> 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/roboflow/roboflow-ko/annotate/use-roboflow-annotate.md). # 이미지 주석 달기 Roboflow 대시보드의 Assign 또는 Dataset 페이지에서 이미지를 선택하면 labeling interface에 액세스할 수 있습니다. labeling interface의 오른쪽에는 toolbar가 있습니다. toolbar에는 이미지를 annotating하는 데 사용할 수 있는 다양한 기능이 있습니다. 이 문서에서는 다음 기능들을 사용하는 방법을 설명합니다: * Drag and Select * Bounding Box Annotation Tool * Polygon Annotation Tool * Smart Polygon * Label Assist * Zoom Tool ### Drag and Select 손 아이콘으로 표시되는 이 기능을 사용하면 개별 annotation을 선택, 편집, 드래그할 수 있습니다. * **한 번 클릭** 기존 bounding box를 선택하세요. 선택하면 모서리와 각 변에 나타나는 흰색 원형 핸들을 사용해 bounding box의 크기를 변경할 수 있습니다. 또는 class editor를 사용해 box의 label을 변경할 수 있습니다. * **box를 드래그** 하여 이동합니다. * **배경을 드래그** 하여 화면을 이동합니다. * **배경을 클릭** 하여 모든 box의 선택을 해제합니다.

### **Bounding Box Annotation Tool** bounding box annotation tool(직사각형 box 아이콘으로 표시됨)을 사용하면 새로운 bounding-box annotation을 그릴 수 있습니다. 이 모드에서는 그리기를 시작할 위치를 정하는 데 도움이 되는 십자선이 표시됩니다. 이미지 위에서 클릭하고 드래그하여 새 annotation을 만든 다음, Class Selector를 사용해 label을 선택합니다.

### Polygon Annotation Tool polygon annotation tool을 사용하면 [새 polygon annotation을 그릴 수 있습니다](https://blog.roboflow.com/polygon-annotation-labeling/). 이 모드에서는 그리기를 시작할 위치를 정하는 데 도움이 되는 십자선이 표시됩니다. 관심 대상 객체 주변의 이미지 위를 클릭하여 닫힌 polygon annotation을 만든 다음, Class Selector를 사용해 label을 선택합니다.

### Brush Annotation Tool brush annotation tool을 사용하면 이미지의 관심 영역 위에 픽셀 단위로 정확한 mask annotation을 그릴 수 있습니다. 캔버스의 brush 컨트롤을 사용해 brush 크기를 조정하고 Add와 Subtract 모드를 전환할 수 있으며, 각각 현재 mask에 추가하거나 현재 mask에서 지웁니다. \ Mask annotation은 객체를 윤곽선이나 box가 아니라 픽셀 단위 영역으로 표현합니다. 이를 통해 특히 불규칙하거나 세밀한 구조(예: 머리카락, 잎사귀, 투명한 객체)에 대해 더 정확한 형태를 포착할 수 있으며, instance 또는 semantic segmentation 모델을 학습하는 데 이상적입니다. 기본적으로 각 masked region 주위에 bounding box가 표시되어 객체의 전체 범위를 더 쉽게 확인하고 검토 및 편집 중에 상호작용할 수 있습니다. 마스크 채움만 보고 싶다면 Display Options 패널의 "Mask Boxes" 스위치를 사용해 이를 끌 수 있습니다. \ 이미지 위에서 클릭하고 드래그하여 mask에 포함하거나 제외하려는 영역을 칠한 다음, Class Selector를 사용해 해당 mask 영역의 label을 지정하거나 변경합니다.

### Smart Polygon **Smart Polygon** 새 Smart Polygon annotation을 그릴 수 있습니다. 이 모드에서는 새 관심 영역(new label)을 선택할 때는 초록색 점이 표시되고, 관심 영역에서 제거할 영역(즉, polygon으로 label하거나 둘러싸고 싶지 않은 객체나 이미지의 일부)을 선택할 때는 빨간색 점이 표시됩니다. 또한 Convex Hull, Smooth, Complex 설정으로 polygon을 조정할 수 있는 옵션이 있습니다. Smart Polygon은 (Instance 및 Semantic) Segmentation 프로젝트에 특히 유용하지만, [Object Detection 모델에서도 성능 향상을 볼 수 있습니다](https://blog.roboflow.com/polygons-object-detection/) Roboflow에서 Smart Polygon으로 labeling할 때.

### **Label Assist** [**Label Assist**](/roboflow/roboflow-ko/annotate/ai-labeling/model-assisted-labeling.md) 공개 모델 또는 version의 예측을 사용하여 [Roboflow Train으로 학습된](/roboflow/roboflow-ko/train/train.md) annotation하는 동안 bounding box label을 자동으로 제안합니다.

### **Mark Null** Mark null(Null annotation)은 배경(background) 또는 null 이미지의 "labeling"에 사용됩니다. 이 설정은 이미지의 모든 annotation을 지우거나 이미지를 Unannotated로 표시하는 데에도 사용할 수 있습니다. null annotation에 대해 더 알아보려면 가이드를 확인하세요 "[Missing Annotations와 Null Annotations의 차이](https://blog.roboflow.com/missing-and-null-image-annotations/)".

