에서 개별 나사를 라벨링하는 경우).
* **자동 라벨**: 일반적인 객체(예: 차량)를 대량으로 라벨링해야 할 때 이상적입니다.

각 옵션에 대한 자세한 내용은 해당 문서 페이지에서 확인할 수 있습니다.

### 프로젝트 유형별 지원되는 AI 라벨링 도구

<figure><img src="/files/e93bd2277fcb3bcfa3fe89a63814b7a3432dd1bf" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

### 라벨 어시스트에서 사용하기 위해 지원되는 모델 유형

<figure><img src="/files/9695d354e60f39b37ad0743fb1b93137b564ffa5" alt="" width="563"><figcaption></figcaption></figure>