각 대상에 맞는 도형으로 선형 인프라와 눈에 보이는 개별 자산을 표현하세요.
원본 래스터 좌표 공간에서 건물, 필지, 건설 영역의 윤곽을 표시하세요.
항공 또는 위성 영상에 보이는 인프라를 라벨링해 도로, 건물, 공공설비 지물과 기타 도시 대상을 찾는 모델용 예시를 만드는 작업입니다.
네. 보이는 경로에 선 어노테이션을 사용하고 데이터셋에 필요한 도로 범주나 속성을 정의하세요.
네. 폴리곤 및 마스크 라벨로 면적 대상을 표현하고 모델이 학습해야 할 지물을 클래스로 구분할 수 있습니다.
네. 작업의 도형 요구에 따라 개별 대상에는 점, 회랑에는 선, 눈에 보이는 면적에는 영역을 선택하세요.
네. 작업에 필요한 범주나 시각적 특성의 속성을 추가하고 도로, 건물, 공공설비 지물 전반에 같은 정의를 유지하세요.
어노테이션 지침에 가시성과 불확실성 규칙을 정의하고, 라벨을 승인하기 전에 원본 래스터에서 모호한 지물을 검토하세요.
Unitlab은 GeoTIFF, 클라우드 최적화 GeoTIFF, JPEG 2000, ERDAS IMG, NITF 래스터 입력을 지원합니다. 타일 기반 탐색으로 큰 위성 및 항공 이미지를 확인할 수 있습니다.
검토자는 원본 래스터에서 지도 영역과 경계를 확인하고 댓글을 추가하며 워크플로를 통해 수정을 요청합니다. 공유 온톨로지가 지도 클래스와 속성의 일관성을 유지합니다.
네. 유효한 지리 참조가 있는 래스터는 GeoJSON으로 지리 좌표를 출력할 수 있습니다. COCO, YOLO, Unitlab 통합 내보내기 형식은 적절한 원본 도형을 유지하면서 다른 학습 요구를 지원합니다.
