# Project 만들기

모델을 학습시키기 전에 Project를 만들어야 합니다.

Project에는 이미지와 주석이 포함됩니다. 이 데이터는 이후 데이터의 특정 시점 스냅샷인 dataset version으로 변환할 수 있습니다. 그런 다음 버전을 사용해 모델을 학습시킬 수 있습니다.

### Project 만들기

먼저 Roboflow dashboard로 이동하세요. 그런 다음 "Create New Project"를 클릭합니다:

<figure><img src="/files/46b414d9f944569c9d4726f50ba6641675c87664" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

새 project를 만들 수 있는 페이지로 이동합니다:

<figure><img src="/files/993dba2d3ea13b4c3b8150da83320da548168245" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

이 페이지에서 다음 항목을 입력해야 합니다:

1. **project 유형**.
   1. ***Object Detection***: 이미지에서 객체의 위치를 찾습니다.
   2. ***Single-Label Classification***: 제한된 카테고리 집합을 바탕으로 이미지에 라벨을 할당합니다.
   3. ***Multi-Label Classification***: 제한된 카테고리 집합을 바탕으로, 이미지와 관련된 임의 개수의 라벨을 할당합니다.
   4. ***인스턴스 세분화***: 픽셀 단위로 이미지에서 객체의 위치를 찾습니다.
   5. ***시맨틱 세분화***: 픽셀 단위로 이미지에서 객체의 위치를 찾고, 발견된 각 객체에 대해 고유한 참조를 만듭니다.
   6. ***Keypoint Detection***: 이미지에서 객체와 그 keypoints의 위치를 찾습니다. 일반적으로 객체의 pose를 결정하는 데 사용됩니다.
2. **project 이름:** project의 이름입니다.
3. **Annotation group:** 이미지에서 감지하려는 대상을 분류하는 라벨입니다(예: "chess pieces", "vehicles", "defects"). 동일한 annotation group을 공유하는 Projects는 클래스 목록과 주석도 공유합니다. 자세한 내용은 [Annotation Groups](/roboflow/roboflow-ko/datasets/annotation-groups.md) 를 참조하세요.

이 값들을 지정했으면, 양식을 제출하여 project를 만드세요.

*다른 유형의 project 지원을 원하시면 project 유형 드롭다운에서 해당 옵션을 선택해 관심을 표시할 수 있습니다.*

{% hint style="info" %}
무료 요금제를 사용 중이라면, 데이터셋과 모델은 [Roboflow Universe에서 사용할 수 있습니다](/roboflow/roboflow-ko/universe/what-is-roboflow-universe.md). 유료 요금제를 사용 중이라면 private project를 만들 수 있습니다. private project는 귀하의 Workspace에서만 접근할 수 있으며 절대 공개되지 않습니다.
{% endhint %}


---

# Agent Instructions: Querying This Documentation

If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter:

```
GET https://docs.roboflow.com/roboflow/roboflow-ko/datasets/create-a-project.md?ask=<question>
```

The question should be specific, self-contained, and written in natural language.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.