AI 기반 이미지 주석
편집 가능한 마스크, 경계 상자, 다각형, 키포인트 및 분류를 위한 Magic Touch(SAM3), 유사한 모델 찾기 및 AI 지원 도구를 사용하여 이미지 주석을 가속화합니다.
일괄 자동 라벨링매직터치(SAM1, SAM3)유사한 모델 찾기
자르기 자동 라벨링
이미지 주석 플랫폼
이미지 주석 플랫폼 구축 정확성과 규모
AI 지원 객체 감지, 이미지 분할, 정밀한 라벨링 도구 및 관리되는 품질 보증을 통해 컴퓨터 비전 교육 데이터를 더 빠르게 선별하고, 라벨링하고, 검토합니다.
신용 카드가 필요하지 않습니다
이미지 주석 기능
복잡한 이미지 주석에 필요한 모든 것
모든 품질 결정을 추적 가능하게 유지하면서 상자, 다각형, 마스크, 키포인트, 분류 및 구조화된 속성으로 이미지에 라벨을 붙입니다.
신속한 자동 라벨링
자연어로 무엇을 감지할지 설명하고 이미지 전체에서 일치하는 개체에 대해 편집 가능한 이미지 주석을 자동으로 생성합니다.
픽셀 단위의 정확한 이미지 라벨링
정밀한 그리기, 편집 및 확대/축소 컨트롤을 사용하여 픽셀 단위의 정확한 마스크, 다각형, 상자, 점 및 키포인트를 만듭니다.
중첩된 온톨로지 및 이미지 속성
개체 및 전체 이미지에 대한 중첩 클래스와 재사용 가능한 속성을 정의한 다음 관리되는 하나의 온톨로지에 대해 모든 레이블을 검증합니다.
대규모 이미지 주석
반응형 확대/축소, 정밀한 인스턴스 마스크, 안정적인 규모 성능을 통해 단일 이미지에 있는 10,000개 이상의 작은 개체에 라벨을 지정하고 검토할 수 있습니다.
예시 이미지 세트10만 개 이상의 이미지
픽셀 정밀도의 대형 이미지 데이터세트
빠른 미리 보기, 안정적인 확대/축소, 구조화된 대기열 및 모든 주석에 대한 정확한 액세스를 통해 대규모 이미지 데이터 세트를 탐색합니다.
대규모 데이터 세트 탐색픽셀 수준 액세스
AI 팀이 이미지 주석을 위해 Unitlab을 선택하는 이유
AI 지원 자동화, 확장 가능한 검토 워크플로 및 운영 비용 절감을 통해 복잡한 이미지 데이터세트에 더 빠르게 주석을 달 수 있습니다.
15X
더욱 빨라진 이미지 주석
90%
자동화된 이미지 주석
10배
주석 비용 절감
지원되는 이미지 주석 유형
모든 이미지 주석 유형 하나의 플랫폼에서.
이미지 데이터세트 전반에 걸쳐 객체 감지 상자, 이미지 분할 마스크, 다각형, 뼈대, 폴리라인, 키포인트, 분류 및 관계를 생성합니다.
01
경계 상자
정확한 경계 상자와 AI 지원 감지를 통해 직사각형 객체에 라벨을 붙입니다.
02
분할
브러시, 다각형 및 AI 지원 분할 도구를 사용하여 픽셀 단위의 정확한 개체 마스크를 캡처합니다.
03
다각형
편집 가능한 다각형 주석을 사용하여 불규칙한 개체와 영역의 윤곽을 정확하게 그려보세요.
04
해골
연결된 키포인트를 사용하여 포즈, 랜드마크 및 연결된 구조를 모델링합니다.
05
라인/폴리라인
복잡한 이미지 내에서 차선, 경계, 경로, 가장자리 및 윤곽을 추적합니다.
06
포인트/키포인트
픽셀 수준의 정밀도로 정확한 랜드마크, 특징 및 참조 지점을 표시합니다.
07
직육면체/3D 상자
깊이 인식 3D 직육면체를 사용하여 방향이 지정된 객체와 공간 범위를 표현합니다.
08
아이템 속성
소스, 환경, 품질 및 장면 수준 속성을 포함하여 전체 이미지를 설명하는 레이블 속성입니다.
09
처지
개체와 이벤트를 연결하여 상호 작용, 소유권, 방향 및 기타 상황별 관계를 캡처합니다.
이미지 데이터 세트 선별 및 주석 작업 흐름
이미지 데이터를 선별하고 주석 작업 흐름을 자동화합니다.
이미지 데이터 세트를 검색, 버전 지정 및 검사하고, AI 모델을 연결하고, 검토 및 승인을 통해 주석을 이동합니다.
데이터 세트 버전
이미지 데이터가 발전함에 따라 데이터 세트 버전을 만들고 관리합니다. 변경 사항을 추적하고, 작업을 할당하고, 모든 릴리스를 감사 가능하고 프로덕션 준비 상태로 유지하세요.
