머신러닝 라벨링 이미지 어노테이션 도구 Best 10

오늘은 AI 머신러닝 모델을 학습시키는 라벨링을 위한 이미지 어노테이션 도구 Best 10을 살펴보겠습니다.

이미지 어노테이션이란?

이미지 어노테이션 (Annotaion)은 AI에서 이미지 인식 등의 작업을 할 때 입력되는 각각의 이미지에 대해, 인식 대상에 대한 해석 정보를 달아 주는 작업입니다.

이러한 작업에는 사진 내의 개체, 사람 또는 장면을 식별하고 분류하는 데 도움이 되는 설명 데이터로 이미지에 레이블을 지정하거나 분류하는 작업이 포함됩니다.

이미지 어노테이션은 로봇이 시각적 데이터를 이해하고 해석할 수 있도록 하기 때문에  컴퓨터 비전, 로봇 공학 및 자율 주행 과 같은 분야에서 매우 중요합니다.

그림에서 사물 주위에 경계 상자를 그리거나 텍스트로 개체에 레이블을 지정하거나 시각적 특징에 따라 이미지를 섹션으로 나누는 것은 이미지 어노테이션의 예입니다.

머신러닝 라벨링 이미지 어노테이션의 이점

전자 상거래, 의료 및 자율 주행을 포함한 많은 산업에서 이미지 주석을 통해 이익을 얻을 수 있습니다. 이를 통해 기계는 이미지에서 개체를 올바르게 식별하고 분류할 수 있습니다. 이것은 개체 감지, 이미지 검색 및 진단 과 같은 활동을 수행하는 능력을 향상 시킵니다.

이로 인해 생산성, 효율성 및 비용 절감이 향상될 수 있습니다. 주석이 달린 사진은 또한 머신 러닝 모델을 훈련하고 향상 시켜 정확도와 효율성을 향상 시킬 수 있습니다. 

시각적 데이터를 이해하고 해석하는 기계의 능력은 컴퓨터 비전의 과학을 발전시키는 그림 주석을 통해 가능해집니다.

이미지 어노테이션 사용 사례

이미지 주석은 기술 분야의 발전에 매우 유용합니다. 모든 것이 데이터를 중심으로 돌아가는 경우 모델이 데이터를 더 잘 이해할 수 있도록 올바른 레이블을 지정하는 것도 중요합니다.

이제 이미지 주석의 몇 가지 사용 사례를 살펴보겠습니다.

• 객체 감지
  그림 내부의 특정 항목을 찾고 식별하는 방법입니다. 알고리즘은 이미지 주석을 사용하여 레이블을 지정하여 사진의 개체를 인식할 수 있습니다. 이는 다가오는 차량을 인식하고 피해야 하는 자율 주행 자동차와 같은 애플리케이션에 유용합니다.
• 이미지 분류
  미리 결정된 여러 범주 중 하나에 그림을 배치하는 프로세스를 이미지 카테고리화라고 합니다. 이미지 주석을 통해 올바른 카테고리를 이미지에 할당할 수 있습니다. 사진을 적절하거나 부적절한 것으로 분류해야 하는 콘텐츠 조정과 같은 애플리케이션은 이점을 얻을 수 있습니다.
• 의료 영상 분석
  암, 골절 또는 기타 이상 징후의 존재를 나타내는 레이블을 X-레이 또는 MRI와 같은 의료 사진에 추가할 수 있습니다. 이것은 더 나은 사진 분석을 용이하게 하고 의료 전문가와 연구원의 진단 정확도를 향상 시킵니다.

효율적인 레이블 지정을 위해 이미지 어노테이션에 사용할 수 있는 몇 가지 주요 도구를 살펴보겠습니다.

머신러닝 라벨링 이미지 어노테이션 도구 Best 10

1) Markup Hero

모든 웹 브라우저에서 무료 주석을 추가하면서 Markup Hero 로 사진과 파일을 즉시 공유할 수 있습니다. 사용하기 쉽고 배우기도 간단합니다.

사용자가 다양한 모양, 화살표, 텍스트 및 기타 구성 요소를 사진에 빠르게 추가할 수 있는 효과적인 그림 주석 도구입니다. 도구의 사용자 친화적인 디자인 덕분에 사용자는 다른 사람과 실시간으로 작업하고 시각적으로 소통할 수 있습니다.

