AI 도구를 사용해 라벨링 과정을 더 빠르게 진행하세요.
AI 라벨링 기능은 당사 크레딧 페이지에.
Roboflow는 워크플로 속도를 높이는 데 도움이 되는 4가지 AI 기반 라벨링 기능을 제공합니다:
라벨 어시스트: 이미 학습한 모델을 사용해 데이터셋의 이미지를 자동으로 라벨링합니다.
스마트 선택: 브라우저에서 Segment Anything Model을 사용해 한 번의 클릭으로 폴리곤 마스크를 주석 처리합니다.
박스 프롬프팅: 이미지에서 객체의 예시를 그린 다음, Box Prompting이 이미지 내 해당 객체의 다른 모든 인스턴스를 찾아내도록 합니다.
자동 라벨: 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.
마지막 업데이트 18일 전
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