### **Undo, Redo, and Repeat Annotations** Bounding Box (B), Polygon (P), 또는 Smart Polygon (S) 모드에서: * **Undo** 이전 작업을 되돌립니다. * **Redo** 이전에 실행 취소한 작업을 다시 적용합니다. * **Repeat Previous** 마지막으로 annotation한 이미지와 동일한 위치에 이미지의 label을 다시 적용합니다 ### Multi-Select 및 Context Menu 여러 annotation을 한 번에 선택하고 context menu에서 일괄 작업을 적용할 수 있습니다. 다음을 누른 채로 여러 annotation을 선택하세요 **Shift** 를 누른 채 클릭하거나, 캔버스 위에서 선택 사각형을 드래그하면 됩니다. 다중 선택이 활성화된 상태에서 오른쪽 클릭하거나(또는 선택한 annotation 중 아무 항목의 세 점 메뉴를 열어) context menu를 엽니다. context menu는 현재 선택한 모든 annotation에 작업을 적용하므로, 여러 annotation을 한 번에 변환, 순서 변경 또는 결합할 수 있습니다. #### 사용 가능한 작업 * **Box로 변환** — 선택된 모든 polygon 또는 mask를 bounding box로 변환합니다. * **Polygon으로 변환** — 선택된 모든 box 또는 mask를 polygon으로 변환합니다. * **Mask로 변환** — 선택된 모든 box 또는 polygon을 pixel mask로 변환합니다. * **Smart Mask로 변환** — 각 선택 항목에 대해 Smart Polygon을 다시 실행하여 더 정교한 mask를 생성합니다. * **Mask 병합** — 선택된 모든 mask annotation을 하나의 mask annotation으로 결합합니다. 병합된 mask는 선택된 mask들의 모든 픽셀의 합집합을 사용하며, 주 선택 항목의 label과 색상을 상속합니다. 이는 같은 객체를 나타내지만 서로 분리된 여러 mask 영역을 하나로 합칠 때 유용합니다. 예를 들어, 가림 요소로 인해 둘로 나뉜 객체의 두 부분을 결합하는 경우입니다. * **앞으로 가져오기** / **앞으로 이동** / **뒤로 보내기** / **뒤로 이동** — 선택한 각 annotation의 레이어 순서를 나머지 항목에 대해 다시 정렬합니다. {% hint style="info" %} **Mask 병합** 현재 선택한 모든 annotation이 mask일 때만 context menu에 표시됩니다. 선택한 annotation 중 box나 polygon이 하나라도 있다면, 먼저 ( **Mask로 변환**)을 사용해 mask로 변환한 뒤 병합하세요. {% endhint %} ### Class Selection 이미지가 선택되면, **Class Selector** 가 나타납니다. 여기에는 bounding box의 label을 선택하기 위한 다음 옵션이 포함됩니다: ![Class Selector](/files/ef977d27fec23cb4ae51b2d7156d494d10f92787) * **Textfield** 를 사용하여 새 class를 만들거나 기존 class를 필터링합니다. * **Buttons** 를 사용하여 변경 사항을 저장하거나 버립니다. * **Class List** 는 dataset에 있는 기존 class 목록입니다(텍스트 필드로 필터링되며 활성 옵션은 보라색으로 강조 표시됨). 또한 입력한 텍스트가 기존 class와 일치하지 않을 경우 때때로 "Create class" 옵션이 표시됩니다. ### Zoom Tool 화면 왼쪽 아래에서 찾을 수 있는 zoom tool입니다. * 한 번에 더 많은 이미지를 화면에 표시하거나 더 자세히 편집하기 위해 확대/축소할 수 있습니다. 또한 zoom을 지정한 비율로 "lock"하거나, Annotation Tool의 viewport 안에 이미지 전체가 들어가도록 zoom을 재설정하는 옵션도 있습니다. * 참고로 "*Zoom Lock*" 옵션을 선택하면 모든 이미지가 이 zoom-level로 표시됩니다. Zoom Lock를 해제하려면 선택을 취소하거나 lock을 해제하세요.

### Annotation List Annotations(축약형 *Annots* 는 dashboard에서 이미지에 어떤 class가 존재하고 존재하지 않는지, box의 색상은 무엇인지, label의 레이어 순서는 어떤지 보여줍니다. Annotations drawer에는 dataset의 이미지를 정리, 필터링 또는 정렬하는 데 도움이 되는 Tags가 포함되어 있습니다.

### **Image Attributes** Attributes는 이미지의 크기, 마지막 수정 시간, 그리고 이 dataset의 [training, validation 또는 test set인지 여부를 포함한 정보를 나타냅니다.](https://blog.roboflow.com/train-test-split/).

--- # Agent Instructions This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com. ## 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/annotate/use-roboflow-annotate.md?ask= ``` 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.