Markup Hero를 사용하면 중요한 정보를 강조하고, 특정 지역에 주의를 환기시키고, 레이블 및 설명을 추가하는 등 다양한 방법으로 사진에 주석을 달 수 있습니다. 프로그램 사용자는 사진을 자르고, 크기를 조정하고, 회전하여 완벽한 사진을 쉽게 얻을 수 있습니다.

사용자는 주석이 달린 사진에 대한 의견과 피드백을 쉽게 보내고 받을 수 있습니다. 

전체적으로 Markup Hero는 실시간으로 다른 사람과 상호 작용하고 그래픽으로 통신하려는 모든 사람에게 적합한 이미지 주석 도구입니다.

2) Keylabs

Keylabs 의 도움으로 사용자는 경계 상자, 핵심 포인트 및 의미 분할을 추가하여 사진에 주석을 달 수 있습니다.

AI 개발자는 Keylabs 덕분에 이미지에 더 효율적으로 주석을 달 수 있습니다. 플랫폼에는 이미지 주석의 모든 스타일과 방법이 포함되어 개발자에게 많은 유연성을 제공합니다.

프로그램 사용자는 사용자 친화적인 UI로 사진을 빠르고 적절하게 분류할 수 있습니다. 워크플로를 관리하고 진행 상황을 측정할 수 있는 다양한 기능을 제공하며 사용자가 팀원과 함께 작업할 수 있도록 합니다.

이 소프트웨어는 또한 맞춤형 주석 템플릿 및 맞춤형 워크플로 생성을 포함하여 실행 가능한 맞춤형 옵션을 제공합니다.

Keylabs는 주석의 정확성과 일관성을 보장하기 위해 주석 기능과 함께 내장된 품질 관리 요소를 제공합니다.

또한 주석이 달린 데이터 세트의 양과 다양성을 개선하기 위한 데이터 확대 접근 방식을 용이하게 합니다. 시맨틱 세분화는 복잡성을 완전히 쉽게 해결하는 데 도움이 됩니다.

Keylabs는 데이터 주석 절차를 간소화하고 기계 학습 알고리즘의 정밀도를 향상시키는 데 도움이 되는 유연한 그림 주석 도구입니다.

3) V7 Labs

V7 Labs 의 목표는 조직과 개인이 기계 학습 및 컴퓨터 인식 프로젝트를 위한 정확한 고품질 데이터 세트를 생성하도록 지원하는 것입니다. 이 도구의 광범위한 주석 기능 세트는 여러 상황에 적합합니다.

고품질 트레이닝 데이터를 신속하고 효과적으로 제공하는 V7 Labs의 역량은 주요 특징 중 하나입니다.

AI 지원 주석으로 주석 프로세스를 가속화함으로써 이 도구는 정확한 데이터 세트를 생성하는 데 필요한 시간과 노력을 줄입니다.

TensorFlow 및 PyTorch는 V7 Labs가 원활한 통합을 제공하는 잘 알려진 기계 학습 프레임워크 중 일부에 불과합니다. 이를 통해 사용자는 선호하는 기계 학습 프레임워크에 필요한 스타일로 주석이 달린 데이터 세트를 쉽게 내보낼 수 있습니다.

이 도구는 협업 워크플로 및 AI 지원 주석 기능으로 인해 주석 프로세스 속도를 크게 높이고 훈련 데이터의 품질을 향상 시킬 수 있습니다.

4) Labelbox

Labelbox 는 단순성, 속도 및 다양한 사용 사례에 중점을 둔 세계에서 가장 강력한 벡터 라벨링 도구입니다. 몇 분 만에 설정하고 모든 팀 규모로 확장하고 신속하게 반복하여 정확한 교육 데이터를 생성합니다.

개체 인식, 의미론적 분할 및 이미지 분류를 위한 레이블 지정을 포함하여 프로젝트 요구 사항에 맞게 주석을 조정할 수 있습니다.

콘텐츠, 데이터 또는 텍스트 임베딩에서 작동하는 동적 필터를 사용하면 대규모로 적절한 결과에 레이블을 빠르고 효율적으로 추가하고 사람의 검토를 위해 대기열에 넣을 수 있습니다.

작업 할당, 메모 검토 및 진행 상황 추적 기능을 통해 Labelbox는 수많은 사용자 간의 협력을 촉진합니다. 또한 정확하고 신뢰할 수 있는 라벨링을 보장하는 품질 보증 도구를 제공합니다.

