산업별 멀티모달 AI 데이터 활용 사례

AI 팀이 Unitlab으로 멀티모달 학습 데이터를 선별하고 주석, 검수, 버전 관리를 수행하는 방법을 살펴보세요. 산업별 데이터 요구를 실용적인 워크플로와 학습용 릴리스로 연결하세요.

솔루션

산업에 맞는 데이터 워크플로를 살펴보세요. 관련 예시를 선별하고 공통 라벨로 주석을 작성한 뒤, 결과를 검수하고 학습용 릴리스를 준비하세요.

Warehouse robotic arm and automated guided vehicle handling and moving boxes on pallets in an industrial storage facility.

로보틱스

로봇 카메라 이미지와 시연 비디오에 객체, 자세, 상호작용 라벨을 추가하세요. 주석을 검수하고 일관된 학습 데이터를 릴리스하세요.

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Blurred crowd with red facial recognition boxes identifying three individuals with their IDs and headshots.

비디오 감시

카메라 영상의 객체, 트랙, 이벤트에 주석을 작성하세요. 시간적 일관성을 검수하고 컴퓨터 비전 모델용 비디오 데이터셋을 준비하세요.

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Chest X-ray showing the lungs with two green highlighted areas on the upper sections of both lungs.

건강

전문가가 정의한 라벨과 검수 워크플로로 의료 영상과 병리 데이터를 준비하세요. 주석 근거를 확인하고 의료 AI 연구용 데이터셋을 릴리스하세요.

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Aerial view of six suburban houses with brown roofs arranged in two rows, casting shadows on green lawns and driveways.

지리공간 및 항공

드론을 사용하여 현장과 환경을 모니터링하는 것은 농업 변화의 중요한 측면입니다.

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Warehouse shelving filled with multiple stacked cardboard boxes labeled 'Box' and one area labeled 'Free'.

로지스틱스

포장물, 창고 장면, 배송 문서에 라벨을 추가하세요. 객체 경계와 추출 필드를 검수해 물류 AI 모델용 데이터를 준비하세요.

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Traffic scene on a multi-lane road with several cars, a person riding a bicycle, and a bus in the right lane.

교통수단

이미지와 비디오의 차량, 도로 요소, 교통 이벤트에 주석을 작성하세요. 어려운 장면을 검수하고 교통 AI용 학습 데이터셋의 버전을 관리하세요.

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Grocery store shelf displaying various almond milk and coconut milk beverage cartons and bottles with price tags.

전자상거래

제품 이미지, 카탈로그 속성, 관련 텍스트에 라벨을 추가하세요. 클래스와 속성의 일관성을 검수해 시각 검색, 분류, 카탈로그 AI 데이터셋을 준비하세요.

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Green apples on a tree branch with AI detection boxes labeled 'Apple' around each fruit.

농업

지상 및 항공 이미지의 작물, 눈에 보이는 식물 상태, 경작지 영역에 주석을 작성하세요. 농업 컴퓨터 비전 모델용으로 검수된 예시를 준비하세요.

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A cash receipt from a shop showing placeholder text for name, address, phone, item descriptions with prices, total amount, cash paid, change, and a bank card approval code.

핀테크

공통 지침으로 문서 필드, 엔터티, 텍스트 범주에 주석을 작성하세요. 구조화된 출력을 검수하고 금융 AI 워크플로용 데이터셋의 버전을 관리하세요.

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Handwritten notes explaining writing structure with headings, introduction, and main content on lined paper.

교육

일관된 범주와 엔터티로 교육용 텍스트, 문서, 녹화 콘텐츠에 라벨을 추가하세요. 결과를 검수하고 학습 애플리케이션용 데이터셋을 준비하세요.

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Portrait of a woman with facial recognition geometric lines and points overlaid on her face with a blue background.

안면 인식

이미지 데이터셋의 얼굴 영역과 랜드마크에 주석을 작성하세요. 라벨 일관성을 검수하고 컴퓨터 비전 연구용 평가 예시를 준비하세요.

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Living room with two armchairs and a coffee table highlighted with orange and blue outlines in front of a fireplace and wall clock.

증강 현실

실제 장면의 객체, 표면, 키포인트에 라벨을 추가하세요. 이미지와 비디오 주석을 검수해 AR 및 VR 경험의 기반이 되는 인식 모델용 데이터를 준비하세요.

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Unitlab과 함께 데이터 및 워크플로우를 안전하게 통합하세요.

Unitlab은 AWS, Google Cloud, Azure, PyTorch, TensorFlow, Keras, Weights & Biases와 통합되어 당사의 API 및 SDK를 통해 프로젝트, 데이터셋, 어노테이션에 안전하게 접근할 수 있도록 지원합니다.

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