CVAT

머신러닝을 위한 업계 최고의 데이터 어노테이션 플랫폼으로, 팀이 다양한 어노테이션 유형과 클라우드 기반 스토리지를 사용하여 이미지와 비디오에 어노테이션을 추가할 수 있게 합니다.

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제품 개요

CVAT이란 무엇인가요?

CVAT(Computer Vision Annotation Tool)은 머신러닝 및 컴퓨터 비전 애플리케이션을 위한 라벨링된 데이터셋 생성 프로세스를 간소화하도록 설계된 포괄적인 데이터 어노테이션 플랫폼입니다. 이 플랫폼은 팀에게 직관적인 인터페이스와 강력한 어노테이션 기능을 제공하여 소규모 이니셔티브부터 엔터프라이즈급 데이터셋까지 모든 규모의 프로젝트를 처리할 수 있습니다. CVAT은 바운딩 박스, 폴리곤, 키포인트, 스켈레톤, 큐보이드, 궤적을 포함한 다양한 어노테이션 유형을 지원하여 사용자가 다양한 머신러닝 작업을 위한 데이터를 준비할 수 있게 합니다. 반자동 어노테이션 도구의 통합과 주요 클라우드 스토리지 제공업체 지원을 통해 CVAT은 데이터 프라이버시와 보안을 유지하면서 어노테이션 워크플로를 가속화합니다.

주요 기능

다중 유형 어노테이션 지원
바운딩 박스, 폴리곤, 폴리라인, 키포인트, 스켈레톤, 큐보이드, 궤적을 포함한 포괄적인 어노테이션 기능으로 객체 감지, 분할, 추적 등 다양한 컴퓨터 비전 작업을 지원합니다.
반자동 어노테이션
지능형 가위, 히스토그램 평활화, 모델 보조 어노테이션을 포함한 내장 알고리즘으로 수동 작업을 줄이고 라벨링 프로세스를 최대 10배 가속화합니다.
클라우드 스토리지 통합
AWS S3, Google Cloud Storage, Azure Blob Storage를 지원하는 안전한 데이터셋 저장으로 팀이 모든 형식의 데이터셋을 비공개로 관리할 수 있습니다.
협업 워크플로 관리
역할 기반 접근 제어 및 작업 할당 기능으로 분산된 팀 간의 원활한 조정을 가능하게 하며, 내장된 진행 상황 추적 및 품질 지표를 제공합니다.
품질 관리 및 분석
어노테이터 생산성, 시간당 객체 수, 어노테이션 일관성 모니터링을 포함한 실행 가능한 인사이트를 제공하는 포괄적인 지표 대시보드입니다.
다중 형식 내보내기
YOLO, Pascal VOC, MS COCO를 포함한 여러 형식으로 어노테이션을 내보내어 다양한 머신러닝 프레임워크 및 파이프라인과의 호환성을 보장합니다.

사용 사례

자율주행 개발 : 차량, 보행자, 차선, 표지판을 포함한 도로 장면 및 교통 요소에 어노테이션을 추가하여 자율주행 시스템을 위한 강력한 모델을 구축합니다.
의료 영상 : 질병 감지 및 해부학적 구조 식별을 포함한 의료 영상의 의미론적 및 인스턴스 분할 작업을 위한 어노테이션 데이터셋을 생성합니다.
감시 및 보안 : 감시 애플리케이션에서 활동 인식, 인물 재식별, 객체 추적을 위한 비디오 영상에 어노테이션을 추가합니다.
객체 감지 모델 훈련 : 정밀한 바운딩 박스 및 키포인트 어노테이션을 통해 산업 전반의 객체 감지 모델 훈련을 위한 고품질 라벨링 데이터셋을 준비합니다.
연구개발 : 새로운 컴퓨터 비전 알고리즘 개발 및 검증을 위한 어노테이션 데이터셋을 생성하여 학술 및 산업 연구를 지원합니다.