박스 프롬프트
예시마다 성능이 향상되는 AI 라벨링 도구로 이미지를 주석 처리하세요.
Box Prompting은 하나 이상의 프롬프트 바운딩 박스를 사용하여 유사한 객체에 대한 주석을 생성합니다. 각 예시는 이미지를 거듭할수록 향상되는 모델을 미세 조정합니다. Box Prompting을 사용하면 데이터셋에 여러 번 등장하는 객체 주위에 바운딩 박스를 수동으로 그리는 데 드는 시간을 절약할 수 있습니다.
1단계: 각 클래스의 예시를 최소 한 개 이상 주석 처리하세요
Box prompting을 사용하려면 예측 생성을 위한 예시로 최소 하나의 바운딩 박스 주석을 만들어야 합니다.
2단계: Box Prompting 도구 활성화
Box Prompting 도구가 활성화되어 있는지 확인하여 마법을 경험하세요! Box Prompting은 주석을 기반으로 예측을 생성합니다. 예측은 주석을 저장하거나 삭제할 때마다 점선으로 표시됩니다.
3단계: 예측 미세 조정
여기서 할 수 있는 일:
신뢰도 조정
슬라이더를 사용하여 신뢰도 임계값을 조정해 표시되는 예측 수를 조절하세요. 신뢰도가 높을수록 예측이 적게 표시됩니다.
음성 예시 제공
잘못된 예측이 있을 경우, 박스를 우클릭하고 "Convert to Negative"를 선택할 수 있습니다. 이렇게 하면 모델이 앞으로 이 유형의 객체에 라벨을 지정하지 않도록 학습합니다. 음성 예시는 음영 처리되어 표시됩니다.
기존 주석도 동일한 우클릭 메뉴를 통해 음성으로 변환할 수 있습니다.
추가 예시 추가
다른 라벨로 추가하는 모든 주석은 모델이 이미지 내의 서로 다른 객체를 구분하는 데 도움이 됩니다. 예시를 더 추가한 후 "Predict"를 클릭해 새로운 예측을 생성할 수 있습니다.
최상의 결과를 위해 각 고유 객체에 대해 1~2개의 예시를 제공하세요.
4단계: 예측 승인
예측이 만족스러우면 "Approve Predictions"를 클릭하세요. 모든 예측이 주석으로 변환되어, 이동 시에도 저장됩니다.
여기서 주석을 평소처럼 편집 및 삭제할 수 있습니다.
5단계: 더 많은 이미지에서 실행
주석을 달면 이미지가 학습 세트에 추가됩니다.
이미지에 주석을 달면 Box Prompting은 사람이 직접 그리거나 수정한 주석이 있는 이미지로 학습됩니다. (수정 없이 승인된 예측은 포함되지 않습니다.)
즉, 새 이미지에서 박스를 하나도 그리지 않고도 "Predict"를 클릭해 예측을 생성할 수 있습니다! 도구 메뉴에서 학습 세트에 포함된 이미지 수를 확인할 수 있습니다.
모범 사례
시각적으로 구별되는 각 객체에 대해 예시를 제공하세요.
비슷하게 보이는 여러 객체가 포함된 이미지에서는 주요 색상, 크기 또는 카메라 각도별로 최소 한 개의 예시를 제공하는 것이 도움이 될 수 있습니다.
비슷한 이미지는 같은 주석 세션에서 주석 처리하세요.
Box prompting은 이미지의 내용이 비슷할 때 가장 잘 작동하므로, 예시를 빠르게 재사용하며 예측을 생성할 수 있습니다.
오차 누적을 방지하려면 바운딩 박스를 타이트하게 그리세요.
예측된 바운딩 박스가 실제보다 크게 나오는 경우가 많으니, 배경이 잘못 포함되지 않도록 크기를 줄이세요.
Box Prompting은 사진이나 정지 프레임에서 가장 잘 작동합니다.
문서나 컴퓨터 그래픽에 대해서도 예측을 제공할 수 있지만, Box Prompting은 사진에서 반복되는 항목을 식별하는 데 가장 적합합니다.
정확도를 높이려면 음성 예시를 제공하세요.
특정 주석 클래스에서 잘못된 양성 예측이 발생하면 우클릭 후 "Convert to Negative"를 선택해 Box Prompting 모델에 음성 예시를 제공할 수 있습니다.
제한 사항
Box Prompting 모델은 추론 시 이미지를 다운스케일해야 합니다. 따라서 큰 이미지에서 작은 항목을 감지하려고 하면 만족스럽지 않은 결과가 나올 수 있습니다.
가로 또는 세로가 1000px 이하인 이미지에서 최적의 결과를 얻을 수 있으며, 이미지가 2000px 이상이고 작은 바운딩 박스(너비/높이의 약 5% 미만)가 있을 경우 제대로 작동하지 않는다는 경고가 표시됩니다.
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