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# AI 라벨링

{% hint style="info" %}
AI Labeling 기능은 당사에 나열된 요율에 따라 크레딧을 사용합니다 [크레딧 페이지](https://roboflow.com/credits).
{% endhint %}

Roboflow는 Workflow를 더 빠르게 진행할 수 있도록 돕는 4개의 AI 기반 라벨링 기능을 제공합니다:

* [Label Assist](/roboflow/roboflow-ko/annotate/ai-labeling/model-assisted-labeling.md): 이미 학습한 모델을 사용해 데이터셋의 이미지를 자동으로 라벨링합니다.
* [Smart Polygon](/roboflow/roboflow-ko/annotate/ai-labeling/enhanced-smart-polygon-with-sam.md): 브라우저에서 Segment Anything Model을 사용하여 한 번의 클릭으로 폴리곤 마스크를 주석 처리합니다.
* [Box Prompting](/roboflow/roboflow-ko/annotate/ai-labeling/box-prompting-ai-labeling.md): 이미지에서 객체의 예시를 그린 다음, Box Prompting이 이미지 내 해당 객체의 다른 모든 인스턴스를 찾아내도록 합니다.
* [Auto Label](/roboflow/roboflow-ko/annotate/ai-labeling/automated-annotation-with-autodistill.md): Grounding DINO 같은 foundation model을 사용해 하나 또는 여러 개의 프롬프트로 데이터셋의 모든 이미지를 자동 라벨링합니다.

다음 경우에는 각 솔루션을 권장합니다:

* **Label Assist**: 이미 학습된 모델이 있는 경우 데이터를 라벨링하기에 이상적입니다.
* **SAM이 적용된 Enhanced Smart Polygon:** 데이터셋의 첫 번째 버전을 라벨링하거나, Label Assist가 놓친 새 주석을 추가하거나, 데이터셋에 새 클래스를 위한 주석을 추가하는 데 이상적입니다.
* **Box Prompting**: 이미지에서 라벨링해야 할 유사한 객체가 많이 있는 경우에 이상적입니다(예: 동일한 나사가 수십 개 들어 있는 트레이에서 개별 나사를 라벨링하는 경우).
* **Auto Label**: 차량과 같은 일반적인 객체를 대량으로 라벨링해야 하는 경우에 이상적입니다.

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

### Project 유형별 지원되는 AI Labeling 도구

<figure><img src="/files/12e49c5e9ad72e0600a497005c239f490f7a58b6" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

### Label Assist에서 사용 가능한 지원 모델 유형

<figure><img src="/files/cb0df64ff4fe0110ed4c4c1134e0ecdc4979bc6a" alt="" width="563"><figcaption></figcaption></figure>


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# Agent Instructions
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