물류를 위한 바운딩 박스 주석에는 이미지 또는 비디오 데이터의 관심 영역 (예: 차량, 화물 또는 배송 품목) 을 표시하는 작업이 포함됩니다.이 기법은 물류 및 운송 산업 내에서 선적을 추적하고, 경로를 최적화하고, 운영 효율성을 개선하기 위한 AI 모델을 학습하는 데 매우 중요합니다.
물류를 위한 다각형에는 소포, 차량 또는 재고와 같은 이미지 내의 다양한 요소에 정확하게 레이블을 지정하고 구분하는 작업이 포함됩니다.이 기법은 AI 모델이 복잡한 환경을 이해하고 분석하는 데 도움을 주어 물류 및 공급망 부문의 추적, 분류 및 경로 최적화를 개선합니다.
Unitlab은 창고 이미지, 패키지 및 차량 영상, 문서, 텍스트, 오디오, 지리공간 영상과 연결된 운영 기록을 지원합니다.
탐지 박스, 세그멘테이션, 폴리곤, 키포인트, 분류, 속성, 관계, OCR 영역, 시간 라벨, 객체 트랙을 사용할 수 있습니다.
예. 프레임 단위 영상 어노테이션, 객체 추적, 키프레임, 시간 구간과 이벤트 라벨이 창고, 야드, 차량 영상을 지원합니다.
예. PDF 및 문서 워크플로는 OCR 필드, 레이아웃 영역, 표, 텍스트 엔티티, 분류, 관계를 지원합니다.
이미지, 영상, 문서, 텍스트, 지리공간, 관련 운영 데이터가 온톨로지, 속성, 검토 단계, 데이터셋 버전을 공유할 수 있습니다.
데이터를 검색, 필터링, 중복 제거, 균형 조정, 버전 관리하고 선택한 물류 데이터를 어노테이션과 QA로 보낼 수 있습니다.
예. BYO 모델 워크플로로 도메인 모델을 사전 라벨링에 사용하고 관리형 워크플로에서 예측을 검토할 수 있습니다.
공유 지침, 역할, 이슈, 재작업, 승인, 어노테이션 이력으로 분산된 팀의 품질을 표준화할 수 있습니다.
Unitlab은 대규모 데이터셋, 장시간 영상, 협업 프로젝트, 데이터셋 버전, 프로그래밍 방식 업로드와 내보내기를 지원합니다.
