AI 라벨링

라벨링 프로세스를 가속화하기 위해 AI 도구를 사용하세요.

AI 레이블링 기능은 다음에 기재된 요율로 크레딧을 사용합니다: 크레딧 페이지.

Roboflow는 워크플로를 가속화하는 데 도움이 되는 네 가지 AI 기반 레이블링 기능을 제공합니다:

• Label Assist: 이미 학습한 모델을 사용하여 데이터셋의 이미지를 자동으로 레이블링합니다.

• Smart Polygon: 브라우저에서 Segment Anything Model(SAM)을 사용해 클릭 한 번으로 폴리곤 마스크를 주석 달 수 있습니다.

• Box Prompting: 이미지에서 객체의 예시를 그리면 Box Prompting이 이미지 내 해당 객체의 모든 다른 인스턴스를 찾아냅니다.

• Auto Label: Grounding DINO와 같은 파운데이션 모델을 사용해 단일 또는 다중 프롬프트로 데이터셋의 모든 이미지를 자동 레이블링합니다.

다음의 경우 각 솔루션을 권장합니다:

• Label Assist: 이미 학습된 모델이 있을 때 데이터를 한 번 레이블링할 때 이상적입니다.

• SAM이 적용된 향상된 Smart Polygon: 데이터셋의 첫 번째 버전을 레이블링하거나 Label Assist가 놓친 주석을 추가하거나 새로운 클래스에 대한 주석을 데이터셋에 추가할 때 이상적입니다.

• Box Prompting: 이미지에서 유사한 객체를 많이 레이블링해야 할 경우 이상적입니다(예: 같은 나사가 수십 개 있는 트레이에서 개별 나사를 레이블링하는 경우).

• Auto Label: 일반적인 객체(예: 차량)를 대량으로 레이블링해야 할 경우 이상적입니다.

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

프로젝트 유형별 지원되는 AI 레이블링 도구

Label Assist에서 사용 가능한 지원 모델 유형