매핑된 메타데이터 필터와 범주로 샘플 커버리지를 확인할 수 있습니다. 선택은 신중한 데이터 준비 결정이며 통계적 균형을 보장하지는 않습니다.
데이터셋 버전은 선택한 원본 모음을 보존합니다. 새 편집은 초안에서 계속하며 이전 버전을 초안으로 복원해 추가 작업을 할 수 있습니다.
특정 모델 작업에 맞게 이미지와 영상 데이터를 선별하고 구성하는 과정입니다. 팀은 품질, 중복, 관련성, 커버리지를 확인한 뒤 정의된 원본 모음을 어노테이션이나 후속 준비에 전달합니다.
큐레이션은 데이터셋에 포함할 원본 샘플과 구성 방식을 결정합니다. 어노테이션은 모델 작업에 필요한 라벨을 추가합니다. 큐레이션된 데이터셋은 설정된 어노테이션 워크플로로 전달할 수 있습니다.
네. 지원되는 중복 검색과 매핑된 이미지 품질 필터로 검토할 후보를 찾을 수 있습니다. 팀이 원본 샘플을 비교해 보존할 항목을 결정하며, 자동 삭제를 의미하지는 않습니다.
지원되는 이미지 및 영상 검색과 메타데이터를 함께 사용해 관련 예제를 살펴보세요. 비 오는 밤과 같은 검색어로 후보 장면을 찾을 수 있지만 관련성과 커버리지는 팀이 검토해야 합니다.
여기서 설명한 시각 검색 기능은 지원되는 이미지와 영상 데이터에 적용됩니다. 임의의 테이블, 센서, 기타 파일 유형에서도 같은 임베딩이나 검색 동작을 제공한다고 가정해서는 안 됩니다.
메타데이터로 알려진 범주별 샘플을 구성하고 필터링해 커버리지를 확인할 수 있습니다. 선택은 모델 작업과 평가 설계를 반영해야 하며, 인터페이스가 대표성이나 자동 균형 조정을 보장하지는 않습니다.
선택한 자산 유형에 매핑된 필터를 사용하세요. 지원되는 메타데이터와 이미지 품질 도구가 포함됩니다. 일부 필터 개념은 미리보기 단계일 수 있으므로 현재 데이터에 적용되는 도구를 중심으로 작업해야 합니다.
게시하면 데이터셋 작업 초안의 변경 불가능한 스냅샷이 생성됩니다. 전달할 원본 선택 결과를 보존하면서 이후 변경은 별도 초안에서 계속할 수 있습니다.
네. 게시된 버전은 데이터셋 기록에 남으며 버전을 복원하면 추가 작업을 위한 초안이 생성됩니다. 저장된 스냅샷을 편집하지 않고 이전 원본 선택 결과를 다시 사용할 수 있습니다.