이것은 오류를 찾고 분류하기 위한 이동 도구 세트입니다. 가장 시급한 문제를 해결하기 위해 라벨을 지정하거나 검토 할당을 구축할 이미지의 우선 순위를 지정하는 주석과 같은 필터를 사용하여 사진 데이터를 빠르게 찾을 수 있습니다.

5) Scale

Scale 이미지 주석 도구를 사용하여 사용자는 이미지의 개체 크기를 참조하는 스케일 막대 또는 눈금자를 포함할 수 있습니다. 이것은 미세한 유기체 또는 지질 구조와 같은 복잡한 구조의 사진을 검토할 때 특히 유용합니다.

프로그램 사용자는 텍스트 레이블, 화살표 및 기타 형식으로 사진에 주석을 달아 특정 세부 사항에 주의를 끌 수 있습니다.

ML의 도움으로 대량의 이미지에 사전 레이블링, 슈퍼픽셀 분할과 같은 활성 도구, ML 기반 품질 검사를 사용하여 고품질로 정확하고 신속하게 주석을 달 수 있습니다. 이미지 크기 조정 작업을 결합할 수 있습니다.

또한 대상 항목을 알 수 없는 경우 합의된 분류 작업을 자동으로 구축하도록 이미지 작업을 구성하는 것이 좋습니다.

스케일 이미지 주석 도구는 복잡한 데이터 세트의 복잡한 시각적 표현을 생성하기 위해 그림 분할 또는 개체 식별 소프트웨어와 같은 다른 이미지 분석 소프트웨어 도구와 함께 자주 사용됩니다.

정확하고 철저한 그림 분석에 의존하는 여러 분야의 연구원 및 전문가에게 중요한 도구입니다.

6) SuperAnnotate

SuperAnnotate 는 사용자가 사진과 비디오에 빠르고 정확하게 주석을 달 수 있는 강력한 주석 응용 프로그램입니다. 컴퓨터 비전 모델용 데이터 세트에 주석을 달기 위해 컴퓨터 비전 팀, AI 연구원 및 데이터 과학자를 위해 만들어졌습니다.

경계 상자, 포인터, 다각형, 선 및 분할은 SuperAnnotate가 지원하는 많은 주석 유형 중 일부에 불과합니다.

SuperAnnotate는 자동 검토 및 합의 검토와 같은 품질 관리 도구를 추가로 제공하여 고품질 주석을 보장합니다.

도구의 사용자 친화적인 인터페이스로 인해 팀은 문제 없이 함께 작업하고 주석 처리 속도를 높일 수 있습니다.

또한 관련 데이터를 추적하고 데이터 세트 품질을 향상시키는 데 도움이 되는  뛰어난 쿼리 및 데이터 관리 기능을 제공합니다.

전반적으로 SuperAnnotate는 컴퓨터 비전 모델 생성 속도를 높이고 주석 품질을 높이며 주석 프로세스를 간소화하는 것을 목표로 하는 데이터 과학자 및 기계 학습 팀을 위한 탁월한 주석 도구입니다.

7) Supervisely

Supervisely 는 컴퓨터 비전 작업에 사용할 사진과 비디오에 주석을 달고 레이블을 지정할 수 있습니다.

플랫폼의 사용자 친화적인 인터페이스는 객체 인식, 세분화, 카테고리화 및 추적을 포함한 다양한 주석 유형을 지원합니다.

자동 다각형 분할, 모양, 텍스트 조작 및 간단한 레이블 지정과 같은 옵션을 통해 Supervisely의 강력한 주석 엔진은 주석을 더 쉽게 만듭니다.

Supervisely 사용자는 작업을 공유하고 댓글을 달고 주석을 검토하여 팀의 다른 구성원과 함께 작업할 수 있습니다.

TensorFlow , PyTorch 및 Caffe 와 같은 잘 알려진 딥 러닝 프레임워크와 플랫폼이 통합된 결과 사용자는 주석을 다양한 형식으로 내보낼 수도 있습니다.

Supervisely는 강력한 주석 기능과 딥 러닝 프레임 워크와의 손쉬운 상호 작용으로 인해 컴퓨터 비전 엔지니어, 데이터 과학자 및 학계에서 선호하는 주석 도구입니다.

고객이 주석 프로젝트를 빠르고 효과적으로 시작하는 데 도움이 되는 심층 학습 및 문서도 사이트에서 제공됩니다.