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의미 검색
수동 필터 대신 의미론적 이해를 통해 대규모 이미지 데이터 세트를 탐색합니다. 다양한 조건에서 관련 샘플을 찾아보세요.
임베딩 뷰
훈련 전에 데이터세트 구조를 시각화하고, 이상값과 라벨링 문제를 식별하고, 이미지 데이터 품질을 개선합니다.
통합 워크플로
하나의 연속 루프에서 모델, 주석, 검토 및 품질 보증을 연결하는 워크플로를 구축하세요. 핸드오프를 줄이고 데이터세트를 레이블 지정에서 승인까지 계속 이동하세요.
이미지 모델 가져오기
사전 라벨링 및 모델 지원 주석을 위해 자체 AI 모델을 연결하세요. 실제 이미지 데이터 세트의 정확도를 높이고 더 빠르게 반복합니다.
솔루션
실제 AI 시스템을 위한 이미지 주석 솔루션
자동화된 검사, 자율 시스템, 로봇 공학 및 소매 인텔리전스를 위한 정밀한 컴퓨터 비전 데이터세트를 생성하세요.
제조 품질 검사
자동화된 육안 검사를 위해 생산 이미지 전반에 걸쳐 결함, 표면 손상, 누락된 구성 요소 및 조립 문제에 주석을 답니다.
Explore manufacturing use cases
자율 시스템
인식 및 내비게이션 모델을 위해 차량, 보행자, 도로 객체, 장애물, 환경적 맥락에 라벨을 붙입니다.
Explore transportation solutions
로봇 공학 및 객체 인식
로봇 인식, 조작 및 장면 이해를 위해 정확한 개체, 포즈, 분할 및 상호 작용 레이블을 만듭니다.
Explore robotics solutions
소매 및 제품 인텔리전스
인식, 모니터링 및 분석을 위해 제품, 선반, 포장, 재고 상태 및 시각적 속성에 주석을 답니다.
Explore ecommerce solutions질문, 답변
이미지 주석 플랫폼 FAQ
Unitlab의 이미지 주석 및 라벨링, 객체 감지, 이미지 분할, 키포인트, 온톨로지, 품질 워크플로우, 맞춤형 모델 및 컴퓨터 비전 데이터세트에 대한 답변입니다.
Unitlab 팀과 대화하세요What image annotation types does Unitlab support?+
Unitlab은 경계 상자, 분할 마스크 및 브러시, 다각형, 뼈대, 선 및 폴리라인, 점 및 키포인트, 직육면체 및 3D 상자, 관계, 클래스 속성 및 항목 속성을 지원합니다. 팀은 일관된 이미지 교육 데이터를 위해 재사용 가능한 온톨로지에서 레이블과 규칙을 정의합니다.
이미지 주석 문서How does AI-assisted image annotation work in Unitlab?+
Unitlab은 감지 및 분할 모델을 연결하여 이미지에 대한 편집 가능한 예측을 생성합니다. 사람의 검토가 관리되는 품질 워크플로우의 일부로 유지되는 동안 주석 작성자는 모델 출력을 검증, 수정 및 승인합니다.
AI 지원 주석 문서Can Unitlab annotate large and high-resolution image datasets?+
예. Unitlab은 빠른 미리보기, 정확한 확대/축소, 구조화된 대기열, 재사용 가능한 온톨로지 및 확장 가능한 검토 워크플로를 통해 대규모 이미지 컬렉션과 고해상도 소스를 지원합니다.
이미지 데이터세트 문서How do ontologies and properties work in image annotation?+
중첩된 온톨로지는 개체, 분류, 속성 및 관계를 정의합니다. 클래스 속성은 레이블이 지정된 개체를 설명하고 항목 속성은 이미지 수준 소스, 품질 및 장면 컨텍스트를 캡처합니다.
속성 및 관계 문서How does Unitlab manage image annotation quality and review?+
구성 가능한 워크플로우는 주석, 검토, 재작업 및 승인을 통해 이미지 작업을 라우팅합니다. 지침, 할당, 의견, 문제, 주석 기록, 데이터 세트 버전 및 릴리스를 통해 모든 품질 결정을 추적 가능하게 유지합니다.
주석 및 검토 문서Can teams use their own AI models for image pre-labeling?
예. Unitlab은 맞춤형 모델을 주석 작업 흐름으로 가져와 사전 라벨과 예측을 생성할 수 있습니다. 주석자는 0부터 시작하는 대신 모델 출력을 검토하고 수정하며 사람의 승인은 관리되는 품질 프로세스의 일부로 유지됩니다.
모델 통합 문서Can Unitlab curate, annotate, and version image datasets in one platform?
예. 팀은 메타데이터 필터, 의미 체계 검색, 임베딩, 유사성 및 이상점 발견을 통해 이미지 데이터를 선별한 다음 선택한 샘플에 주석을 달고 결과를 검토하고 제어된 데이터 세트 버전을 게시할 수 있습니다.
데이터 세트 관리 문서