8) Scallabel

Scallabel 은 자동화된 주석을 사용하여 사람들이 정확도를 개선하도록 돕습니다. 확장성, 적응성 및 사용자 친화성을 염두에 두고 만들어졌습니다.

Scalabel의 협업 및 버전 제어 지원을 통해 여러 사람이 동일한 프로젝트에서 동시에 작업할 수 있습니다.

또한 검토, 검증 및 수정을 위한 도구를 포함하여 품질 관리를 위한 다양한 기능을 제공합니다.

Scalabel의 특징 중 하나는 TensorFlow, PyTorch 및 Caffe와 같은 다른 기계 학습 프레임워크와 상호 작용하여 사용자가 애플리케이션 내에서 바로 모델을 교육할 수 있도록 하는 기능입니다.

3D 클라우드 및 2D 비디오 추적을 통해 이제 프레임 간의 주석 예측이 원활해집니다.

다양한 주석 유형, 상호 작용, 버전 제어, 품질 제어 및 기계 학습 프레임워크와의 상호 작용을 제공하기 때문에 Scalabel은 기계 학습 분야의 연구원 및 개발자가 선호하는 강력하고 적응 가능한 주석 도구입니다.

9) Eagle

Eagle 은 컴퓨터 비전 모델이 더 빨리 훈련될 수 있도록 대규모 데이터 세트의 주석을 단순화하는 것을 목표로 합니다.

또한 이 프로그램을 통해 사용자는 진행 상황을 추적하고, 구경 주석을 확인하고, 주석을 보고 변경할 수 있습니다.

Eagle은 사용자 친화적인 사용자 인터페이스를 제공하고 팀워크를 장려합니다.

레이블 지정 작업 구성, 주석 유형 정의, 데이터 세트 가져오기/내보내기와 같은 몇 가지 유용한 기능을 제공합니다.

Eagle은 또한 스마트 폴더 기능을 사용하여 특정 이미지 집합을 보다 빠르게 찾을 수 있도록 하여 많은 이미지를 적절하게 관리할 수 있도록 도와줍니다.

또한 오디오 및 비디오 관리 기능을 통해 비디오를 개별적으로 열지 않고도 미리 볼 수 있습니다.

클라우드 서비스 통합을 제공하므로 Google Cloud를 사용하여 대규모 데이터 세트를 쉽게 확장하고 처리할 수 있습니다.

궁극적으로 Eagle은 기계 학습의 객체 인식 및 분할 응용 프로그램에 특히 잘 작동하는 강력하고 적응 가능한 이미지 처리 및 분석 도구입니다.

10) RectLabel

RectLabel 은 기계 학습 애플리케이션을 위해 사진에 주석을 추가합니다.

사용자는 이 사용자 친화적인 소프트웨어를 사용하여 이미지의 흥미로운 요소 주위에 경계 상자 좌표를 그려 이미지에 주석을 달 수 있습니다.

경계 상자, 다각형 및 선은 도구가 처리할 수 있는 다양한 주석 유형 중 일부에 불과합니다.

RectLabel에서 제공하는 여러 기능은 주석 프로세스의 정확성과 효율성을 보장하는 데 도움이 됩니다.

또한 사용자의 이전 주석을 기반으로 레이블을 자동으로 제안하여 레이블 지정을 신속하게 처리하는 지능형 태깅 시스템이 있습니다.

이 도구를 사용하면 경계 상자 크기와 배치를 정밀하게 제어할 수 있으므로 고품질 주석이 생성됩니다.

RectLabel을 사용하면 JPG, PNG 및 BMP를 비롯한 여러 파일 형식으로 주석을 추출할 수 있습니다.

RectLabel은 기계 학습 작업 절차를 간소화하는 그림 주석을 위한 강력하고 적응 가능한 도구입니다.

맺음말

이미지 어노테이션 기술을 채택하면 기계 학습, 의료 및 전자 상거래와 같은 많은 비즈니스에 도움이 될 수 있습니다. 객체 인식, 분할 및 분류와 같은 작업을 수행하는 동안 이러한 기술은 효율성과 정확성을 높일 수 있습니다.

또한 인건비를 낮추고 기업이 데이터 기반 의사 결정을 내리는 데 도움을 줄 수 있습니다.

라벨링 이미지 특성과 내부 어노테이션 처리 인프라 상황을 고려하여 이미지 어노테이션 도구를 선택하면 최상의 결과를 얻으실 수 있을 것입니다.

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